diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000013.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000013.txt
deleted file mode 100644
index 59fbb356a761cce76456952720feeeb842ba0a31..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000013.txt
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 353.54 108.10 381.07 144.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.68 942.28 1714.70 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1652.29 660.81 1701.81 723.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.74 138.29 527.75 384.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1149.76 86.20 1230.01 189.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.00 198.76 350.68 392.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1494.09 927.21 1585.50 1039.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1486.73 599.88 1529.94 654.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1285.68 526.67 1328.18 590.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1104.68 605.04 1140.09 705.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.79 182.50 1138.49 357.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1104.93 371.79 1196.09 626.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.10 787.19 428.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.18 644.90 298.72 1081.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 246.45 381.89 352.54 607.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.13 293.47 257.96 598.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.34 76.02 379.47 265.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 27.78 488.51 161.03 723.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.30 385.24 1570.73 695.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.32 410.43 1441.27 538.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.60 559.55 1217.45 705.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 926.67 294.50 999.73 493.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1017.03 306.23 1092.77 405.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1345.74 636.64 1502.22 897.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.02 558.31 414.47 778.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.18 182.32 1324.13 458.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.94 761.82 356.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.02 79.34 557.08 129.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1097.58 568.37 1150.09 689.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1745.89 934.01 1886.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.45 403.92 1288.51 572.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1149.45 463.60 1285.15 651.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.41 618.30 1296.65 1062.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.96 454.30 1448.34 719.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 936.44 533.56 1039.49 892.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1020.02 570.13 1131.47 919.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.13 148.00 1271.34 335.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 911.54 165.99 1020.26 374.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 683.98 104.74 999.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.49 334.33 124.54 671.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1539.65 516.88 1663.52 888.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.11 478.38 1587.44 816.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1336.87 764.10 1481.39 1080.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.70 798.67 1600.42 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.75 408.72 478.70 742.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 867.75 344.16 976.54 615.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.73 127.22 622.56 392.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.38 366.06 416.62 616.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.44 226.57 490.27 471.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.41 274.48 363.04 517.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1008.81 690.88 1030.06 749.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 721.38 56.66 997.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 926.62 497.18 963.07 544.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.02 87.99 603.21 181.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1356.28 327.49 1382.23 375.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.09 373.83 551.82 457.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.43 99.04 543.94 188.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 941.08 695.94 952.40 733.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1136.46 742.90 1161.27 777.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 523.86 186.80 550.05 237.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 414.84 143.51 442.64 170.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.92 76.22 443.26 258.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1059.27 312.73 1081.93 348.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1135.55 120.53 1161.04 167.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.46 620.15 1384.59 998.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1298.19 87.49 1343.05 165.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.62 311.86 692.01 379.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 300.52 517.87 330.40 553.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.33 192.73 747.11 315.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1113.67 107.88 1159.90 150.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.01 153.47 791.56 259.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.47 205.70 1379.56 482.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.38 314.94 580.82 458.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.14 182.17 1463.21 468.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 969.08 362.60 1126.06 624.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.07 87.28 541.71 171.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.66 226.03 606.38 457.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.91 87.15 1295.53 252.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1264.58 298.18 1300.96 353.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1183.00 406.39 1202.41 437.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.33 257.67 1207.11 413.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1284.21 123.11 1367.80 248.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.11 148.49 1225.40 341.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.99 325.56 1266.47 468.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000022.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000022.txt
deleted file mode 100644
index a38a92f061a62a04f128c4c2113c34c088bbd319..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000022.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 245.94 199.32 343.48 398.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.21 130.45 618.87 396.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.53 77.90 443.30 262.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.23 640.30 288.06 1081.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.90 232.68 486.63 470.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.73 763.88 371.46 1080.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1058.73 315.22 1085.32 355.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.02 483.63 1593.82 819.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.47 610.31 1289.42 1081.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 937.35 703.46 949.74 740.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.19 449.14 1447.45 712.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 908.38 294.19 1003.12 432.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.12 124.28 1368.85 250.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.97 144.88 1265.86 347.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.75 318.68 576.68 459.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1010.70 308.86 1087.26 413.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1151.80 86.96 1225.16 192.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.16 379.82 553.25 459.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1350.38 632.42 1505.12 898.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.58 235.27 598.92 459.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.86 77.79 375.41 266.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 913.14 166.97 1021.10 358.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.06 95.36 538.74 181.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.97 153.35 1231.01 344.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.77 79.55 583.66 135.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 519.04 190.29 548.55 243.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.80 183.08 1460.21 459.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.40 89.52 1289.76 224.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 414.92 133.14 443.92 169.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.16 614.81 1389.02 990.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.94 154.72 789.19 260.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1545.28 526.06 1667.79 894.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1094.99 581.09 1153.93 694.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.72 278.39 365.95 401.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 933.92 541.14 1037.98 901.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.86 780.95 410.82 1081.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1485.49 601.92 1530.55 648.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.57 801.52 73.14 1080.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.70 371.45 410.72 617.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.63 551.59 1255.98 700.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1015.62 574.31 1130.39 931.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.42 785.67 1599.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.38 340.93 988.61 602.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 719.65 84.21 1031.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1175.11 401.37 1299.56 607.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.01 333.49 1274.41 470.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1115.26 590.88 1155.51 652.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1100.06 614.09 1146.36 710.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.81 105.45 540.88 203.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.81 758.79 1482.85 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1732.99 931.38 1872.79 1081.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.36 193.90 758.91 305.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1491.13 869.64 1581.74 1030.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1536.14 926.09 1709.34 1080.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.86 398.21 1579.42 696.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.63 564.90 1292.58 986.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1260.69 295.65 1299.21 348.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.54 405.13 1438.75 544.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1096.10 378.15 1188.41 608.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1003.15 694.47 1028.58 754.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1134.70 123.17 1166.19 169.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1349.88 332.86 1373.92 378.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1086.26 266.97 1206.60 425.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.47 408.55 481.25 745.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.22 559.43 404.69 779.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.56 142.77 527.13 395.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1065.97 185.74 1142.16 371.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.18 298.13 255.01 607.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1113.51 110.88 1158.15 153.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.03 457.65 1285.12 644.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 298.81 525.46 327.64 562.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1652.97 670.92 1710.79 733.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 246.24 383.87 350.35 610.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 353.86 105.38 382.72 146.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 26.85 489.20 160.89 725.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 961.88 371.45 1118.52 630.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.62 336.81 125.72 654.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.43 179.14 1323.80 451.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.93 207.62 1377.78 485.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000023.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000023.txt
deleted file mode 100644
index d8c9f1e82687157ec104b3b64e3237bedb2c7a51..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000023.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 471.63 380.94 553.79 459.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.57 319.67 576.09 460.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.45 485.16 1591.27 822.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.88 407.95 477.75 746.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1545.94 527.45 1668.05 895.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.00 154.42 789.46 261.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.23 191.88 546.20 243.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.59 96.30 539.63 181.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1097.23 582.73 1152.63 691.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1485.30 601.79 1534.78 649.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.99 336.88 125.37 654.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.58 639.41 286.77 1080.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 26.85 490.46 160.89 725.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.65 551.16 1255.93 936.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 246.69 382.98 350.79 610.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.50 759.32 1484.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.80 609.10 1288.75 1083.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.96 613.40 1389.10 990.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 933.96 541.63 1036.57 902.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.03 560.27 400.44 784.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.54 632.08 1504.51 896.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.84 785.47 1599.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 880.62 340.73 988.62 595.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.78 107.23 538.66 203.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.17 406.04 1438.36 543.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1468.38 399.55 1580.98 697.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.70 457.11 1285.29 646.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.92 80.03 583.59 140.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 719.98 88.98 1035.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1731.41 929.77 1870.94 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1534.89 924.93 1709.20 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.87 379.77 1188.14 649.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 906.62 294.54 1004.06 432.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 1003.70 111.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.29 88.65 1289.11 228.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.54 88.91 602.38 190.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 960.76 374.57 1117.51 630.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.92 145.83 1266.36 348.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 659.32 307.29 692.26 377.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.93 234.86 485.53 471.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.08 298.56 254.36 608.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.48 142.02 528.29 397.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.08 209.00 1376.60 485.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.09 77.60 375.64 268.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.11 194.81 760.33 305.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.04 335.79 1274.49 476.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.91 399.90 1300.61 606.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.14 280.32 365.14 502.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.07 125.01 1366.54 251.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.75 181.41 1322.53 450.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.30 565.27 1293.27 986.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1152.30 88.04 1225.33 194.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.74 267.38 1205.91 428.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1066.07 186.76 1140.85 366.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1349.23 335.54 1372.28 378.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.00 418.68 1196.21 450.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1003.18 695.36 1027.12 753.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 936.55 703.01 949.44 741.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1490.25 927.96 1583.55 1030.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.38 78.04 443.30 260.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1009.78 309.06 1087.17 416.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1059.15 311.86 1085.77 357.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1113.51 110.04 1157.52 152.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.25 781.50 409.41 1080.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 298.19 527.73 325.66 563.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 354.80 100.26 380.74 145.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1134.82 126.27 1161.35 168.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1259.85 296.91 1298.26 349.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1102.12 612.44 1146.53 710.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.32 448.56 1447.24 712.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.94 371.84 410.20 617.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1015.24 574.62 1129.89 930.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 419.24 140.38 444.59 169.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1133.17 154.37 1231.10 342.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1653.43 672.47 1710.83 735.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.46 130.07 618.17 394.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.90 183.29 1457.80 460.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.74 765.11 372.23 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.35 199.77 343.08 403.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.16 236.16 596.82 460.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 912.72 166.30 1021.44 355.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 799.70 78.00 1058.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000030.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000030.txt
deleted file mode 100644
index b67f74ec10a06537197015308b2c17143a010375..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000030.txt
+++ /dev/null
@@ -1,73 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1134.17 118.54 1158.92 164.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.39 762.13 386.05 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 914.27 167.49 1021.54 351.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.77 565.04 398.58 781.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.35 605.39 1389.97 972.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.24 751.85 1480.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 26.24 490.12 160.90 724.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.37 194.70 543.83 236.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1253.70 179.94 1322.90 450.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.26 337.62 125.78 663.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1352.46 633.56 1498.00 1071.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1151.51 88.38 1221.71 194.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 794.78 97.84 1026.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 711.42 104.74 1060.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.02 388.91 552.41 459.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.35 189.83 767.80 301.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.52 124.87 1364.82 249.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.20 411.66 476.91 746.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.10 394.65 1304.16 596.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.43 78.75 456.94 261.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.35 207.18 1374.04 485.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.62 338.34 1001.99 616.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1015.10 576.50 1131.98 930.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.28 141.10 526.26 383.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1529.37 922.09 1703.25 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1470.86 777.21 1599.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1060.62 316.34 1086.66 357.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.61 341.06 1272.85 495.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.44 77.76 374.48 266.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1658.72 677.58 1709.17 740.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1492.03 914.69 1582.48 1017.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.77 375.11 406.73 621.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1084.42 378.43 1188.19 622.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.99 203.61 338.14 404.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1473.97 399.44 1588.64 694.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1260.06 295.47 1296.28 348.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1343.41 337.94 1368.87 380.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1095.01 589.83 1155.75 700.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1192.87 143.79 1264.25 352.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.10 559.94 1296.19 724.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.50 456.81 1285.82 656.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1480.65 486.49 1593.26 839.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.98 530.87 1673.57 904.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.74 269.77 1204.60 431.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1066.86 186.96 1142.61 372.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.33 452.67 1443.92 712.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.50 236.08 589.43 459.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 292.22 528.88 321.08 562.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 932.92 547.40 1034.13 910.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.48 90.05 1286.85 217.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.24 634.86 295.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.52 186.81 1455.66 458.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 934.80 706.23 949.27 745.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.17 600.76 1287.64 1081.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 951.86 380.72 1112.70 633.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1484.64 605.53 1532.50 653.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 908.12 293.61 1004.75 407.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.82 96.72 536.18 186.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.66 302.24 253.77 611.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 349.32 107.61 376.47 145.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1111.48 104.78 1155.55 147.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 419.37 142.82 445.64 167.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.83 129.32 612.35 394.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.17 279.82 367.36 401.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 998.74 696.40 1024.73 753.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.53 406.37 1440.50 532.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.29 157.63 1236.44 345.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 668.66 83.18 684.09 97.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1002.49 309.11 1084.02 432.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.76 236.68 482.76 472.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1718.22 918.09 1860.93 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 246.69 385.53 344.92 613.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.16 322.98 573.83 460.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000031.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000031.txt
deleted file mode 100644
index 7432a38105f37defa9473709dcf017d44321ffc8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000031.txt
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1211.48 88.83 1285.48 219.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.90 236.36 483.23 472.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.35 205.68 1374.04 483.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1133.61 156.71 1237.36 343.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1082.97 378.43 1186.26 628.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.08 375.04 406.33 622.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.36 337.21 1001.63 620.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 915.08 166.61 1021.26 349.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.17 279.94 367.36 401.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1060.51 316.33 1086.83 357.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.78 486.49 1593.26 841.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.16 777.12 1598.57 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1365.41 184.60 1454.77 456.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1122.75 599.78 1287.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1338.33 749.91 1478.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.33 452.67 1442.79 712.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 666.88 81.31 684.30 96.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.77 566.32 398.58 777.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1529.37 922.78 1702.57 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 934.58 712.75 948.46 747.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 794.05 101.37 1029.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 419.37 142.21 445.64 167.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1473.97 399.66 1589.47 696.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1273.64 124.87 1365.71 249.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 950.98 381.57 1110.95 632.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.85 394.25 1304.99 595.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.31 340.46 1272.26 500.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1094.95 268.83 1203.35 429.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1066.69 186.59 1143.64 408.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1192.87 142.29 1264.25 352.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.90 88.30 1221.38 195.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 708.52 106.19 1058.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.10 205.36 336.96 404.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.92 191.97 768.98 301.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.98 530.87 1673.57 904.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.37 140.72 525.88 383.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.50 193.24 542.08 235.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1095.91 590.40 1152.44 700.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.75 762.13 391.22 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.24 634.86 308.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.80 559.94 1296.89 977.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1002.49 308.54 1083.97 427.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.75 77.92 460.61 262.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 932.92 549.14 1034.13 910.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1015.10 576.50 1133.66 930.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.41 96.18 535.66 187.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.44 129.32 612.78 394.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1484.96 606.49 1533.71 653.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 908.73 291.88 1005.50 406.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1342.59 330.92 1367.88 379.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1259.82 294.77 1295.85 348.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1111.93 103.37 1156.15 146.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.26 337.62 125.78 657.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1659.02 677.73 1709.47 740.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1133.83 119.19 1158.89 162.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.35 603.77 1391.05 972.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1493.08 912.19 1583.33 1017.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.65 451.59 1285.70 654.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1716.95 916.17 1859.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.56 324.19 573.23 459.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.97 389.36 552.50 459.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.30 411.66 475.06 746.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1253.70 179.06 1323.34 450.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.32 406.19 1441.76 532.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.81 633.44 1497.53 1054.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1148.76 546.48 1220.97 690.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 348.76 106.77 376.30 145.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 290.69 527.98 318.94 564.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 998.74 696.40 1024.73 753.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 26.24 490.12 160.90 724.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.12 77.76 374.58 266.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 246.69 385.53 344.92 613.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.47 238.00 588.25 459.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.66 302.24 253.77 611.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000038.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000038.txt
deleted file mode 100644
index 39ac1a38f2868b4f220edc8d7a4d48c3dbfbd288..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000038.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 658.52 81.82 681.49 100.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 516.54 193.64 538.73 232.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.50 599.67 1392.81 969.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 906.65 336.57 1000.79 664.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.96 96.00 535.05 189.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.99 416.36 469.15 746.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.15 632.00 312.76 1078.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.35 301.41 250.27 612.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.28 237.13 584.88 460.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 419.20 141.95 447.21 168.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.03 392.06 547.54 462.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 796.74 127.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.62 336.98 126.71 680.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 285.55 529.74 315.96 566.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 705.48 131.76 952.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.59 340.60 1264.15 522.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.02 557.86 1295.93 977.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 27.56 490.46 160.89 725.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 247.90 387.85 342.92 613.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1101.57 269.37 1203.34 433.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.93 141.78 1264.60 356.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1062.85 317.81 1088.55 359.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1130.37 113.56 1160.32 157.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1339.76 326.33 1365.55 375.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.92 394.88 1303.98 590.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1260.56 294.90 1295.53 347.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.23 123.34 1363.57 242.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1382.39 407.10 1448.40 545.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.07 445.81 1288.35 628.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.37 209.42 333.52 420.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.14 595.71 1287.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 939.96 383.69 1105.29 634.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1547.96 531.68 1676.18 905.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.30 379.36 1169.02 632.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 342.38 104.13 373.82 140.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.11 741.58 1475.88 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.21 776.82 1592.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 0.00 870.36 89.96 1062.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.34 491.78 1600.69 850.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.03 166.65 1021.24 348.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1662.86 679.39 1707.95 742.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.13 79.16 449.85 260.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.17 89.57 1282.27 217.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.67 280.60 366.61 400.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.99 379.37 405.35 635.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.94 156.13 1243.06 342.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.10 457.28 1441.88 696.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1108.49 654.58 1143.97 717.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1069.41 187.49 1147.82 401.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 999.66 701.64 1029.90 757.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.99 203.16 1373.50 480.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1169.49 421.07 1190.29 453.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.89 182.52 1452.52 429.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 936.03 714.54 949.17 753.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.55 193.62 790.53 267.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.72 154.96 786.08 259.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1148.96 88.40 1222.57 198.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.29 400.04 1593.76 590.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1003.63 308.04 1081.07 440.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 911.39 292.86 1008.54 412.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1096.40 592.42 1150.25 703.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.97 236.13 480.86 479.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.35 569.27 402.26 768.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.61 758.48 409.43 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.85 131.34 610.47 399.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.25 143.66 521.61 397.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1111.80 99.14 1156.78 141.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.57 329.25 573.22 460.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.71 105.43 529.70 194.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1016.25 581.48 1128.53 938.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 934.99 553.11 1037.02 919.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1487.69 906.29 1580.15 1014.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1486.88 608.78 1538.94 659.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.36 627.57 1486.25 1064.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.54 78.67 372.38 263.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.69 181.00 1324.34 450.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1532.77 920.19 1703.41 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1704.22 907.87 1851.70 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000067.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000067.txt
deleted file mode 100644
index 16a0eb7558892bb737e295c54f70769eb89db7dd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000067.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1083.11 325.41 1119.19 373.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.88 125.13 1353.03 219.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1342.24 326.75 1364.01 372.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.92 219.06 318.21 507.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1100.05 199.89 1168.92 419.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.57 93.41 1221.58 199.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.04 93.71 1279.05 229.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1356.83 182.02 1440.69 440.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1143.97 440.88 1158.76 471.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.68 160.59 770.50 272.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.33 587.39 390.94 759.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.11 603.53 1141.76 963.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.15 317.35 253.11 626.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 250.62 395.55 354.84 607.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 934.72 574.14 1038.07 945.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.11 83.50 374.09 262.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 40.89 495.61 161.54 730.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1682.90 703.53 1725.58 767.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.05 85.31 470.92 258.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.33 589.90 1394.30 838.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.37 145.66 616.38 421.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.72 118.35 486.72 214.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 419.47 198.07 449.66 257.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 429.19 256.89 464.89 298.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.39 86.71 621.21 220.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.46 107.81 569.73 257.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.08 618.06 323.16 1060.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.73 762.89 1564.28 1080.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.04 397.24 413.20 715.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.47 342.19 131.72 666.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 936.49 752.69 948.11 784.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1021.51 784.50 1052.84 886.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1013.51 725.47 1041.39 785.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1132.31 713.16 1159.35 751.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 937.94 340.66 1036.23 489.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.74 374.57 1085.62 447.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1012.76 304.35 1084.72 402.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.28 249.64 462.30 485.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.41 758.68 407.27 1081.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.27 771.19 184.80 1082.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1683.11 881.65 1822.29 1080.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1523.69 892.36 1692.96 1081.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1117.06 287.69 1229.88 457.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.66 204.35 1362.00 477.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 299.89 553.96 327.03 591.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.02 253.28 576.32 419.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.36 287.94 360.82 415.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 926.53 296.04 999.40 426.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1144.50 436.66 1273.98 606.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.84 554.21 1692.41 926.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.01 537.26 1221.57 914.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1389.58 398.43 1462.14 566.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.31 385.35 1301.62 632.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1333.51 613.36 1488.84 830.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.91 949.32 1471.21 1080.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 922.73 171.40 1022.13 445.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1135.18 110.76 1162.18 153.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1298.56 434.55 1445.25 683.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.57 422.07 1597.85 749.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1115.85 97.66 1160.32 139.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1047.73 396.97 1147.58 608.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.19 160.01 1394.95 425.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 925.60 403.74 1088.26 668.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1151.36 579.55 1303.35 1069.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.01 362.15 1224.78 560.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1448.00 894.74 1539.68 993.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.66 732.57 1437.89 1073.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.25 507.65 1616.92 868.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 519.91 215.34 539.78 247.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1157.03 168.93 1251.60 347.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.05 156.38 525.81 415.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 38.24 852.53 145.76 1025.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.78 431.70 465.41 761.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.80 186.87 320.27 439.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.21 667.34 63.91 1076.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.58 699.65 135.77 991.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 335.23 103.98 376.23 141.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.37 342.21 581.32 465.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1514.23 627.21 1557.95 674.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000072.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000072.txt
deleted file mode 100644
index 6fd41d22e8f9c9e90060c28069f626552d788a75..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000072.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1016.58 729.74 1041.33 785.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1090.12 331.62 1125.05 371.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1689.12 706.44 1730.19 769.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.03 344.09 579.27 464.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.02 155.62 527.37 414.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 638.99 85.99 659.09 112.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.73 94.48 1279.60 227.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1417.82 758.64 1561.60 1080.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1148.60 434.71 1272.64 598.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.16 397.97 413.70 714.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.45 434.00 462.52 811.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.26 614.19 321.65 1054.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.64 200.80 1359.43 474.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.98 342.19 132.15 653.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.42 318.70 258.39 632.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.87 84.03 375.60 259.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.16 288.89 358.88 530.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.55 771.25 183.80 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.69 144.88 617.45 419.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1353.87 181.85 1437.06 428.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.84 222.33 313.86 509.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.76 123.97 1354.41 216.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 251.24 397.20 354.19 607.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1057.99 211.88 1119.50 355.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1587.98 555.52 1699.52 933.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 933.02 338.99 1039.14 623.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1045.38 398.15 1145.22 624.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.11 253.80 576.22 416.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1016.01 303.54 1086.22 400.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.69 937.09 1465.27 1080.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.61 249.03 467.84 485.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1104.87 199.71 1173.57 443.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.79 361.67 1222.16 564.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.58 289.19 1231.82 457.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.03 584.95 1394.48 813.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1388.41 395.99 1463.96 568.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.07 535.09 1221.05 913.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.42 93.48 1222.31 196.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.27 608.58 1141.71 974.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.35 511.11 1622.46 871.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 935.66 574.57 1038.56 950.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1284.78 724.23 1435.25 1033.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.56 428.50 1594.09 749.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 339.02 101.39 378.92 139.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.97 587.07 384.56 755.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 40.89 495.61 161.46 730.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1339.08 327.03 1358.19 368.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 926.17 404.79 1088.59 673.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.44 171.20 1021.24 445.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1298.77 436.07 1439.92 682.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1338.34 609.65 1497.05 820.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1136.07 102.86 1161.20 151.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1178.81 382.33 1301.10 629.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.23 159.03 1392.88 425.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.10 575.53 1304.59 1068.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1115.31 96.14 1158.12 136.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.59 170.91 1252.70 350.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1133.01 714.47 1159.56 749.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.33 757.03 402.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 261.87 479.87 298.98 537.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1443.81 884.60 1533.57 988.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1679.01 875.26 1817.92 1080.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.52 888.59 1683.94 1081.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 938.09 752.72 950.43 785.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1023.33 794.19 1056.33 888.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1516.73 627.99 1560.84 677.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 296.44 556.75 326.05 591.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 39.86 849.45 140.43 1048.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 415.25 200.36 448.76 260.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.44 160.55 770.74 270.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 926.49 297.38 1001.59 454.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.06 106.28 571.05 248.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.49 88.05 623.11 217.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.92 85.22 472.21 225.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.61 121.09 484.44 211.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1138.80 440.45 1155.63 472.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.57 186.76 321.28 438.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.28 694.59 145.29 868.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 666.80 73.89 1072.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000073.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000073.txt
deleted file mode 100644
index 1e2748b79bd6ea81adb93d0c9c3e8ccc77c1a1f0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000073.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 303.84 401.47 413.32 714.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1019.77 730.70 1044.30 788.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.89 82.51 376.62 260.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.41 288.54 358.19 567.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.02 180.54 1436.87 440.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1689.28 707.05 1731.87 769.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.38 345.09 577.95 464.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1104.70 199.33 1175.79 442.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1156.51 94.17 1223.40 194.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 935.83 574.55 1039.89 950.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.33 222.59 312.64 511.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.27 342.69 132.44 649.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.52 586.00 1394.56 810.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.60 171.15 1251.85 348.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 340.66 100.01 379.12 138.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.53 696.39 144.90 867.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 663.23 76.79 1072.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.62 123.20 1353.52 216.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.54 88.61 622.38 202.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.29 104.76 570.45 247.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.93 121.38 483.43 211.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.97 160.41 771.36 270.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.19 318.00 260.36 632.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1133.53 715.52 1159.79 748.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 251.62 396.69 355.95 606.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1515.35 629.55 1559.14 676.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1023.71 800.44 1056.50 888.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.95 159.94 1390.74 425.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1389.65 396.05 1464.92 582.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 927.49 296.38 1002.48 477.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1016.72 303.05 1087.04 401.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 945.21 338.27 1039.00 483.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.10 146.06 618.42 418.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.99 156.21 528.19 414.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.30 253.12 576.57 416.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.77 84.69 484.79 225.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.00 434.42 461.77 813.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 938.59 753.94 950.56 786.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1335.92 321.83 1358.58 368.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.32 587.86 381.46 800.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.74 248.58 467.27 485.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1443.35 885.99 1532.74 986.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.43 211.27 1118.91 356.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.01 720.89 1433.80 1043.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1125.44 534.72 1220.30 913.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.02 93.93 1279.33 228.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1115.59 95.64 1157.26 136.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 296.85 556.73 325.68 591.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1678.42 874.46 1816.90 1080.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.90 608.50 1498.17 1039.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1148.52 431.91 1271.64 596.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.56 382.53 1298.89 627.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.96 288.15 1233.18 443.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1515.30 887.55 1681.42 1080.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.94 86.28 660.74 109.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 260.53 478.81 297.29 536.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 414.49 201.39 448.65 260.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1092.51 334.78 1125.84 370.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 39.47 848.68 141.06 1036.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.21 937.25 1463.37 1080.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1136.45 100.90 1160.94 150.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.61 171.61 1021.25 445.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 928.39 404.61 1088.38 683.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1044.44 399.32 1145.68 637.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1134.77 441.06 1153.88 473.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.04 201.09 1358.16 475.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1122.62 361.69 1221.34 569.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.59 770.46 182.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.51 612.80 322.75 1053.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.62 756.34 401.29 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.91 756.93 1561.03 1080.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.51 609.85 1142.59 974.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 42.38 495.87 161.55 730.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.55 434.61 1438.81 683.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.40 576.35 1305.54 1068.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1588.72 554.85 1700.89 934.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.13 186.32 321.35 438.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.12 511.24 1624.63 872.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.49 430.76 1594.38 749.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000074.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000074.txt
deleted file mode 100644
index 008ab5ebe2cc88b2b69bbe588a603c2330d3d5a2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000074.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1353.32 180.13 1437.12 437.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1044.32 399.87 1146.02 630.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.94 288.08 358.76 567.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.03 248.19 470.60 486.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1137.47 440.14 1153.56 473.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.01 318.29 261.83 632.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.06 83.47 377.10 259.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1115.30 95.02 1151.79 136.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.19 222.51 313.45 510.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1149.38 431.53 1270.15 597.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.84 610.85 1143.06 974.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.00 755.97 401.67 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.90 94.50 1279.42 228.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.29 252.59 576.41 416.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.05 123.18 1352.43 215.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.36 770.04 182.93 1080.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.42 395.54 1465.99 583.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 932.90 338.44 1038.83 623.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 663.01 79.17 1068.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.78 699.99 142.75 867.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1136.50 104.82 1160.92 151.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.93 122.84 483.33 211.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.48 186.25 321.40 438.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.05 934.57 1457.51 1080.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1442.85 883.13 1532.35 986.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.50 885.94 1680.26 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1677.08 873.79 1815.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 341.73 101.13 380.10 138.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 297.02 557.12 325.60 592.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.82 343.14 132.98 627.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1156.33 574.95 1305.05 1066.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 935.73 576.20 1039.79 949.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.85 402.72 413.09 713.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.33 719.45 1433.16 1034.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1589.33 554.46 1701.90 933.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.57 512.16 1626.16 873.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.24 171.44 1021.82 445.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1483.38 432.38 1592.03 748.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.55 140.13 1257.94 246.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.52 159.71 1390.64 424.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.50 160.68 774.86 271.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.00 171.28 1251.35 347.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1054.79 211.42 1118.30 364.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.80 434.10 462.19 815.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 924.62 296.35 1002.58 478.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1115.27 286.39 1233.83 442.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.69 345.16 577.39 464.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.07 606.80 1498.33 1037.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1413.20 756.34 1559.42 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.65 381.82 1300.38 627.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1094.91 326.73 1125.20 371.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 262.98 480.08 300.26 535.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.26 155.57 527.62 413.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.10 86.71 660.65 112.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 413.11 204.54 448.54 262.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1336.02 324.03 1356.87 367.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.83 612.66 322.71 1053.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1024.34 793.32 1056.95 889.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 939.35 751.70 951.04 786.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.44 93.80 1223.32 192.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 929.60 404.75 1088.96 677.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.15 199.29 1357.92 474.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1298.35 434.98 1437.37 682.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.74 145.82 617.55 420.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.16 83.73 475.44 223.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 28.44 496.48 161.84 730.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.81 88.28 622.22 196.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.42 104.27 571.35 246.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 250.93 396.09 356.09 606.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1133.63 715.61 1159.69 749.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1516.52 629.98 1558.92 677.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 39.27 847.61 141.92 1033.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.77 587.63 382.34 802.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.12 584.14 1394.56 803.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.52 535.05 1220.60 913.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1105.86 199.76 1175.29 388.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1688.95 706.69 1732.47 769.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1017.22 302.92 1086.66 403.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1017.15 732.21 1045.16 787.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1121.04 361.30 1219.85 560.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000077.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000077.txt
deleted file mode 100644
index 64e6f43b3e807b7a15f796c05ceec36ff1368444..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000077.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 28.12 497.64 161.99 732.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1100.65 328.22 1129.21 372.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1114.82 95.23 1160.22 138.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.02 139.04 1258.39 248.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.25 123.80 1353.11 217.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.77 160.84 1409.42 426.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1335.71 319.52 1354.21 366.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.81 84.83 480.20 197.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.52 252.51 576.84 417.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1021.03 738.83 1042.18 794.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 296.23 559.70 325.22 596.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 252.10 397.81 358.46 607.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.40 701.52 151.06 987.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.23 438.37 1594.67 749.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1352.13 179.26 1435.73 436.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.53 591.01 380.98 816.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.96 186.79 321.81 284.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.10 347.35 574.77 465.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 38.54 846.43 143.06 1035.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1513.88 515.74 1629.61 877.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 661.63 86.40 1065.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 412.77 207.79 446.20 266.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.60 127.69 479.60 219.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.55 199.66 1357.02 473.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.13 172.22 1253.24 353.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1396.50 392.91 1467.04 619.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 930.12 406.16 1090.71 684.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.54 612.38 322.77 1055.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.28 344.07 133.44 677.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.37 156.98 527.76 414.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 949.27 337.59 1040.62 475.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1136.07 441.33 1150.92 473.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.25 87.02 661.93 100.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.91 289.09 1236.06 458.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.49 755.38 398.21 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 927.40 297.91 1005.67 480.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1049.08 212.66 1118.03 363.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.81 104.62 573.34 254.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.22 84.42 377.03 257.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.03 146.71 618.63 420.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.71 224.18 307.70 513.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.10 432.63 1273.76 600.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.48 88.94 621.19 201.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.86 767.14 178.89 1080.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1018.14 303.10 1087.27 408.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.36 881.06 1674.94 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1669.61 871.94 1812.95 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1044.95 402.24 1146.41 623.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 345.20 94.93 379.23 137.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.45 199.90 1179.29 384.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1694.02 707.84 1736.03 771.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.74 94.84 1282.61 228.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.40 576.35 1305.54 1068.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1411.09 756.02 1557.69 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.64 434.45 1431.37 680.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.38 427.51 1427.08 544.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1026.66 795.11 1058.71 892.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1125.02 537.64 1221.32 913.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1518.37 633.26 1559.32 680.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1349.57 604.38 1502.99 1041.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1302.68 932.44 1452.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1441.54 865.83 1529.65 984.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.43 171.78 1021.26 446.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1118.34 361.18 1218.82 580.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.14 161.44 778.56 272.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1589.06 556.58 1703.75 936.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 429.03 266.96 465.94 302.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.93 319.43 267.58 633.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.98 585.45 1395.18 800.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1032.04 610.83 1151.76 977.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.61 290.75 357.49 562.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1135.87 109.27 1162.49 153.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.72 249.67 468.48 488.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 936.50 578.63 1044.79 951.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 936.94 752.22 949.18 788.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.31 437.74 459.86 822.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.36 383.15 1302.41 629.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.06 94.65 1224.25 192.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1141.30 716.62 1162.57 750.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.94 403.89 412.25 714.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.21 715.89 1422.11 1033.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000100.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000100.txt
deleted file mode 100644
index 4537841c29a9b375f9518d55f588eabefab19ed5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000100.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1303.76 575.65 1402.44 791.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1119.52 523.39 1209.20 893.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1286.25 127.89 1345.43 210.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1013.59 754.15 1041.32 812.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.61 163.49 611.55 437.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.37 172.69 521.38 433.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 16.57 822.71 132.39 1018.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.19 226.17 881.76 395.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1328.05 320.70 1348.02 367.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1114.34 454.90 1129.61 490.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.79 214.27 1225.78 359.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.28 420.32 393.49 739.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.54 98.59 1275.93 210.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.24 386.59 1479.87 668.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 626.93 92.13 661.09 123.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 398.84 219.51 439.54 279.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1134.63 699.35 1158.21 742.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.04 424.10 1423.48 668.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.70 171.64 1302.22 383.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 935.66 300.91 1013.04 482.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.41 119.68 563.96 276.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.38 192.38 322.23 373.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.52 859.36 1647.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1358.79 598.23 1495.36 1044.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 963.42 340.62 1053.77 477.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.11 267.64 566.69 440.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1431.36 859.52 1514.80 964.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1171.15 426.94 1283.55 603.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.84 536.56 1305.25 939.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 29.16 504.76 163.31 721.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1394.54 735.36 1515.39 1080.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1104.90 380.65 1207.73 611.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.88 455.42 455.59 845.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.17 328.12 258.48 644.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.75 529.81 1636.18 873.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.41 300.33 358.43 489.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1022.98 212.47 1090.19 345.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1488.62 452.55 1611.10 793.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.69 351.94 135.96 599.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1511.29 653.32 1555.41 699.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1584.33 570.86 1717.69 952.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1111.07 97.86 1143.42 134.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.30 631.02 1144.85 995.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.54 572.18 1310.60 1044.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.36 99.65 624.28 233.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.02 265.13 458.15 471.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 750.66 154.52 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1129.08 107.06 1159.78 149.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.16 134.66 471.12 390.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1337.70 179.18 1425.76 450.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 944.83 600.83 1047.36 977.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.14 143.90 1247.68 263.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.31 230.70 287.20 524.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.21 759.00 374.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.98 603.43 371.99 815.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1701.60 718.49 1757.74 783.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.46 166.47 785.18 277.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.94 200.37 1352.23 446.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1372.14 418.00 1445.93 600.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.47 88.86 483.96 174.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.21 89.06 374.16 256.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.55 306.93 1231.70 458.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.17 177.57 1021.14 451.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1192.63 181.70 1250.61 431.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 345.26 101.17 378.66 138.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.32 99.21 1214.88 195.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.53 709.95 1408.62 1006.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 924.92 420.89 1090.52 678.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1043.00 419.72 1155.83 686.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.66 350.92 564.30 469.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.70 616.99 310.60 1050.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1023.94 306.51 1086.31 430.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1696.05 971.22 1849.23 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1081.78 257.82 1101.46 299.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1618.46 849.55 1778.90 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.73 911.48 1424.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.42 158.29 1404.48 418.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 281.38 580.07 312.70 608.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000105.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000105.txt
deleted file mode 100644
index b26b0276b2f4bb9b16b34dc634c9e3d47649c626..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000105.txt
+++ /dev/null
@@ -1,83 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1031.07 634.47 1149.36 1005.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.67 564.30 1304.02 1044.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.33 417.19 1446.90 605.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.98 128.25 1342.04 211.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 11.32 821.05 129.27 1019.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.80 386.47 1482.54 672.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.43 750.24 146.87 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.59 692.96 144.67 1080.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1472.95 858.88 1643.17 1081.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1509.16 654.28 1558.99 702.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 1428.21 506.19 1501.28 683.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1611.94 844.80 1769.92 1081.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.50 98.61 1211.20 200.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 28.71 506.41 162.57 733.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.18 528.11 1633.70 880.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.05 573.33 1716.84 951.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 946.41 600.24 1050.60 979.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.10 171.70 520.10 433.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.50 898.92 1420.57 1082.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1035.00 420.59 1146.54 643.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1038.69 838.23 1059.79 922.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1022.26 306.83 1084.61 462.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 965.91 339.62 1058.29 474.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.41 224.06 898.23 395.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 937.73 300.82 1013.48 483.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.55 89.61 484.99 174.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.33 166.28 783.51 277.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.72 88.45 372.59 252.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.26 200.12 1350.00 446.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.39 300.60 356.91 423.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1700.75 722.67 1757.99 787.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1075.70 260.11 1090.76 300.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1110.80 262.45 1147.27 347.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1104.43 306.39 1225.98 489.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.35 460.73 1597.35 795.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1392.54 733.52 1524.99 1082.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 343.41 97.84 376.84 135.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 397.15 225.63 438.65 290.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1109.13 97.31 1140.16 132.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.13 91.73 657.27 125.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.36 269.78 560.75 446.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.01 192.41 320.31 425.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 254.17 405.39 368.57 616.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 278.48 577.88 311.01 615.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.76 606.50 366.01 823.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1683.58 965.23 1844.72 1081.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1124.47 103.83 1157.36 146.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1010.70 757.34 1041.76 817.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.55 597.98 1484.00 1043.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.95 571.14 1397.06 784.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.70 424.10 1425.65 654.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1422.15 855.29 1507.92 960.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1251.77 701.84 1401.14 1081.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1101.24 378.01 1201.01 629.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1243.60 378.59 1324.71 531.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.67 422.35 1285.03 601.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1111.32 454.88 1123.41 486.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.90 181.63 1254.47 431.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.53 214.12 1228.39 364.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1323.87 321.23 1344.33 368.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.94 142.71 1246.85 262.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1239.22 172.20 1297.95 382.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.45 156.35 1400.89 417.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.00 425.85 1087.59 672.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.71 521.49 1211.05 891.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1016.30 211.59 1086.80 344.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 921.62 176.13 1019.46 451.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.45 178.55 1423.23 459.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.67 99.94 627.98 235.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.12 140.07 466.68 231.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.51 120.20 561.75 308.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 435.73 268.01 456.97 303.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.94 350.90 561.58 469.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.78 99.30 1276.96 211.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.85 757.72 373.77 1082.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.02 613.16 311.73 1037.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.94 454.81 453.78 845.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.61 423.49 388.83 743.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.22 351.62 133.93 671.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.45 330.60 253.43 647.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.96 231.87 281.25 526.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.50 264.55 449.15 499.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.13 161.81 610.13 436.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000124.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000124.txt
deleted file mode 100644
index dca73dd800d9fc2c78f692c4f7f3df6c29d2be22..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000124.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 237.36 186.17 309.94 439.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.77 235.72 260.33 518.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.84 166.69 609.92 445.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.37 82.83 359.32 246.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.47 425.42 367.25 756.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.21 455.53 443.28 842.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.91 329.05 255.88 648.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.93 344.95 122.65 691.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.66 349.26 889.02 391.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.74 133.76 454.30 228.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.74 170.64 514.76 427.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 18.63 504.09 151.71 714.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 724.20 99.03 1050.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.33 513.33 1190.68 882.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 932.26 604.34 1050.39 988.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.60 167.61 1411.42 419.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1027.52 429.40 1110.26 655.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 903.07 422.76 1070.87 687.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 912.38 172.37 1010.59 447.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1310.54 572.52 1458.25 971.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1097.39 92.22 1125.73 123.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1169.60 515.19 1286.05 692.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1379.65 826.21 1463.41 941.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.12 680.97 140.73 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.72 149.03 1359.90 241.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.62 124.27 490.89 156.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1134.23 131.80 1233.71 272.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 594.79 85.86 626.23 118.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 388.42 219.80 420.11 268.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 246.67 403.53 360.95 615.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.12 209.18 1243.41 416.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1287.39 409.83 1424.17 643.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1236.12 368.82 1309.05 504.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.15 91.13 364.48 129.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1166.98 554.03 1300.81 1031.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1255.62 114.21 1318.22 196.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.05 753.87 377.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1406.99 366.58 1487.06 685.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.99 610.28 335.41 821.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1084.02 388.36 1172.89 582.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.51 413.58 1278.25 583.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 982.15 330.83 1064.89 473.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 933.05 295.56 1007.20 476.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.01 225.39 942.40 462.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1001.45 201.89 1077.41 312.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.90 177.43 1270.08 421.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1509.48 659.97 1564.96 711.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.72 681.49 1360.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.33 716.56 1469.93 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1555.22 574.59 1694.94 925.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.50 100.84 631.71 235.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.70 596.06 297.32 1028.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1679.00 726.72 1728.28 793.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1190.62 93.45 1260.91 181.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1105.76 246.35 1148.66 330.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1645.65 936.08 1825.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.74 188.28 1338.37 432.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.72 419.53 1343.01 592.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.88 294.43 353.91 421.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.51 160.92 771.73 273.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1027.41 644.31 1146.62 1020.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.24 92.60 1200.26 198.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.73 564.98 1366.07 703.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1086.52 314.48 1211.46 487.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.17 405.95 1439.02 638.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1111.41 93.44 1142.84 137.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1505.53 540.79 1616.79 908.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.65 262.60 543.30 445.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1601.33 820.85 1745.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1438.08 824.12 1617.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.78 881.30 1385.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1473.11 461.59 1589.87 802.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1007.94 769.14 1038.05 833.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.70 85.02 490.15 180.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.11 261.83 442.09 505.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.23 123.99 552.42 311.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1315.08 308.36 1333.22 354.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 271.45 584.29 305.08 613.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 0.00 798.43 89.49 987.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.70 345.75 543.38 464.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000127.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000127.txt
deleted file mode 100644
index 5188c3f9370eee437d0f9bcf004a229cc8a73236..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000127.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1434.21 824.45 1615.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1095.70 94.09 1118.14 123.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.81 189.16 1335.00 434.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.42 612.14 333.38 826.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1111.88 94.82 1140.96 137.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.47 85.86 489.75 178.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 271.92 587.92 304.71 619.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.72 167.60 610.29 447.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.31 264.80 440.22 507.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1509.76 662.48 1565.72 713.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.64 149.22 1358.74 241.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 999.32 203.86 1077.07 317.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.18 124.57 492.37 156.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.70 458.87 442.43 853.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.87 347.73 119.76 657.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.51 84.14 358.45 246.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1374.68 404.75 1437.68 534.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.59 330.07 260.03 651.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.75 188.21 308.90 441.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1081.23 392.07 1169.16 580.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1156.90 412.94 1272.40 581.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 982.32 333.03 1064.20 476.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1472.54 466.26 1590.53 804.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1306.39 574.52 1458.25 964.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 592.67 87.33 623.54 118.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1051.83 257.00 1061.93 293.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.07 419.26 1341.69 648.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1108.87 247.80 1149.12 332.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1190.87 95.09 1254.57 183.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 16.41 508.59 149.35 709.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1403.65 367.93 1487.61 686.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1287.71 409.83 1425.88 646.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.42 543.11 1619.23 915.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1134.08 133.37 1231.39 276.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1137.49 94.96 1197.07 194.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.02 180.35 1272.95 424.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 848.96 229.08 940.56 471.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.86 597.58 296.14 1028.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.88 297.14 354.14 424.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.12 684.07 139.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.31 346.53 539.34 465.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.79 161.91 770.77 273.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.72 425.96 1068.10 690.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1676.00 729.50 1723.01 797.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1166.03 515.10 1283.78 699.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1313.13 311.08 1333.25 354.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.27 563.61 1397.58 704.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.21 681.49 1360.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.16 755.00 379.26 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.96 713.76 1474.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1553.50 576.54 1693.24 922.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1025.99 646.51 1146.63 1022.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1374.35 822.27 1456.05 938.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 723.36 91.50 1042.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 930.40 609.34 1050.67 990.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1250.25 115.47 1313.77 196.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1166.98 552.28 1312.11 1033.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 929.63 297.85 1006.47 473.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.58 317.71 1212.12 488.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1235.62 371.16 1307.62 506.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.62 137.28 452.89 241.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 385.49 220.10 417.86 273.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.98 176.53 513.78 431.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 244.56 402.97 362.01 617.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1007.48 771.90 1038.42 832.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1090.93 513.33 1189.76 882.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 0.00 797.01 81.61 986.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.32 212.28 1247.61 420.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.45 102.80 631.38 238.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.89 127.97 546.79 316.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 912.38 174.17 1008.37 450.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1023.88 431.68 1108.55 659.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1250.29 876.20 1380.88 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.04 427.91 366.42 758.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1642.69 935.20 1821.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.36 167.61 1408.78 411.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 330.50 90.85 362.62 129.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1599.35 817.48 1744.23 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 853.87 356.37 895.87 429.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.24 235.12 258.48 519.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000144.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000144.txt
deleted file mode 100644
index deff3e25b69e6bfa8119544005ec8739ec02847a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000144.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1183.37 668.86 1344.69 1079.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.81 138.32 1350.84 397.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 263.36 594.54 294.85 631.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 882.17 224.35 953.89 482.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 927.39 294.36 1004.28 465.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1251.58 185.17 1315.34 418.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 906.19 169.98 1004.66 343.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.45 394.55 1439.24 541.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.19 401.26 1429.36 627.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 978.92 328.24 1063.80 478.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1088.09 311.98 1207.32 476.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.35 675.35 138.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1360.49 813.04 1440.94 919.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1008.03 430.40 1105.70 662.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1061.97 390.26 1159.84 661.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.41 505.12 1284.00 723.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.58 413.19 1339.12 620.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1147.16 399.82 1266.60 578.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1225.64 356.26 1305.16 499.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.52 177.03 499.20 438.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 912.12 441.10 1062.00 695.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.11 750.22 314.99 975.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.39 466.74 440.02 864.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.83 737.74 384.30 1082.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.06 164.15 609.84 444.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 942.62 790.61 954.44 828.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.79 698.02 1464.62 1082.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.92 91.22 1255.85 180.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.60 434.94 371.90 765.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.71 810.45 1576.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.65 840.58 1360.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1021.71 657.25 1139.50 1033.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.65 362.75 1489.45 678.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.29 580.35 298.75 1010.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1248.18 112.84 1299.81 186.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.94 331.36 250.17 645.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.71 295.93 353.06 421.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 919.57 614.24 1047.75 1001.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.75 544.17 1401.45 890.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1005.94 785.52 1033.73 845.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.02 346.70 120.95 661.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.53 233.77 536.31 292.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1303.36 567.74 1479.49 1000.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.26 533.35 1322.38 999.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1049.99 249.48 1068.28 293.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1480.28 480.76 1587.93 825.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.43 264.96 433.39 512.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 582.68 83.77 607.78 111.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.89 104.67 615.64 234.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.28 83.92 582.59 182.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1520.38 540.91 1630.07 908.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1626.39 920.57 1780.93 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1577.67 797.70 1739.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.59 499.42 1181.77 865.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 244.51 403.27 368.47 614.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.79 129.06 487.40 154.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 11.22 504.86 146.24 721.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.94 90.93 1197.75 204.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.16 184.18 303.90 435.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.89 213.40 1266.01 406.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.70 162.60 1399.82 433.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1132.42 129.37 1224.75 350.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1524.24 660.36 1570.07 709.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.50 230.83 404.24 281.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1301.36 302.11 1328.26 344.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1126.93 248.25 1158.72 331.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1109.97 90.18 1131.70 131.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1668.11 737.10 1713.00 801.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 327.95 82.20 352.42 116.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.70 341.26 1229.40 390.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 888.03 353.48 929.03 425.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.87 145.43 444.42 272.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.40 80.92 353.77 235.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.20 120.82 542.60 314.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.41 346.41 529.46 462.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.23 235.79 245.68 480.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.00 270.78 544.79 461.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1561.23 580.00 1682.89 891.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1019.53 199.05 1086.46 317.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.81 158.09 767.48 267.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1087.82 89.60 1115.31 117.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000187.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000187.txt
deleted file mode 100644
index c0dfba24c6f52c20b96264b7d04663c7412db14f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000187.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 455.10 346.54 528.06 455.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1270.42 349.61 1299.74 385.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.76 516.02 1417.30 701.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 487.62 116.59 512.90 140.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.99 78.60 626.13 165.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.64 140.56 1242.53 296.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.13 380.43 1315.81 500.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.43 151.33 769.31 255.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.66 464.88 435.60 741.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.10 449.78 337.83 684.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.64 599.78 169.66 990.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1303.83 149.22 1381.87 249.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.28 175.47 584.67 455.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.32 178.08 300.63 430.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.67 477.63 431.20 859.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.74 557.78 297.59 975.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.75 162.73 997.18 435.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 925.64 635.35 1041.15 1029.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.97 338.85 233.10 660.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.47 345.08 132.41 589.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.15 652.85 124.88 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.97 725.34 367.71 1080.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1243.71 125.51 1334.45 266.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.99 165.39 1256.11 377.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 927.86 289.00 1003.34 449.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 980.28 225.24 1060.18 346.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.67 456.48 1049.13 715.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1084.24 477.47 1187.99 833.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.17 110.48 618.87 350.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.59 131.99 522.85 300.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.19 795.98 1343.43 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.44 508.14 1285.37 969.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1516.62 682.19 1561.43 729.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1545.27 748.21 1686.21 989.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.69 858.12 1746.48 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.89 240.20 218.94 401.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 5.01 828.77 26.15 917.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.01 404.15 1133.41 651.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 264.69 402.42 366.58 504.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 959.73 319.86 1053.33 498.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.91 538.09 1451.82 833.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.28 268.67 448.05 524.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.11 337.18 1343.72 442.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.79 76.26 512.22 178.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1010.36 451.77 1093.98 689.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.35 179.14 477.54 335.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.52 554.85 1615.15 832.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.46 628.88 1326.59 988.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1343.01 780.38 1418.04 882.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 898.73 426.80 960.53 745.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1083.10 648.85 1119.38 682.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.24 210.95 1348.22 351.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.35 295.56 346.41 418.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1196.12 1018.85 1233.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1666.58 753.75 1724.86 823.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1103.51 235.75 1141.44 322.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.00 501.13 129.04 727.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 351.65 230.92 385.99 292.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1431.03 337.51 1506.97 622.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1312.50 226.36 1391.53 395.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.06 754.58 1534.79 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1289.74 372.34 1439.34 594.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.31 500.37 1575.26 857.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.53 596.32 1686.87 824.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.14 113.89 1210.36 343.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 996.61 794.57 1026.74 874.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1096.75 84.78 1123.74 112.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1169.77 374.95 1287.86 538.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1019.81 682.15 1136.59 1070.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1062.62 186.21 1122.63 333.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.10 473.44 1317.94 716.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1377.23 376.05 1457.99 601.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.50 275.12 548.39 451.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.40 148.15 422.69 309.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1315.15 664.56 1433.00 1061.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.37 186.64 1296.09 387.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1382.78 310.73 1420.91 351.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000199.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000199.txt
deleted file mode 100644
index d46d3baad6b50eded18dff011f67283a03eca520..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000199.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1166.63 637.08 1310.74 871.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.70 360.40 131.48 643.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 256.64 415.21 361.64 514.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1082.01 483.36 1183.79 842.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.81 468.67 1057.49 732.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.04 88.70 628.96 183.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.86 560.63 287.77 976.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.71 785.87 1323.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.14 121.31 598.90 360.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.31 183.00 574.54 465.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.97 374.69 1449.47 592.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1244.35 342.74 1346.96 451.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1250.73 387.49 1317.93 534.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.50 188.49 293.77 440.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.17 284.87 533.24 466.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1336.53 220.91 1388.60 385.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.39 469.82 1317.68 740.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.43 573.06 1643.07 825.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.84 384.02 1281.66 541.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 493.87 120.57 518.02 145.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 991.29 818.54 1023.94 890.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 991.86 241.91 1085.96 399.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1041.45 347.08 1167.98 540.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1039.86 422.36 1114.22 582.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1650.54 776.92 1712.31 842.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 887.70 448.47 951.65 757.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1003.28 468.92 1089.59 695.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 922.72 299.79 993.16 467.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1336.59 320.83 1374.88 359.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1067.77 195.04 1124.27 340.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.26 308.83 338.87 431.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.54 256.64 213.30 402.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.32 756.08 1516.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.04 282.08 441.08 538.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1217.41 108.26 1280.66 173.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1302.67 662.21 1421.32 1050.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 336.15 252.62 373.43 317.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.03 746.84 1669.57 1003.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1088.12 241.56 1129.09 325.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.49 234.34 1348.16 406.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1095.26 94.67 1119.65 116.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.39 357.57 523.22 466.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.41 660.54 1029.06 1063.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.44 162.17 759.46 266.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.67 653.68 131.39 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.66 464.44 321.16 705.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1014.91 696.66 1134.58 1081.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 952.57 328.62 1045.56 518.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.61 198.72 467.63 333.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1467.52 527.26 1572.39 878.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1306.16 153.35 1382.53 299.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1232.51 134.83 1331.33 229.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1225.67 202.48 1314.87 437.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1080.07 651.83 1112.00 687.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1015.11 888.77 1035.68 1003.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1541.43 857.79 1723.29 1080.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.55 169.56 409.89 285.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.43 148.93 513.89 303.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1541.43 618.06 1672.39 835.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.91 87.44 522.42 192.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.58 170.11 1260.13 386.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1124.49 514.57 1259.61 975.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.96 487.68 418.21 892.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.70 352.55 217.04 648.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.27 731.20 355.70 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.00 516.35 121.88 757.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.67 602.01 156.03 986.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1096.48 246.11 1115.24 283.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.36 476.76 429.12 749.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.93 342.52 1499.92 652.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 0.00 840.26 34.34 941.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1178.36 1008.73 1228.66 1069.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1118.74 122.38 1201.37 351.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1512.47 697.75 1552.34 746.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.16 382.52 1434.60 610.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.51 538.17 1452.99 817.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1327.27 767.78 1408.07 875.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 896.33 172.07 994.70 447.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000213.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000213.txt
deleted file mode 100644
index 60dcd27a0ef007638e33b3490452b124e6c32194..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000213.txt
+++ /dev/null
@@ -1,76 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1147.39 383.73 1257.82 579.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.37 475.68 1317.17 834.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1317.23 768.32 1384.15 875.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.00 527.72 106.30 733.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 658.57 125.36 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.64 367.71 123.77 658.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.38 359.79 225.07 665.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1001.19 914.03 1026.03 1017.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1044.59 354.64 1156.06 543.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1026.92 430.65 1097.17 708.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 522.26 95.87 544.18 133.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 997.20 480.19 1069.09 677.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.71 162.81 443.43 258.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 942.68 338.87 1034.52 501.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 913.54 309.24 981.43 468.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.89 198.24 557.93 475.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1080.48 242.43 1127.41 326.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.10 489.24 1058.11 769.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1084.06 102.64 1105.50 127.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 317.00 263.92 354.18 327.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.56 170.24 741.04 280.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1155.67 1005.04 1204.95 1064.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.52 481.23 299.66 731.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.26 755.51 1481.01 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1523.34 624.43 1657.80 908.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1019.02 256.60 1082.67 412.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.70 603.93 143.57 992.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.69 237.46 1408.34 385.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1001.94 723.76 1130.66 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1283.27 664.62 1403.38 1050.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.47 564.40 279.42 983.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.65 539.51 1439.17 790.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 247.87 425.30 350.23 543.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1221.68 358.53 1249.92 407.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.95 267.16 206.14 512.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1637.64 787.41 1683.13 853.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.88 96.16 626.15 248.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 488.22 128.41 516.96 154.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.23 380.41 1432.75 607.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.85 369.85 512.00 475.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.07 296.48 523.82 474.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.51 155.74 497.64 300.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.32 783.51 1303.48 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1399.88 349.57 1485.73 655.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.56 536.26 1573.23 888.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.94 631.49 1304.66 878.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.14 157.72 1369.97 304.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.61 391.73 1312.08 541.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.08 209.77 456.45 480.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.64 176.62 400.26 345.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1291.67 321.38 1331.42 361.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.28 137.31 574.22 368.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.87 181.89 984.87 457.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.69 489.20 1173.24 847.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1383.34 378.69 1440.93 675.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.98 207.74 1330.84 410.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1122.11 518.75 1261.57 979.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.10 320.95 328.58 440.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.18 95.06 522.58 201.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1151.01 178.44 1246.21 430.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1321.34 367.25 1361.72 424.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 990.40 310.56 1056.62 430.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1217.57 137.31 1314.19 266.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.94 731.99 338.23 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1069.28 200.37 1132.51 349.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1072.44 660.72 1100.75 692.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1487.36 745.48 1633.66 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.53 197.36 282.96 450.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.20 461.37 952.62 655.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.14 673.11 1016.76 1071.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.04 110.74 1262.07 175.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.71 124.85 1195.68 350.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.33 856.66 1683.08 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.60 292.80 429.74 519.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.25 495.65 418.80 830.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.89 499.79 403.96 908.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000222.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000222.txt
deleted file mode 100644
index 2ebaf98decc780767f798d10209bbd50cb21b492..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000222.txt
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 202.64 730.26 334.01 1080.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.23 505.21 403.90 914.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.74 559.95 275.53 973.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.68 659.00 149.51 1080.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.82 208.05 1341.68 445.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.52 178.75 1227.60 429.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1062.33 200.51 1130.42 349.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.82 183.61 982.79 457.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.00 681.86 1011.16 1080.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 893.92 494.05 1056.51 787.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 489.31 122.14 517.64 156.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1020.65 441.02 1084.77 723.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.07 531.19 99.84 738.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.88 197.91 280.92 451.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.90 294.77 428.53 549.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.94 204.00 545.65 475.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.52 372.64 121.38 654.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.39 365.91 211.71 669.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1460.28 734.23 1604.09 993.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.33 97.09 630.68 244.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.13 96.17 526.48 202.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.70 371.46 503.47 481.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.32 209.47 458.19 357.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1636.49 794.02 1682.65 859.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.83 242.94 1274.48 402.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1524.93 628.24 1656.76 913.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.54 659.32 1400.08 1049.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1286.53 159.22 1364.68 301.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.47 135.94 1304.15 253.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1266.28 323.14 1307.48 360.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1244.05 385.41 1315.96 540.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.49 381.23 1261.38 571.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1392.19 344.01 1477.12 645.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1353.90 237.27 1428.00 383.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 912.13 309.79 978.42 472.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 991.38 310.71 1057.82 440.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 940.11 339.29 1031.48 517.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1025.21 256.71 1088.08 414.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.18 125.03 1191.09 344.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 885.86 710.93 920.55 773.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 245.92 427.29 347.04 563.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.42 500.36 415.69 834.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 6.37 604.81 143.67 987.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.19 267.33 203.99 502.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.63 181.34 396.37 345.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 309.45 269.32 354.61 334.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.66 165.64 490.23 322.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.25 486.28 292.11 739.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1299.85 374.14 1435.27 596.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1383.31 379.59 1444.57 615.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.62 512.43 1262.17 961.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1064.58 483.07 1169.45 839.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 996.88 724.12 1117.12 1080.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.01 548.44 1577.68 799.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1303.82 738.67 1472.59 1081.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.88 779.77 1299.52 1078.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1154.33 1006.22 1187.43 1061.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.35 476.88 1321.92 830.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1156.51 624.50 1296.39 870.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.97 538.07 1427.59 787.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1069.10 651.70 1094.54 684.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 977.74 857.51 1005.27 920.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 993.93 922.08 1019.17 1025.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1034.61 360.78 1150.15 542.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.03 325.17 328.43 477.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 882.91 466.47 964.90 797.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1201.31 112.52 1249.37 178.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1087.60 243.04 1131.27 326.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.38 843.52 1676.97 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.50 300.68 527.99 475.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.75 139.94 567.51 370.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 521.08 96.49 548.36 144.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.83 171.94 734.46 281.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1422.91 720.71 1439.13 802.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000238.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000238.txt
deleted file mode 100644
index efccfc0ae643b03e5f75c2922b8efff46a22a0e7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000238.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1100.31 256.08 1139.76 335.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.38 192.97 981.71 467.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1067.67 486.41 1168.30 831.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1213.53 332.29 1249.78 373.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1064.29 205.89 1129.38 353.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1389.83 246.13 1455.81 395.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1212.12 253.67 1236.33 292.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.05 392.64 1315.50 519.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 876.87 489.94 957.69 821.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.88 313.24 535.21 485.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.60 382.29 496.01 495.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1070.39 655.03 1097.63 687.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.76 655.09 1392.54 1021.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1373.94 378.01 1450.94 606.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 600.45 139.89 981.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 0.00 809.99 18.58 933.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.28 134.01 527.95 159.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 240.52 438.71 340.35 622.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.88 208.17 276.73 460.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.71 384.88 114.46 624.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 525.51 106.72 547.50 156.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.31 557.96 271.38 967.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.07 380.43 207.08 679.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.93 248.73 1221.55 456.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 890.88 507.51 1066.18 812.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.33 665.43 162.32 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.36 733.72 341.05 1080.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.05 306.72 427.15 597.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.00 543.60 86.51 747.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.48 501.08 276.03 700.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.04 632.87 1296.17 867.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1149.12 387.49 1264.62 579.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1133.97 366.36 1167.61 423.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.26 287.25 196.79 439.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.72 746.62 1450.21 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 998.35 747.47 1129.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 908.38 318.85 974.36 499.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.49 162.96 1353.05 432.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1003.17 383.13 1125.27 735.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.22 179.01 1210.82 438.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.89 737.40 1578.08 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 889.12 723.81 926.58 789.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 301.78 282.38 336.90 347.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 899.84 705.46 1010.80 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.74 467.05 1330.26 734.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.19 221.67 1355.23 467.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.92 523.25 411.08 934.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1475.79 843.88 1694.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1148.75 986.08 1184.07 1042.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.94 511.95 1261.15 949.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.62 767.08 1298.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.46 267.96 1115.32 445.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 985.95 319.77 1055.32 440.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.07 122.11 1252.10 259.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 996.46 453.99 1079.47 657.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.40 387.03 1426.56 585.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.87 145.45 1296.09 393.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.56 530.73 1410.06 837.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1356.08 521.38 1434.81 748.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.18 153.71 571.68 394.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 971.29 867.37 1006.86 944.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 984.09 942.03 1020.23 1055.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1638.19 810.41 1691.16 884.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1413.26 722.64 1457.07 824.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.06 179.66 515.69 341.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.18 212.68 530.83 363.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.46 226.99 444.39 384.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1533.51 651.64 1662.95 915.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.12 567.75 1578.42 784.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.24 150.58 1206.82 297.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.35 747.58 276.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 935.55 349.02 1027.62 548.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.16 107.16 635.71 253.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.27 181.42 731.78 290.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.02 197.99 383.64 395.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.49 106.42 532.98 201.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.41 338.17 328.65 572.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000239.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000239.txt
deleted file mode 100644
index 86261807ffd8ab02cf640c82b09a9405737c82da..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000239.txt
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.80 133.76 527.93 158.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.84 198.47 382.73 401.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.81 376.96 1451.26 608.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1242.04 392.77 1313.85 520.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.20 246.55 1458.26 361.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1356.27 521.20 1435.22 749.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.46 530.70 1407.12 780.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1302.70 387.05 1424.31 585.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 525.99 106.89 546.00 156.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.21 735.83 1573.57 1080.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1475.42 842.09 1694.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.92 631.51 1296.27 867.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.62 666.05 161.75 1082.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.86 338.33 328.02 567.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.99 249.15 1218.16 534.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 889.63 508.46 1067.03 819.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 899.21 705.87 1010.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1149.23 984.63 1184.00 1042.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1413.85 719.99 1456.31 821.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1637.42 812.34 1690.71 885.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1131.05 366.12 1165.94 422.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 876.38 490.33 955.65 685.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.06 387.17 1266.10 583.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.86 465.85 1327.85 737.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.27 654.10 1390.65 1022.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 984.51 949.92 1019.57 1055.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1099.64 254.68 1138.25 335.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.11 181.60 730.71 291.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 986.17 320.35 1053.41 436.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 934.98 349.93 1027.76 549.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1032.10 269.07 1116.01 445.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1001.44 382.88 1121.24 554.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.93 162.65 1352.28 297.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 996.64 454.25 1075.61 603.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.61 227.16 442.84 379.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.99 213.08 531.01 362.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.14 313.95 535.97 485.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.62 154.18 571.52 394.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.32 121.88 1251.69 224.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.21 501.96 274.74 701.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 907.35 319.02 974.13 504.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 601.45 138.53 981.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.74 178.92 1210.70 438.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.86 382.46 494.71 494.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1071.79 654.66 1098.54 688.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.51 286.05 194.59 435.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.06 512.74 1259.97 947.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 997.28 749.49 1119.33 1080.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.34 745.36 1448.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.26 768.02 1297.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1533.62 654.01 1663.53 916.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1067.64 486.46 1168.32 829.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.36 107.95 636.38 252.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 301.09 282.80 335.90 347.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.42 220.87 1354.90 466.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1206.07 146.09 1296.13 396.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1064.39 206.13 1126.29 352.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.24 557.82 270.91 968.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 238.80 437.92 339.88 641.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1210.42 253.20 1237.40 292.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1211.45 332.68 1245.92 371.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 880.70 192.34 980.90 467.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.80 734.66 339.98 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.20 567.43 1578.47 786.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.78 107.27 532.74 197.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 973.82 858.39 1005.39 945.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1295.80 759.98 1359.96 853.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.36 307.58 426.53 596.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.00 544.56 84.85 746.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.30 382.51 206.67 684.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.98 208.47 276.16 462.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.64 522.94 410.14 932.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.80 387.32 113.85 620.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.59 748.53 277.05 1081.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000241.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000241.txt
deleted file mode 100644
index 8d338e9837ba7e060649c8646bc52a2db5f786e5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000241.txt
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 997.55 380.43 1119.19 562.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 984.62 320.20 1053.80 437.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.62 518.48 1439.00 749.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.04 655.02 1388.57 1021.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 6.49 386.71 112.43 619.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1150.63 983.64 1183.54 1041.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1124.27 364.81 1160.61 421.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.22 376.50 1451.04 604.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.69 631.82 1294.69 867.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1068.76 486.69 1169.04 829.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.67 839.29 1694.35 1081.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.69 465.60 1327.38 737.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.82 530.31 1404.47 782.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 998.44 752.57 1128.59 1081.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1532.67 653.21 1665.05 916.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.99 222.45 1355.34 469.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 991.95 454.23 1074.00 598.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 501.26 132.81 529.62 158.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 880.33 193.07 981.09 467.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.93 733.37 338.73 1080.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 888.78 510.30 1069.25 822.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1151.54 387.01 1266.16 586.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1648.19 972.94 1798.42 1080.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.85 567.84 1575.99 788.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.52 743.22 1446.43 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.53 308.48 428.13 598.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.67 512.83 1257.52 944.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.57 208.23 275.70 461.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.86 382.33 208.50 680.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1064.90 206.02 1125.16 352.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.18 748.23 279.76 1079.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.78 599.51 137.36 981.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.17 108.10 637.26 253.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 239.22 439.74 339.33 640.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1206.90 332.55 1237.84 372.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.90 178.52 1210.16 439.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.63 287.41 192.34 438.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.80 503.19 273.85 692.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.93 181.97 734.08 289.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.55 338.69 328.14 562.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.86 735.51 1572.75 1080.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 973.47 859.44 1006.04 947.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.94 705.75 1011.14 1081.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.66 155.71 572.31 387.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.73 180.07 517.18 340.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.15 197.39 383.53 409.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.33 314.45 536.53 485.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.29 213.76 529.60 361.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.66 227.85 441.63 376.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1413.15 718.62 1458.08 822.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.68 248.04 1212.50 533.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 984.57 949.15 1019.51 1056.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 300.01 282.46 333.86 346.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.79 555.03 270.94 962.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1207.83 253.18 1238.04 292.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1638.23 811.28 1690.88 887.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 907.31 319.49 974.14 510.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.00 543.78 82.79 737.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1033.60 269.40 1117.85 466.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 933.98 349.49 1027.03 550.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.66 120.99 1251.97 339.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1396.24 247.50 1463.17 357.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.28 489.45 955.28 821.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1302.78 386.12 1421.62 579.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.14 162.41 1351.52 292.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1075.48 655.10 1099.58 688.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.63 107.79 545.00 156.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.29 382.75 494.77 494.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.92 762.99 1296.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1099.86 253.84 1137.26 334.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1242.12 392.02 1312.60 518.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.62 665.31 162.76 1079.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.74 521.82 410.17 934.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.73 145.83 1294.58 392.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000264.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000264.txt
deleted file mode 100644
index 3ea40494c582450c0ee7add3fb93a237edff5517..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000264.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 969.76 465.17 1058.45 579.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.43 130.40 1288.42 371.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1002.95 741.64 1063.81 845.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.51 497.88 931.55 788.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1076.76 637.06 1095.89 667.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 993.25 519.26 1078.21 758.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.72 379.80 201.38 653.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.50 468.68 1146.77 812.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.98 101.08 653.54 239.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.72 721.48 305.80 1080.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.74 500.49 1434.58 786.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1094.25 493.57 1220.92 934.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1271.41 217.51 1356.74 397.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 970.88 316.30 1048.87 437.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 898.29 311.26 968.74 499.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 925.47 341.81 1020.36 520.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 966.24 389.17 1101.05 622.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.34 241.33 1231.12 277.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 980.18 953.49 1028.75 1077.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.67 170.27 1193.77 428.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.29 585.40 94.10 953.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.79 335.59 326.71 612.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.57 305.67 424.96 575.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1140.18 960.93 1187.53 1020.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.91 108.42 1250.37 341.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.12 547.79 248.42 960.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.66 523.86 403.89 929.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.31 651.94 164.94 1080.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.46 199.83 268.06 454.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.81 502.62 276.29 712.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1639.52 809.01 1705.95 878.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.27 329.77 1455.49 591.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.19 364.62 1438.46 559.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 876.63 721.16 998.35 1081.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.75 739.06 1268.34 1080.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.98 196.07 1104.16 263.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.14 214.53 521.35 373.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1532.60 651.32 1672.89 911.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.11 187.11 504.14 336.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.17 155.19 541.35 398.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.94 369.13 1270.42 603.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1237.21 372.44 1297.87 452.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1261.57 332.72 1316.46 443.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.08 382.66 96.67 644.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1299.08 363.81 1403.42 578.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1118.01 140.00 1190.44 246.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1162.92 293.28 1185.23 329.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.43 152.78 1341.65 334.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.35 711.41 1423.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1069.73 384.88 1129.62 465.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.01 201.36 355.72 441.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1141.59 328.96 1174.48 369.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 278.41 292.42 311.29 354.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.59 630.32 1361.01 1001.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1143.03 605.64 1269.25 835.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.47 579.20 1553.91 720.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1617.61 938.27 1795.41 1080.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 990.13 884.08 1022.49 960.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 327.04 343.01 357.84 380.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.27 174.37 740.03 284.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1032.92 242.70 1156.77 496.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.81 184.25 979.15 461.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1493.65 613.09 1599.95 747.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.84 518.53 1372.14 713.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.82 452.23 1316.47 692.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.95 311.22 522.13 479.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.13 382.43 494.97 481.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.08 183.08 417.72 283.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.55 802.42 1649.10 1080.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.66 223.15 424.70 443.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.43 100.48 549.65 229.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.81 706.08 1539.90 1081.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.10 281.77 173.01 587.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 230.67 435.20 332.16 632.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.29 677.57 262.22 746.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1010.92 757.02 1135.76 1081.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1042.45 260.40 1117.37 511.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 518.40 120.29 548.77 147.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1418.06 678.48 1458.63 773.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.85 515.22 1055.70 861.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000270.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000270.txt
deleted file mode 100644
index df6e28d5a110473ff79891fd7dce452d5eed8fa0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000270.txt
+++ /dev/null
@@ -1,83 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1246.91 509.87 1370.72 713.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.74 444.04 1329.63 624.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.38 625.69 1358.32 999.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.18 94.72 286.36 263.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.07 546.84 235.45 953.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.13 577.12 1556.22 728.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.27 524.43 401.80 933.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1483.91 612.82 1596.77 808.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.88 182.77 978.56 458.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.67 335.31 323.86 582.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1000.52 744.21 1061.39 853.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 987.95 518.29 1077.78 764.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.05 463.57 1056.13 580.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 963.68 390.09 1097.16 621.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.27 340.00 1018.53 522.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.99 463.05 1143.57 810.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.77 603.19 1267.10 829.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 320.28 344.41 352.72 382.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.97 308.80 515.23 479.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1074.53 631.07 1091.33 661.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.24 580.69 87.07 951.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.08 181.98 414.24 283.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.91 198.53 350.84 410.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.58 226.44 410.63 443.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 479.70 101.95 503.86 147.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.63 98.28 549.69 227.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.70 156.48 534.56 395.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.10 179.98 500.77 334.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.56 99.05 656.01 236.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1358.71 324.49 1447.94 570.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.67 933.94 1787.01 1080.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.61 731.70 1264.05 1080.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 271.81 290.74 306.31 353.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.26 172.62 739.60 281.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.59 214.80 517.94 355.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.71 709.27 1409.98 1081.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.09 305.13 422.60 578.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.52 720.90 996.35 1080.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1068.13 388.64 1128.02 467.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.79 129.28 1284.02 377.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.77 380.25 196.41 625.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1420.02 677.53 1452.81 762.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 523.11 109.20 551.79 142.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1102.21 164.16 1187.38 420.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 965.97 313.68 1044.27 434.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.07 280.45 169.96 585.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.57 502.75 273.30 709.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.36 676.80 258.43 777.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.23 380.25 496.06 477.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 227.57 433.24 326.13 584.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.33 214.46 1360.20 402.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.25 357.73 1434.82 560.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.85 514.31 1053.71 873.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1261.23 326.07 1318.33 441.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1299.57 362.71 1400.63 575.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.72 499.43 936.48 790.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1151.03 367.46 1266.87 587.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.47 308.53 966.89 504.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1040.96 258.18 1116.70 504.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1535.10 655.80 1666.21 913.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1244.04 147.53 1332.40 331.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.53 106.56 1248.34 340.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1157.84 287.58 1181.04 323.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1196.19 238.62 1226.94 276.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.68 134.75 1186.65 238.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1044.90 192.22 1102.70 257.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1014.19 762.08 1135.44 1082.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.92 486.18 1217.07 933.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1398.27 702.84 1528.60 1080.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.92 798.84 1634.40 1080.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.27 382.26 92.76 644.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1629.87 808.01 1706.62 883.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1133.57 951.05 1183.77 1007.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.17 198.41 266.47 451.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 987.49 879.97 1023.71 967.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1613.49 1010.10 1646.26 1052.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.03 716.00 295.47 1081.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 976.37 948.04 1023.47 1077.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.29 648.66 166.26 1081.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1120.13 324.43 1155.85 364.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1029.88 237.27 1124.67 390.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.92 497.92 1432.70 792.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1234.26 370.84 1294.31 445.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000271.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000271.txt
deleted file mode 100644
index ccdb7ce793d02cb6e0088acc040b7d69006990a2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000271.txt
+++ /dev/null
@@ -1,83 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 226.68 435.69 327.58 593.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.09 325.04 1316.39 443.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1262.25 624.19 1362.15 997.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1156.67 283.57 1180.54 322.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1244.39 146.72 1333.18 330.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1194.33 238.14 1225.70 276.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.02 133.71 1186.29 242.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.29 366.70 1267.26 587.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.61 357.31 1433.51 552.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1299.75 362.35 1400.11 575.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.41 214.71 1364.61 403.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1357.14 324.65 1446.50 571.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1534.06 656.13 1666.20 919.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.13 184.18 978.22 458.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.59 380.24 194.37 621.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1115.83 323.52 1150.47 362.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1067.86 387.97 1127.80 467.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1614.04 933.03 1783.40 1080.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1612.12 1009.00 1645.41 1051.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1482.63 612.99 1596.14 805.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.21 576.56 1556.14 727.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.21 502.94 271.26 711.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.59 97.92 550.32 227.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 477.55 104.30 506.46 148.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.63 172.12 742.98 277.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 965.38 314.02 1041.95 435.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.31 462.01 1145.15 809.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1217.47 442.38 1329.99 603.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1245.89 508.72 1369.42 717.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1138.96 601.94 1264.45 829.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 986.14 517.54 1078.81 765.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1629.06 808.56 1705.83 884.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1419.30 681.71 1452.30 757.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1133.17 949.59 1182.16 1006.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 989.31 883.32 1024.43 968.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 975.02 948.43 1022.15 1075.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 269.82 292.21 304.30 352.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 523.53 110.08 552.70 142.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.55 281.44 168.18 585.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.81 94.14 287.42 263.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.59 675.28 258.44 778.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.26 334.17 322.44 579.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.37 304.29 421.42 598.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.69 496.60 1431.82 794.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.82 710.37 1408.84 1080.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.76 485.90 1216.75 930.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.65 720.04 995.53 1089.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1014.65 763.81 1135.42 1083.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.67 514.35 1053.09 875.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 24.49 647.69 166.04 1079.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.59 525.20 400.83 935.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.24 580.61 86.37 951.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1028.93 237.05 1120.94 391.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1044.12 192.49 1101.01 256.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 893.68 309.94 965.97 506.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1038.67 257.95 1114.65 492.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 921.89 338.95 1016.43 519.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 966.00 463.78 1055.82 579.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1073.61 629.70 1090.66 658.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.81 496.89 939.77 788.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.27 383.05 91.72 642.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.63 198.53 265.98 451.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.80 98.49 655.89 236.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.07 544.74 232.53 948.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.10 714.96 295.61 1081.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.55 730.03 1265.23 1081.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.40 798.87 1631.65 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.46 179.99 500.75 334.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.91 182.14 413.16 283.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.74 198.27 352.00 411.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.56 158.00 533.04 394.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.93 129.28 1283.87 374.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.83 163.57 1186.54 419.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1397.15 701.53 1524.96 1081.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 963.10 389.51 1096.54 622.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.07 106.56 1247.42 341.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1234.75 370.47 1293.55 487.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 998.15 742.87 1061.85 856.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.16 379.16 497.19 477.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.30 309.32 513.50 482.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.80 214.01 516.59 365.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 320.36 340.43 349.35 383.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.50 227.67 408.97 497.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000287.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000287.txt
deleted file mode 100644
index ce6371fbd55f29d56d5b7f33866a75c41dff8b4b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000287.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1100.55 121.24 1172.46 230.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.00 518.68 1051.26 954.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1125.21 929.60 1160.02 983.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1226.08 349.86 1298.07 471.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.14 81.56 307.92 249.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.27 321.55 311.39 531.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.86 170.40 502.82 320.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.37 284.59 300.24 347.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.84 517.89 386.15 931.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 997.51 904.76 1028.25 971.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1232.47 131.05 1322.47 369.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -10.00 563.71 67.81 936.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1065.03 378.89 1120.70 449.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 949.07 949.70 999.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.10 470.53 1434.58 757.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 314.64 475.63 342.25 502.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.80 222.72 391.86 389.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 216.63 422.21 321.06 554.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.74 298.62 512.41 464.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.86 499.12 272.37 720.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.77 369.94 200.01 595.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.15 191.42 340.48 357.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.87 169.87 408.61 276.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.46 488.11 947.11 621.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 956.85 300.62 1031.25 385.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 914.96 325.51 1004.77 516.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.39 376.91 84.95 632.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.11 577.72 1257.77 797.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.37 444.90 1146.57 781.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 958.47 457.58 1080.22 658.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.95 346.36 1394.80 558.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.69 424.64 1326.80 585.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.18 313.41 1309.07 420.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1350.82 340.00 1424.89 519.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 950.32 377.04 1080.99 594.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.72 296.58 959.16 518.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.97 489.72 1368.51 731.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 965.71 512.52 1076.92 761.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.00 145.49 516.99 343.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1133.95 346.38 1248.97 564.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.21 469.74 1209.57 900.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.52 713.53 1253.75 1081.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1018.41 764.76 1136.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.22 673.58 1380.88 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.73 85.47 657.89 221.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.60 670.97 1493.43 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1530.95 653.61 1658.61 1067.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1601.22 810.26 1687.75 876.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.88 276.45 164.55 431.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1079.64 151.58 1171.08 405.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.07 698.96 282.51 1079.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.48 632.41 144.19 1074.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.70 367.65 489.41 463.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.45 211.83 493.83 348.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.00 172.11 973.52 443.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1177.42 218.05 1208.99 255.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1154.44 271.18 1173.95 307.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.16 718.74 974.90 1079.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1076.35 289.75 1108.37 337.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1472.06 577.32 1551.71 740.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.26 294.91 415.62 599.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1026.80 243.71 1103.39 442.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.14 613.47 1592.62 746.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.15 110.36 1259.31 356.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 472.20 84.64 494.68 131.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.26 185.95 259.03 437.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 290.60 131.23 303.45 160.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.22 158.34 728.94 270.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 530.26 95.95 557.65 127.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 985.77 752.47 1059.84 866.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.77 207.63 1379.29 363.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1415.59 766.06 1605.98 1054.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1255.53 603.10 1359.17 748.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.77 84.35 555.63 212.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.03 83.51 461.15 177.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1578.17 890.88 1770.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.20 944.74 1575.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1574.13 964.69 1592.36 1044.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.95 524.58 205.52 923.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1062.09 178.24 1096.53 304.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000288.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000288.txt
deleted file mode 100644
index fe70383be6b315bea31de489071aaace723581cc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000288.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 507.53 84.06 554.69 212.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.25 712.48 1252.70 1080.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1018.41 764.76 1142.35 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1232.76 673.58 1380.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1530.95 653.61 1658.61 1066.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1350.61 670.97 1485.53 1081.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1125.03 929.02 1157.13 982.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.21 469.74 1211.70 901.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 996.80 904.58 1028.92 971.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 947.19 962.47 998.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1065.18 377.85 1121.52 449.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.10 470.53 1436.08 757.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.26 185.95 259.03 437.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1597.76 809.60 1685.95 875.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 291.10 131.46 304.37 160.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 527.55 95.56 557.58 128.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 985.11 751.83 1059.03 869.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1577.06 888.60 1769.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1474.78 578.18 1549.35 728.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.53 157.64 728.31 268.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.81 941.55 1574.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1573.15 961.21 1592.74 1041.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1176.37 216.84 1207.36 253.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.59 613.59 1592.34 745.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.03 177.79 1098.57 304.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.37 283.85 299.29 347.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 215.74 423.26 324.71 564.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.44 321.69 311.60 537.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.35 84.17 494.51 129.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.81 499.67 270.37 718.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.70 274.56 163.94 436.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.76 763.03 1612.54 1051.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.94 488.51 948.81 622.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.82 297.20 513.40 464.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 310.71 475.65 342.26 501.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1025.22 241.47 1103.99 461.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1350.57 341.18 1425.40 516.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.07 698.96 282.51 1079.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.84 515.83 385.32 931.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.59 369.94 200.10 595.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.36 377.12 84.17 634.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.95 524.58 204.16 921.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.48 632.41 144.19 1074.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1232.47 130.07 1320.86 369.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.73 85.47 657.89 221.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.37 294.59 415.15 582.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 561.14 66.67 937.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.23 575.90 1254.09 796.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.27 488.50 1369.38 729.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.40 366.60 488.87 464.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.15 108.21 1259.77 356.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1078.84 151.58 1169.57 405.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.89 171.05 974.27 442.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.00 518.68 1050.10 953.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.83 721.65 974.46 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.59 80.15 309.75 247.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.60 223.40 392.42 389.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.28 169.97 408.48 276.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.69 82.66 461.41 177.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.06 192.70 340.28 357.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.81 145.06 516.98 288.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.95 169.68 490.94 272.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.42 211.75 492.25 346.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 954.89 299.21 1031.45 384.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.32 295.31 959.24 521.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 949.35 377.77 1080.24 593.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.73 344.60 1396.13 560.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1153.51 271.86 1174.44 306.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1079.04 291.22 1106.55 338.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 915.32 325.75 1003.22 509.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.51 312.10 1308.67 421.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1226.35 348.60 1296.31 441.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.54 120.58 1171.93 233.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.22 208.48 1380.35 408.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.37 444.30 1146.71 795.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 960.62 457.91 1083.28 657.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.20 346.63 1249.29 552.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1217.19 423.55 1323.78 579.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000305.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000305.txt
deleted file mode 100644
index 3aeefe5ff5fe7fc7b5acb34491d2fc8f2adbd641..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000305.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1130.22 96.84 1175.47 227.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.33 80.50 282.41 265.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 964.51 219.98 1023.22 326.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.53 125.20 1303.71 384.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 946.50 294.19 1021.58 430.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 887.73 345.75 927.03 542.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.09 293.10 946.41 490.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 930.36 391.80 1055.03 534.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 973.75 467.84 1092.00 664.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.07 505.53 943.35 615.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.16 693.35 1256.41 1081.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.71 667.48 1360.49 1079.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.30 333.55 1391.82 554.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.34 315.25 1563.52 588.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.70 465.68 1447.96 711.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.88 456.88 1226.91 815.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.60 169.84 417.42 324.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.85 153.40 522.26 300.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.81 299.27 512.41 463.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.79 223.12 377.27 360.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.53 193.96 321.84 356.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.59 663.04 1464.26 1079.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1528.74 657.28 1664.66 1065.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1390.16 754.49 1620.88 1019.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 319.71 132.82 331.87 164.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1161.67 210.11 1189.16 248.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.12 415.03 1334.36 577.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.26 362.49 336.83 526.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.19 374.67 78.07 619.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1569.13 880.05 1763.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.42 373.66 182.35 588.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.04 731.84 959.13 1083.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.89 516.01 192.76 922.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 624.41 132.77 1056.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.08 83.92 563.62 207.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.49 79.80 325.70 238.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.42 103.87 1242.18 347.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.30 522.59 1045.98 960.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 995.25 878.81 1029.17 915.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.72 695.47 276.91 1079.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.89 516.94 371.27 930.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.01 157.75 715.90 266.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.28 320.29 307.25 452.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.07 717.50 300.59 1065.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 556.02 57.05 921.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.44 502.71 270.88 719.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.40 277.25 164.02 425.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.29 296.14 412.97 607.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 205.77 423.81 313.73 563.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 305.51 475.48 337.46 504.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.91 588.93 1352.70 738.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.22 481.13 1362.89 722.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 990.16 524.94 1084.60 782.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.11 566.60 1251.75 770.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1460.07 582.08 1551.23 808.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.07 367.35 473.48 464.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1420.11 929.67 1567.19 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.04 617.14 1623.45 753.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1064.84 437.62 1153.33 631.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.34 343.28 1287.97 469.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.05 328.98 1425.16 513.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.72 202.29 1413.78 339.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1000.60 240.90 1093.95 520.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.82 83.20 655.73 214.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.23 781.02 1154.94 1087.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 908.98 324.15 1000.26 505.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 912.22 969.56 966.88 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 986.73 770.58 1058.72 888.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1498.85 458.69 1523.91 506.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.73 184.78 253.17 438.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1590.29 815.57 1679.89 886.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1005.00 901.72 1041.12 985.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.35 213.62 477.39 385.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.08 339.03 1245.68 580.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 530.12 98.45 559.66 123.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.75 142.34 1154.15 398.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.57 169.93 965.33 442.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.41 113.06 1154.33 256.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 473.59 88.59 496.99 145.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 248.75 281.34 279.06 347.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1062.10 363.98 1130.36 445.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1135.34 258.14 1153.55 296.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000322.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000322.txt
deleted file mode 100644
index 7096241160446b8d52b307497a956ee62c00ee2e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000322.txt
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1123.83 553.00 1241.75 760.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.30 96.61 1228.84 331.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 339.30 137.19 353.91 167.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1120.18 91.77 1164.29 313.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.75 387.10 1032.95 549.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.24 198.19 1422.59 339.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 458.80 79.21 490.67 138.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1060.92 348.99 1121.49 424.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.84 74.06 351.67 257.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.53 291.07 408.41 606.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1027.97 901.69 1064.07 999.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.27 439.41 1215.73 785.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.73 317.69 301.56 452.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1154.03 204.10 1185.36 241.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.80 518.26 355.61 933.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.54 497.83 193.87 904.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.41 328.82 1246.99 558.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1487.59 618.86 1591.94 809.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.28 724.13 1558.63 1035.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.81 76.97 586.38 200.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1537.33 670.31 1668.44 1062.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1404.11 897.81 1570.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.74 640.02 1352.01 1063.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.52 637.23 1442.01 1052.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 985.80 774.89 1064.54 907.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.98 283.85 937.26 380.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1569.36 848.48 1759.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.32 335.97 914.89 546.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 937.43 281.73 1011.46 442.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.67 318.25 993.29 485.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1054.43 423.20 1146.34 768.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.83 502.66 946.61 704.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1238.67 575.82 1333.54 709.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.73 361.79 464.45 456.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.71 688.35 275.67 1080.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 614.03 139.72 1047.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1338.09 320.21 1414.22 444.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1534.54 938.96 1560.56 1005.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1046.62 132.07 1146.50 366.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.80 331.44 1267.14 454.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 190.49 420.47 307.59 557.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.96 210.31 986.52 336.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1038.58 223.37 1072.03 281.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1059.54 592.52 1087.52 621.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.90 150.75 710.03 261.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1469.23 587.45 1547.81 729.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1500.77 747.24 1522.97 795.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1011.38 858.39 1061.58 927.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.41 740.94 928.76 1080.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1052.06 785.25 1178.90 1081.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1118.99 678.36 1240.66 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.63 463.54 1361.25 714.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 538.45 91.52 566.47 116.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1342.08 442.77 1442.60 702.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.15 78.90 665.89 205.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.37 325.40 1378.59 532.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1470.52 303.87 1555.34 638.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 295.20 468.34 332.39 500.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1598.19 824.53 1684.08 897.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1222.48 396.40 1338.78 591.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1467.44 455.23 1492.08 500.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.18 525.11 1072.76 898.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 886.92 984.63 944.83 1080.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.29 223.79 352.30 379.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.64 149.89 505.14 297.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.29 532.54 1050.47 977.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 983.55 224.94 1089.77 535.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.76 163.64 937.72 436.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.81 74.14 296.85 243.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.92 177.99 246.74 431.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.65 375.61 166.61 581.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.27 369.64 65.57 605.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.68 277.30 155.40 428.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.37 357.14 335.11 525.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.25 195.76 300.17 331.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.93 163.48 409.35 309.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.97 214.89 472.74 366.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.88 285.73 261.52 326.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.72 106.72 1146.37 244.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.59 507.24 257.01 692.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.95 293.72 505.33 456.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.65 543.63 62.78 910.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.78 710.09 295.57 1059.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.71 114.16 1291.88 339.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1417.97 624.13 1438.38 713.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000327.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000327.txt
deleted file mode 100644
index 39d022dce538ae1624c5bc9c8884fd773ec56cb9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000327.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 0.00 612.40 139.39 1046.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.82 92.67 1228.14 326.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.79 81.70 571.14 114.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 984.33 225.36 1087.93 541.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1047.24 132.65 1141.65 351.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.38 330.63 911.18 614.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.62 162.48 933.33 435.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.59 746.57 914.19 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.55 355.97 335.16 526.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1287.39 324.99 1373.80 530.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.25 841.52 1756.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1399.07 894.33 1565.08 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1472.50 592.29 1588.37 730.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1483.44 620.86 1589.10 1004.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.31 90.10 1163.33 309.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.64 319.81 1406.98 443.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 889.48 282.00 935.97 387.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.76 209.71 968.32 337.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.19 323.74 1268.37 447.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.20 114.17 1289.12 339.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1357.65 199.11 1428.27 372.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1459.65 304.92 1553.34 637.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.36 324.33 1249.22 547.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.08 73.75 353.40 259.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1033.27 919.06 1069.76 1000.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.42 360.76 461.19 455.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.73 220.26 344.60 388.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.82 245.41 1138.49 287.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.80 421.40 1143.15 768.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.43 439.23 1439.64 698.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 878.89 989.55 938.67 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.83 291.64 408.70 603.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1264.49 236.85 1278.03 280.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 285.98 468.46 327.43 500.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 532.68 61.44 908.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.77 280.53 150.75 433.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.72 197.54 292.53 320.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.63 212.58 470.41 359.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 935.82 281.27 1008.58 447.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.74 529.11 1068.45 898.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.94 390.42 1021.41 561.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.42 391.67 1341.14 594.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1119.86 542.72 1239.41 750.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.11 149.65 707.84 262.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.91 374.30 175.95 594.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 371.93 60.22 602.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.05 493.76 195.51 890.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.36 685.98 276.00 1080.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.71 707.98 292.27 1058.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.30 521.05 349.15 942.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1417.55 622.39 1446.48 720.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 345.02 140.14 357.97 168.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1062.82 345.55 1124.63 423.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.46 162.42 405.55 326.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.41 632.80 1434.88 1050.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.79 787.19 1186.40 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.58 721.62 1542.37 1074.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.00 633.93 1350.65 1063.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 185.58 420.42 303.57 561.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1539.27 671.94 1673.23 1062.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.60 74.71 435.33 170.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 988.96 773.76 1063.51 906.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.15 78.05 671.08 203.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.82 76.66 586.26 198.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1053.78 589.50 1088.29 621.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1150.93 199.92 1184.44 240.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.44 73.89 302.28 243.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.89 674.92 1232.71 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.75 438.74 1211.57 721.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.82 534.22 1050.46 984.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1518.28 920.84 1562.00 1001.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1013.05 776.26 1088.71 929.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.91 176.66 245.11 430.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1460.48 453.08 1482.15 499.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.48 293.08 503.68 454.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 455.71 76.87 488.35 136.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1083.56 104.26 1144.43 229.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.59 316.88 298.80 517.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1488.01 750.90 1519.40 788.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000362.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000362.txt
deleted file mode 100644
index f213fc97ef5d786bcf0cb936c49c3cfdb29f654d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000362.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1102.58 77.83 1144.24 295.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.90 264.03 1262.35 371.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 189.43 290.79 228.17 359.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.21 197.15 877.67 414.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.44 532.78 349.22 884.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.08 283.80 493.41 448.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.26 69.92 686.44 187.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.46 69.38 594.67 184.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.16 376.03 155.82 570.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.06 270.69 990.80 423.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.68 397.63 1023.33 588.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.41 142.12 700.07 253.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.97 699.80 292.07 1052.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.31 522.96 305.69 932.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 806.81 1009.72 871.25 1080.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 980.29 796.10 1068.62 926.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1039.30 397.28 1133.76 741.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.04 602.08 1382.82 1011.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.78 87.55 1122.57 199.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.67 479.10 191.40 882.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1460.34 763.87 1507.36 815.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.54 306.61 1228.66 498.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.78 66.24 385.78 237.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.42 305.56 293.35 537.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.35 215.29 432.64 343.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.72 287.19 405.91 604.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 986.17 846.80 1069.20 950.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.76 514.41 1221.43 715.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1003.17 203.68 1111.26 526.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1081.83 414.90 1212.94 647.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.80 154.19 918.54 354.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.16 547.83 1053.07 1008.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.21 97.87 1262.36 313.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1119.99 76.54 1204.60 315.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.09 319.99 893.43 611.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.86 643.49 1217.19 889.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.25 765.42 851.20 1080.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1392.98 595.94 1431.90 689.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.21 689.79 1519.75 1080.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1049.26 567.62 1079.24 598.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.74 309.89 972.36 481.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 963.41 547.48 1079.28 792.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.86 75.82 593.57 99.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1121.15 182.61 1149.47 218.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1100.95 224.80 1122.23 269.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1248.47 205.45 1274.53 258.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1238.02 302.09 1363.10 504.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.36 297.73 1366.60 407.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 376.07 131.26 391.51 160.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.01 350.15 453.37 448.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.39 227.52 330.69 378.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.15 168.78 233.71 421.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.45 200.53 264.38 378.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.70 678.40 233.14 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1025.92 116.54 1120.74 270.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1206.45 369.94 1314.28 524.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.68 436.27 1351.80 629.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1221.75 539.27 1316.52 893.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1069.05 847.95 1115.83 898.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1057.54 961.65 1091.56 1028.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1084.01 328.67 1140.30 404.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 862.62 279.38 897.96 319.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1453.23 629.18 1582.91 1034.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 12.73 279.33 129.36 445.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1192.35 599.03 1311.05 1022.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.96 152.02 408.35 334.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1553.63 683.90 1674.51 878.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.23 353.37 344.54 555.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 259.15 498.66 293.69 545.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 280.29 462.67 323.29 497.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.36 153.43 502.53 315.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.68 600.02 136.22 1034.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.05 283.63 1508.20 614.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1521.11 804.81 1719.21 1081.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1383.62 851.91 1535.54 1080.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 955.42 268.69 1019.44 458.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.88 415.83 1423.02 698.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1406.63 428.16 1424.60 468.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1082.13 812.68 1216.53 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.02 518.52 54.62 884.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.08 302.15 1249.76 422.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 239.43 157.55 264.73 200.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.50 65.83 333.33 267.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 157.13 419.97 286.91 585.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 962.59 489.16 1072.88 710.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 717.21 965.96 729.89 1005.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 425.70 77.08 448.37 137.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000365.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000365.txt
deleted file mode 100644
index bf10a9c99f647f137845775a23e8a0371d52765f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000365.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1290.81 686.80 1519.69 1081.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1100.79 639.94 1219.03 885.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1083.94 815.63 1212.72 1080.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.23 765.06 847.63 1081.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.85 546.59 1051.17 1007.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.63 480.53 189.27 879.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1081.19 413.59 1212.30 642.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.71 698.77 293.45 1049.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.87 531.43 350.05 883.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.44 602.08 1382.14 1011.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1520.36 801.73 1714.48 1081.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.41 630.99 1581.88 1034.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 378.99 131.71 395.09 159.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 802.33 1008.39 865.00 1082.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1059.47 949.73 1095.15 1031.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.49 281.95 492.54 446.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 241.93 157.75 266.86 196.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1086.83 326.28 1141.89 402.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.02 320.33 889.44 609.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1175.48 96.97 1259.49 315.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1118.38 76.23 1200.83 313.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.10 306.83 292.83 497.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.73 154.61 504.53 315.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.54 64.79 336.45 266.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 982.08 795.87 1068.09 924.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.88 196.08 861.59 420.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 956.80 265.62 1020.48 460.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.34 400.25 1008.89 586.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1102.12 235.09 1121.48 268.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.04 298.01 1364.27 402.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1050.98 564.52 1079.01 595.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.34 177.11 1144.75 214.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1238.15 301.40 1359.51 502.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.45 299.98 1247.81 422.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.88 368.98 1315.81 531.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.58 849.58 1534.91 1080.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.46 683.12 1673.32 877.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.51 434.63 1350.35 648.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.81 413.23 1423.24 697.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.79 168.41 233.33 420.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.43 68.36 593.67 182.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.52 263.57 1258.83 377.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.17 347.95 452.07 446.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.83 140.22 699.17 250.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.02 226.80 329.53 377.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 281.15 462.76 323.06 496.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.32 197.89 262.64 377.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.07 69.30 686.18 186.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.36 65.12 388.92 222.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 155.54 420.43 285.35 584.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.22 153.02 915.88 376.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 975.85 548.35 1083.50 811.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1468.74 765.06 1506.70 816.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1404.72 284.20 1503.47 613.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.13 352.81 344.79 561.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1100.31 76.51 1144.88 286.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.80 74.97 598.68 100.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.65 524.85 299.27 932.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.54 374.19 153.56 566.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.85 268.89 992.74 434.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 878.55 309.42 972.39 478.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1053.76 847.55 1068.67 951.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.35 510.67 1220.16 723.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.43 287.19 402.27 602.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.39 305.59 1225.30 514.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1400.09 425.57 1419.50 472.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.41 599.12 1308.41 1021.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.96 677.07 229.98 1081.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 985.21 867.68 1055.78 944.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.99 214.92 430.69 350.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.52 596.97 136.89 1029.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1005.01 203.00 1114.50 522.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1046.11 85.95 1118.37 197.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1036.09 398.28 1132.72 740.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1025.74 114.81 1118.96 264.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.80 157.31 407.27 334.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1236.15 535.61 1316.54 892.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 12.92 280.36 128.86 441.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1248.25 199.63 1274.35 253.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 854.58 276.48 896.04 318.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1067.79 843.89 1119.05 893.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 186.91 288.90 225.29 355.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 426.89 79.93 449.43 134.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 712.26 965.06 723.65 1008.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1385.41 594.30 1429.24 689.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.15 499.30 292.07 546.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.68 516.04 54.98 877.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 965.47 490.55 1070.43 668.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000369.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000369.txt
deleted file mode 100644
index 3d96ac825ef84a5498c8065423913e3013a72b44..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000369.txt
+++ /dev/null
@@ -1,89 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 243.89 61.95 339.72 263.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1017.91 885.63 1057.46 948.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1052.37 845.86 1068.28 949.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 980.77 795.75 1064.08 925.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 253.35 498.28 290.70 556.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 150.97 418.55 282.87 580.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.24 512.03 54.86 877.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1052.74 560.96 1076.44 592.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1042.57 80.54 1115.67 194.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1021.86 112.08 1115.54 259.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1469.02 766.20 1507.22 821.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1378.35 596.95 1429.87 694.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1115.58 72.90 1197.90 310.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1169.52 91.83 1255.51 315.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1005.77 200.82 1116.58 504.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.51 532.75 1317.30 890.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.66 600.99 1583.10 746.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.26 294.10 1361.54 397.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.36 300.58 1223.73 502.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 986.06 907.25 1033.13 947.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 844.84 276.86 884.27 314.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.57 597.92 1306.66 1017.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.03 629.47 1580.22 1024.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.78 412.71 1422.49 689.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.19 165.10 231.71 419.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.50 152.31 507.05 344.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.51 371.49 152.51 559.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.72 284.48 401.84 601.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 795.22 1007.59 855.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.20 155.00 402.14 266.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 245.55 153.43 268.48 195.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 425.45 79.83 450.85 138.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 382.01 128.93 398.54 159.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.69 65.89 595.65 180.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 874.31 306.74 967.24 477.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.16 403.25 1004.54 588.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 980.08 546.66 1092.32 809.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1083.52 410.92 1212.64 639.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 704.17 963.69 716.27 1012.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.83 696.64 289.52 1048.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.38 674.13 232.56 1077.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.15 594.83 135.97 1026.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1071.64 836.68 1122.89 887.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1087.94 324.80 1141.48 399.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.20 680.98 1517.23 1080.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1396.39 279.97 1497.33 611.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.08 193.83 859.80 429.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 833.19 316.41 888.55 607.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.88 394.18 1130.24 737.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 845.65 544.56 1045.69 1007.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1100.66 633.24 1223.90 886.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.66 764.02 843.26 1080.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1085.76 820.54 1219.43 1080.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.52 599.19 1378.67 1003.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1518.16 798.59 1711.10 1081.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.54 63.20 391.85 217.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.85 476.95 187.42 878.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.10 278.34 127.99 446.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.84 351.62 345.98 562.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.58 303.90 291.00 496.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.26 279.20 491.76 443.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.50 524.92 291.05 931.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.03 530.10 352.08 885.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1105.66 507.41 1218.64 716.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.02 72.92 1144.90 283.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1243.96 192.07 1272.86 248.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1393.30 419.82 1411.24 466.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1113.59 172.69 1139.03 211.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1100.29 231.67 1120.55 264.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.28 137.73 697.70 248.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1388.76 843.83 1533.12 1080.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.10 679.92 1671.49 873.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.44 71.42 597.12 95.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.28 150.26 911.34 371.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.64 296.89 1247.11 576.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.75 431.17 1348.97 633.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.83 368.16 1315.67 524.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1237.76 298.85 1360.04 503.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 956.99 261.15 1020.42 464.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.79 264.59 996.33 433.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 773.10 311.92 797.62 367.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 831.54 521.78 934.19 724.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1061.01 942.02 1099.56 1038.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 184.36 284.54 222.20 353.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 281.00 459.36 323.27 496.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.52 345.60 451.01 445.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.38 194.91 260.05 303.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.20 222.67 328.16 355.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.76 214.58 426.51 346.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000373.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000373.txt
deleted file mode 100644
index 0f0cce6ed8eb7dfd2b953d4991f06d06200308e4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000373.txt
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1452.10 600.32 1581.36 762.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.12 679.43 1671.05 873.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1085.52 409.05 1214.24 639.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.47 594.05 1377.67 1003.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.42 673.42 231.91 1076.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.33 674.48 1509.08 1082.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.15 279.04 127.29 448.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.27 371.96 150.50 554.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.45 62.99 393.07 213.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.64 305.70 288.93 498.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.24 392.85 1127.24 734.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.98 62.05 343.29 263.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.94 595.38 134.77 1021.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.46 352.40 346.26 562.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.93 532.23 355.60 884.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.91 528.27 282.04 938.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.72 285.67 401.08 601.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.74 838.47 1532.75 1080.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1089.78 325.55 1141.18 400.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.82 765.42 835.02 1080.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.01 545.27 1043.00 1007.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1100.82 628.60 1229.49 886.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.85 408.92 1002.03 587.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.91 65.65 598.45 177.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1091.54 828.59 1225.21 1080.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.35 596.92 1307.26 1012.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.78 797.91 1707.88 1080.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1388.01 275.79 1491.94 611.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.87 317.47 887.31 608.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.67 511.47 57.53 870.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 250.66 498.45 289.77 561.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 277.09 459.66 323.12 496.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.21 165.02 231.21 419.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1053.47 561.52 1073.77 591.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1375.34 599.37 1429.16 695.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1387.20 419.99 1406.01 462.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1468.31 769.46 1508.15 823.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 829.80 520.27 928.38 727.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 979.75 546.79 1099.69 816.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1052.26 847.03 1074.39 949.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1217.14 429.41 1349.31 632.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 787.46 1009.79 847.87 1080.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1065.37 943.16 1103.29 1044.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1017.96 110.27 1114.58 259.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 956.52 260.13 1020.02 470.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 829.12 151.09 907.94 362.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.60 296.23 1246.49 569.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1105.01 298.42 1220.09 499.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.89 367.32 1316.24 527.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1242.65 189.32 1273.08 245.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1096.19 73.02 1143.64 283.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1112.54 173.07 1136.24 211.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1095.33 220.09 1116.13 262.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.84 77.63 1114.11 199.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 982.53 799.43 1059.69 929.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 146.82 418.87 280.52 543.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 179.40 286.97 219.16 355.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 247.57 156.59 272.07 199.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.17 279.63 491.63 443.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.90 153.41 510.12 355.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.43 291.07 1357.91 390.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.84 73.08 1195.39 311.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1008.04 202.15 1118.82 485.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.60 192.20 846.12 438.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.70 79.98 448.31 134.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.21 89.81 1254.48 317.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.46 476.66 185.50 875.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.44 216.77 424.34 348.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.33 345.04 450.55 443.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.81 70.84 598.12 95.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.78 137.71 696.70 249.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.19 223.89 324.99 360.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.30 148.10 397.56 334.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.24 413.87 1422.82 672.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1239.12 295.61 1359.52 502.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.53 530.98 1311.98 668.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1078.51 832.07 1126.73 883.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 832.63 275.46 869.78 316.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.56 306.35 963.45 473.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 887.78 263.18 1000.04 459.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 968.19 487.10 1063.02 613.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.57 64.24 510.17 169.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1057.15 840.74 1076.46 920.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 988.16 865.57 1054.71 952.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.29 504.78 1216.66 710.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.62 196.08 260.01 303.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.65 632.28 1579.00 1039.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 386.63 129.92 404.60 161.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.69 695.71 284.16 1048.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 698.00 971.31 709.62 1015.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000377.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000377.txt
deleted file mode 100644
index a23d4f45a6ed2885b696af0723bfd6aab88d79b0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000377.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 691.94 978.24 702.18 1019.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.73 410.39 1422.26 667.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.14 273.14 1485.49 603.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 48.86 474.56 173.89 717.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.24 373.14 147.50 548.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.91 68.08 598.14 92.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.77 65.22 603.08 175.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1462.78 637.07 1580.44 1037.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.92 511.82 59.82 756.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.61 64.08 507.49 171.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.84 831.22 1531.51 1080.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.57 345.13 451.77 444.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.47 149.87 388.21 333.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 175.91 290.66 215.80 359.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 248.48 158.84 274.25 202.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 782.04 1014.26 838.97 1080.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.58 794.55 1704.98 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1236.24 531.82 1309.00 657.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.88 531.33 271.55 951.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.17 506.15 1214.87 704.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.40 519.73 925.70 728.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1238.73 291.03 1358.26 501.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 887.88 263.28 999.41 464.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.74 79.98 445.45 136.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 390.50 133.06 409.25 163.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 275.41 461.10 321.29 496.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.25 199.47 258.08 304.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1049.88 845.77 1079.35 950.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 982.68 802.21 1054.44 934.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.85 138.00 696.19 250.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.02 165.11 223.01 419.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 990.24 866.73 1054.77 957.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.73 367.29 1316.40 528.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.08 295.53 1217.45 494.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1178.19 297.33 1242.92 608.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.79 288.53 1355.56 383.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 956.03 260.29 1018.84 476.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1094.16 73.24 1139.22 283.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1055.65 76.33 1112.62 200.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.35 220.68 422.44 348.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.22 225.59 320.54 360.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1092.98 220.37 1110.81 259.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 979.23 548.09 1106.17 819.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1244.59 188.60 1271.90 244.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1111.14 173.60 1134.50 211.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.62 510.34 259.80 599.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.10 88.22 1253.82 317.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.23 73.61 1192.56 310.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1014.22 107.38 1112.88 257.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.07 61.77 344.65 265.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.58 63.50 413.44 260.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.69 680.89 1670.08 869.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1450.17 602.00 1579.70 781.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1470.18 768.78 1513.31 823.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1375.18 598.63 1438.85 688.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.63 672.74 233.00 1075.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.32 535.66 357.21 887.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.97 768.28 825.97 1081.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.77 695.51 278.88 1046.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.22 353.09 345.45 563.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.16 285.04 399.03 601.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.27 305.70 286.71 498.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1094.75 832.67 1227.37 1080.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1101.66 625.65 1232.18 881.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.50 590.04 1305.81 1004.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.87 670.77 1479.90 1082.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.21 277.40 125.88 451.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.53 596.04 133.26 1021.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.36 589.71 1377.89 993.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.85 393.49 1123.10 737.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.17 547.38 1036.94 1007.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1088.18 406.71 1215.30 642.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.35 151.21 904.84 362.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1008.54 203.79 1118.07 463.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 831.76 316.08 883.60 607.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.53 191.20 842.47 450.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 966.32 487.84 1062.46 611.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.80 430.01 1349.46 635.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.23 410.13 997.06 580.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.33 306.39 961.71 482.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.05 280.07 492.13 444.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 822.89 275.89 855.74 315.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.12 154.06 510.55 355.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1086.13 827.08 1130.02 880.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1090.68 325.77 1138.79 399.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1070.83 951.35 1106.19 1049.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 142.08 418.70 278.27 561.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 245.39 499.05 287.69 561.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000405.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000405.txt
deleted file mode 100644
index ee71c9fe45782ce67abfbeecdd7c0f362e8e7021..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000405.txt
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 151.71 159.78 217.79 413.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.71 57.14 347.21 269.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.55 158.25 488.94 322.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.09 147.29 895.04 418.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1009.14 97.42 1104.60 243.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.01 143.75 382.24 302.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.53 157.84 261.52 201.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.21 227.36 399.75 538.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.25 60.65 575.27 99.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.86 60.61 618.60 84.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 408.72 127.52 430.61 167.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 536.95 60.27 578.81 115.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.48 133.20 694.57 244.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.18 182.93 778.66 363.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.47 202.07 225.64 382.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 149.31 299.87 190.81 365.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.93 228.79 290.51 392.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 219.15 502.31 266.86 570.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 273.63 463.63 317.41 497.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 985.53 890.08 1030.21 962.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1474.74 776.77 1515.91 827.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.23 615.62 1541.96 917.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1105.91 240.16 1213.25 351.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 4.96 585.24 126.47 1014.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.55 663.67 211.58 1050.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.41 538.65 351.41 894.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.41 276.68 396.76 594.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.62 352.89 345.22 548.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.00 272.90 489.41 433.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.23 515.49 251.99 885.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 756.84 1041.40 789.26 1080.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.05 500.42 86.28 859.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 225.16 696.76 262.77 748.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.22 284.20 106.57 441.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.39 457.62 881.28 494.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1011.21 816.79 1073.70 948.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 934.05 251.94 999.72 484.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.10 419.39 994.14 595.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.50 344.48 1326.72 540.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.90 790.95 781.42 1081.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1044.64 66.51 1100.69 180.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 946.14 498.67 1060.97 625.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1015.25 853.16 1070.57 963.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1101.03 282.91 1219.22 481.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1234.15 191.03 1251.20 251.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1098.95 162.77 1122.49 198.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1242.21 409.59 1356.94 613.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1659.35 873.08 1690.50 944.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.82 304.39 266.44 581.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.88 338.76 491.29 438.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.19 253.14 975.67 422.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 770.69 270.66 807.91 306.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.18 998.83 649.18 1041.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.33 58.19 426.76 263.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 970.84 562.34 1088.46 849.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1464.76 1002.76 1527.66 1081.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.06 564.73 1361.67 945.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1102.93 481.39 1213.35 694.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1474.56 640.31 1599.70 1018.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.36 694.78 1685.29 1081.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.16 458.97 175.92 588.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 971.98 815.02 1024.32 947.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1397.21 559.50 1452.00 647.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1112.15 808.85 1144.33 861.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.93 58.97 499.50 171.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1018.90 180.00 1118.18 473.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 128.58 418.20 256.14 582.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.28 525.76 197.06 953.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.77 375.75 112.41 522.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.64 649.05 1428.82 1040.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.43 856.54 1237.51 1080.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1363.06 802.21 1509.77 1080.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.59 301.96 953.55 510.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.11 310.40 881.14 603.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1494.76 756.19 1673.86 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.87 273.07 1350.37 462.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.04 61.45 623.90 167.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.82 564.29 1019.88 1033.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.64 79.93 1256.24 333.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1100.41 67.87 1180.71 293.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.21 387.53 1203.44 796.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 993.94 379.71 1091.43 711.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.28 389.75 1417.85 702.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.81 263.68 1479.48 525.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.24 605.31 1227.68 894.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.78 568.21 1292.47 985.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000413.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000413.txt
deleted file mode 100644
index 5aa6d7643f81e111d9cd71ba122565b2a7fa194a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000413.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 389.50 269.38 483.29 412.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.34 637.96 1424.04 1037.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1479.69 785.37 1512.53 830.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.17 178.39 761.00 360.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1394.77 558.75 1446.90 645.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 972.00 812.78 1019.47 943.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1105.89 798.38 1142.56 847.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 987.03 375.97 1082.00 601.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.10 57.98 572.07 94.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.30 422.87 994.27 594.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.52 380.51 111.68 518.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1213.69 340.04 1245.47 388.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.75 246.88 990.54 482.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 867.59 245.51 966.23 369.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.52 309.77 882.48 600.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.94 542.26 342.56 899.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 800.76 144.17 895.17 333.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.07 562.46 1016.78 1035.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.45 158.22 222.00 273.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.87 298.61 959.73 489.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 941.79 499.21 1060.89 627.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.79 147.32 381.54 299.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.08 229.06 287.95 394.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 120.92 419.17 252.47 604.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.53 496.25 259.62 565.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 964.82 559.31 1092.35 855.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.94 130.67 697.30 241.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.07 336.28 531.46 436.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.00 229.53 363.95 541.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 4.94 497.77 79.75 645.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.32 283.87 96.18 445.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.19 527.89 174.43 699.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 752.89 266.55 788.83 302.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 533.99 57.01 583.72 113.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1101.97 279.00 1214.58 480.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.43 181.30 1127.45 466.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1483.06 751.52 1658.44 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.90 277.45 398.17 592.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 971.84 906.16 1005.58 954.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.43 54.36 350.12 267.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1007.26 92.66 1100.17 338.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.93 998.48 639.89 1048.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.88 386.33 1419.31 696.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.93 581.09 117.96 1014.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.90 207.34 222.16 394.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1233.61 187.46 1247.76 245.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1016.59 64.43 1098.70 200.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.97 562.32 1283.27 965.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.25 600.13 1228.82 916.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.50 304.09 260.49 580.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 272.78 462.28 316.29 494.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.62 799.25 771.30 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1019.11 828.52 1063.90 946.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.27 660.85 206.73 1049.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 850.69 463.30 882.16 491.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.11 156.63 488.13 311.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.03 55.88 430.23 267.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 851.62 463.38 890.67 541.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 226.45 158.87 261.01 205.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 144.03 302.75 186.16 371.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.96 615.04 1536.75 905.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1472.77 643.77 1603.44 821.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1569.62 693.50 1691.80 1080.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.94 790.46 1498.79 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.48 64.35 1178.94 290.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.78 74.66 1252.93 330.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.19 519.69 243.43 866.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1342.56 256.29 1470.34 518.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 221.17 698.53 254.66 751.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1100.26 478.71 1207.89 689.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1010.38 850.72 1056.44 963.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 599.03 58.98 625.59 77.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1456.85 1001.05 1516.24 1079.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.31 351.36 350.76 546.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 411.40 139.75 432.64 170.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1097.29 159.35 1118.09 194.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.43 454.50 176.74 590.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1085.38 861.66 1225.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.90 557.36 1359.04 944.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1226.72 505.18 1288.88 630.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.23 407.05 1346.65 574.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.36 343.56 1323.05 538.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1064.42 386.62 1191.82 789.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1645.28 872.34 1695.49 942.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1071.63 1011.80 1100.66 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.41 275.57 1344.83 482.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1104.99 239.32 1209.26 356.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1246.83 237.32 1333.82 333.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000423.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000423.txt
deleted file mode 100644
index cff1024e710b0632bc65edc7f7db6d1bd26dccf6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000423.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1049.99 380.90 1172.70 787.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.44 296.63 973.74 486.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.28 308.83 878.44 599.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1045.35 173.36 1137.56 436.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1002.60 87.11 1093.58 334.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.34 977.46 1473.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.90 645.81 1612.24 815.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1057.94 1013.43 1083.68 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.88 268.27 486.26 435.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.30 129.91 694.28 240.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.50 172.87 747.35 240.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 741.75 257.22 772.03 296.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.74 549.13 1369.34 705.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.00 447.31 219.43 616.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.09 519.88 238.06 734.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 13.55 496.75 98.01 585.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 205.73 705.91 235.10 751.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.64 811.79 756.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 846.78 451.78 877.44 490.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 864.32 473.77 897.25 530.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.03 241.19 932.14 439.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1008.48 820.82 1051.20 971.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 995.55 855.99 1042.62 974.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 945.32 506.57 1070.85 653.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.04 421.16 1001.95 596.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1020.31 62.66 1092.39 156.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1105.88 231.39 1206.93 351.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.38 235.01 1326.07 329.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.97 272.89 1335.54 445.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.44 336.85 1314.13 532.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.66 402.01 1336.35 550.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.47 475.79 1201.26 690.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 913.22 241.65 981.15 393.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1088.63 64.20 1167.43 276.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.95 590.95 1227.63 952.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 960.21 564.96 1092.46 876.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.19 248.15 1451.39 521.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.65 696.55 1699.86 1071.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 980.44 374.93 1071.21 578.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1313.58 376.03 1418.98 681.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1251.11 630.07 1423.48 1037.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.26 734.07 1643.14 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.78 777.63 1484.82 1070.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 265.52 461.44 313.74 492.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 974.30 917.93 999.73 968.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 613.81 1021.34 626.68 1061.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1235.30 499.72 1298.13 846.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.09 617.91 1579.77 855.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.36 57.73 628.29 161.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.08 349.02 352.33 593.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.20 141.86 894.80 321.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.06 71.22 1247.44 330.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.92 657.90 203.47 1047.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 577.37 112.23 1008.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.03 549.26 325.27 908.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1204.90 331.82 1234.18 382.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 967.96 817.71 1015.61 950.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1630.25 876.69 1701.90 948.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1072.23 864.43 1219.45 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.70 161.77 487.80 313.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.49 567.89 1013.69 1043.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1389.79 552.13 1445.74 647.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.84 274.84 394.84 592.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1431.26 988.99 1490.43 1065.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.68 272.48 1207.96 484.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.86 546.93 1279.49 950.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1102.92 787.86 1136.51 839.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 603.96 58.26 630.00 75.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.66 225.43 353.77 538.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.07 141.20 381.14 281.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.70 335.20 549.91 445.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 134.17 302.97 174.64 371.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.56 162.93 263.92 203.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.51 54.85 429.21 267.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.11 53.79 357.34 265.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 280.60 84.07 488.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.78 306.11 253.76 585.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.01 56.07 567.06 95.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.04 55.64 485.22 168.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 531.42 55.76 580.73 112.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.43 156.79 219.10 408.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 419.17 136.81 434.99 163.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.22 237.44 282.03 396.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.32 208.37 213.92 312.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 194.09 503.46 247.87 571.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 488.78 50.26 872.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.64 380.33 120.40 529.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000424.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000424.txt
deleted file mode 100644
index 5839da937544172916200c433cd954b7e58f57b6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000424.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 743.34 256.77 770.85 296.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.06 173.16 746.42 238.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.31 129.80 692.14 240.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.30 381.60 120.90 533.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.48 335.27 549.61 445.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.41 519.58 237.71 732.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -10.00 486.63 49.26 872.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 206.13 707.52 233.19 749.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 266.57 461.64 313.50 493.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.09 495.35 97.68 586.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.00 447.54 220.86 615.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 186.07 503.74 246.73 571.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.26 548.03 324.57 907.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 576.50 113.38 1009.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1429.81 983.79 1487.83 1063.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 530.55 56.28 580.32 113.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.32 53.48 357.12 266.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.70 55.04 429.33 268.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.13 274.90 393.41 592.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.96 142.78 894.85 311.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.62 308.45 253.27 586.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.36 281.81 84.36 478.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.94 238.95 277.62 399.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.42 208.79 213.23 331.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.35 268.81 486.59 435.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.49 54.99 484.61 168.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.48 225.72 351.52 539.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.30 812.34 755.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.71 307.51 878.38 600.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.02 297.36 974.92 484.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.47 567.25 1013.71 1047.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 960.32 567.25 1092.18 880.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1057.10 1013.97 1083.95 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.98 864.45 1218.30 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 867.64 421.99 1002.56 603.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 980.70 374.97 1071.55 577.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.76 474.66 1202.56 689.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.36 241.70 930.37 471.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 913.20 241.94 981.17 372.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1019.87 63.50 1091.49 157.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.41 63.88 1165.37 280.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.89 230.94 1205.66 352.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.78 549.54 1369.03 702.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1236.42 499.82 1300.37 851.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1230.31 401.25 1334.75 552.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.06 335.52 1312.26 532.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 962.86 818.39 1017.67 952.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.85 163.80 264.44 203.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 133.94 302.00 174.25 372.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1389.70 551.79 1445.57 646.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1203.82 331.76 1233.18 382.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1104.84 789.64 1133.82 838.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.70 272.84 1334.51 446.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1239.12 235.59 1325.13 330.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.78 650.49 1613.45 796.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.89 619.08 1578.89 855.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1626.91 877.56 1703.74 949.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.10 975.05 1473.23 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.95 57.96 629.99 160.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.04 157.41 219.30 409.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.60 269.36 1206.97 479.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.43 545.87 1279.10 950.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.59 656.94 202.11 1048.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.25 348.17 352.60 594.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.04 71.62 1246.88 330.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1313.66 373.95 1418.80 680.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.99 141.11 381.03 283.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 604.27 58.28 630.22 75.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.87 56.82 565.56 96.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 845.92 453.57 876.68 490.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 996.33 858.85 1042.12 976.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.71 162.66 488.14 313.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 419.53 137.09 435.04 163.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 944.90 508.10 1073.20 670.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 865.00 474.04 897.21 538.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 975.04 917.57 997.14 969.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 613.06 1021.02 625.58 1063.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1006.26 822.46 1051.95 954.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1255.20 626.33 1424.50 1036.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.00 592.22 1229.30 949.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1461.52 732.40 1641.64 1079.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.96 777.24 1484.30 1067.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1001.61 87.73 1093.71 334.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1577.57 697.44 1700.02 1070.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.60 380.74 1171.95 789.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1045.04 172.88 1138.52 436.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1338.69 248.05 1449.73 522.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000437.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000437.txt
deleted file mode 100644
index e8fc44068714b8a007fbe2b6a0a8fcf3795497da..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000437.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 777.74 140.18 893.94 315.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 993.60 89.36 1086.38 334.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.43 163.13 1142.38 436.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 306.16 254.77 341.82 294.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.40 70.31 1244.49 330.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.72 292.36 982.83 488.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.63 308.83 876.47 600.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.57 233.66 341.47 538.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.26 336.04 552.87 450.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.15 309.80 245.94 508.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.88 579.42 113.85 1002.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 122.35 303.12 159.50 372.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1373.78 550.23 1448.57 638.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 953.22 841.94 1016.96 975.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1094.65 462.48 1201.33 785.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1017.78 859.71 1048.05 989.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.26 54.46 430.96 230.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.88 165.08 472.77 320.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.36 444.22 235.62 608.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 272.58 462.22 316.65 493.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1615.40 892.54 1705.19 963.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1408.43 973.06 1472.78 1055.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.07 143.38 380.33 307.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.86 327.38 1309.28 517.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.98 211.43 206.96 425.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1068.75 880.11 1208.05 1082.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -10.00 284.57 74.46 481.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 193.17 706.56 217.00 740.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1457.96 652.14 1610.94 800.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1098.37 222.48 1202.27 346.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1039.37 372.26 1172.58 789.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.63 64.06 1157.95 222.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.18 430.74 1008.18 622.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.03 54.36 369.50 235.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.76 163.23 272.28 204.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.90 240.46 260.84 535.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 871.68 456.26 911.81 528.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1068.35 193.11 1087.46 214.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.29 172.70 723.05 240.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.12 244.03 925.65 473.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.92 548.85 301.03 908.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.89 346.98 346.94 599.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1201.63 261.27 1332.74 433.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.87 655.02 183.83 1044.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1098.53 785.94 1142.48 834.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.89 956.93 1461.09 1082.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 946.10 515.56 1079.52 695.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 842.96 456.17 875.34 492.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.83 58.42 626.95 160.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1228.00 191.57 1250.36 235.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1077.18 147.98 1095.38 184.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1175.93 546.22 1277.71 949.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.60 773.78 1470.07 1050.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.05 269.13 482.58 436.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.15 710.01 1699.65 1081.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.61 587.31 1009.84 1067.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 964.38 583.77 1093.20 898.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1121.61 589.26 1237.45 975.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.28 55.87 560.17 97.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 978.23 881.89 1038.91 998.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1306.98 372.01 1405.33 645.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.52 247.56 1433.41 541.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1237.49 489.95 1308.28 607.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.01 55.75 476.79 168.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1081.63 263.56 1198.06 530.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.55 274.84 391.29 593.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.34 157.25 215.70 255.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1437.77 629.13 1533.68 838.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.17 544.68 1376.52 716.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.35 523.89 216.83 705.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 607.91 58.50 634.18 77.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.42 816.73 733.81 1082.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.54 391.62 1331.51 550.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1442.14 717.66 1620.65 1081.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 527.98 56.53 574.01 114.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.91 621.13 1426.32 1028.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 964.05 368.48 1069.59 562.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.82 141.00 442.90 171.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.41 129.87 674.93 241.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000439.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000439.txt
deleted file mode 100644
index 0cc0de094ee5b6312d47ae493be62c848a1a56f5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000439.txt
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 315.79 274.84 390.50 592.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 191.04 708.83 211.94 741.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.76 54.94 432.47 226.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 259.88 164.16 274.95 204.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.59 654.57 182.02 1042.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 608.00 58.74 634.91 77.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 304.94 254.48 342.34 303.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 842.90 458.48 875.68 492.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.33 586.18 1010.48 1062.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.88 817.64 730.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.58 143.64 379.97 308.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.08 268.84 482.66 435.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.12 953.96 1459.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1436.45 629.03 1534.46 838.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1461.78 656.52 1610.08 793.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 526.80 57.74 572.99 115.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 877.04 291.68 984.14 493.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1075.03 63.90 1155.77 222.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -9.59 285.83 73.09 492.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 119.03 304.98 158.09 374.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.03 213.52 207.02 428.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.64 442.25 236.71 605.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.90 240.37 259.98 536.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.24 156.98 214.65 259.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.14 336.19 553.05 449.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.34 235.81 342.65 540.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.10 714.73 1616.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 952.75 845.45 1016.27 979.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.20 576.79 113.85 1002.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.13 143.10 446.60 174.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 871.53 456.53 915.00 529.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.55 310.17 243.97 508.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1091.98 461.79 1199.56 785.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1408.46 966.85 1469.74 1053.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.80 490.23 1307.90 835.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.03 54.36 369.64 237.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 992.28 90.02 1084.07 333.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.56 346.98 345.05 598.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.78 373.14 1402.79 631.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 903.23 239.48 972.62 351.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.96 432.42 1008.43 623.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1098.40 783.99 1145.01 833.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.32 222.99 1200.22 345.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1076.66 263.50 1196.99 529.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.00 326.78 1307.71 514.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1219.47 391.03 1335.37 548.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 944.57 515.60 1077.82 668.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.39 55.91 475.60 169.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.74 541.17 1380.49 716.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.70 68.91 1244.84 325.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.76 58.00 628.11 160.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.41 174.04 719.92 239.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.77 130.49 672.36 241.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.13 162.90 464.94 324.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.12 242.59 926.12 473.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1298.26 771.59 1465.68 1045.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.14 545.53 1278.37 946.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 950.01 941.05 1000.30 994.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1228.72 201.70 1252.08 236.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 998.43 845.34 1048.34 976.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 997.23 886.17 1038.44 1000.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1579.70 710.80 1697.70 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.47 524.07 213.16 704.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.23 308.83 875.68 600.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.33 141.10 894.23 314.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.43 550.02 300.44 909.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.16 261.42 1333.49 437.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.25 486.76 115.60 631.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.87 56.73 558.64 98.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 963.52 367.00 1067.21 560.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1617.61 895.10 1705.14 965.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 274.99 460.85 316.40 492.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1066.07 195.05 1085.16 231.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1069.53 882.37 1205.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1075.99 147.78 1094.75 188.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.43 163.65 1142.38 365.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1124.77 588.12 1238.52 974.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1041.59 373.37 1170.89 782.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1371.46 542.32 1448.02 640.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.65 247.78 1431.36 539.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 965.58 582.04 1093.78 899.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1193.09 330.45 1221.77 385.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1005.30 63.79 1076.22 148.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.64 617.26 1429.08 1024.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000442.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000442.txt
deleted file mode 100644
index 851d63e41d6bab38139b6e8b30ad6cde0434548f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000442.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 278.35 461.79 317.87 493.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 84.74 424.00 220.03 527.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.34 483.47 110.71 626.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.88 526.48 208.16 702.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 287.59 71.97 448.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.00 442.58 239.61 607.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 842.35 457.08 872.93 492.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.71 156.73 213.72 262.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.94 215.31 201.97 429.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 263.75 165.50 278.85 206.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.86 239.16 256.94 535.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.10 268.40 481.29 435.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1612.85 895.05 1703.88 968.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 419.50 140.29 446.70 174.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1092.14 457.46 1199.90 777.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1079.35 264.19 1193.54 467.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.19 165.15 454.60 327.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.90 309.73 241.53 507.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.64 274.84 390.07 592.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.89 346.98 343.00 598.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.34 236.76 339.04 538.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.34 819.80 723.67 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.68 54.36 371.90 236.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.07 54.46 434.36 220.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.95 550.51 296.97 918.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.20 573.31 115.59 1002.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.89 651.68 179.24 1042.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1578.93 712.12 1696.94 1081.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1286.96 767.30 1462.38 1041.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.24 542.77 1278.99 943.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 966.26 582.76 1093.78 898.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.81 586.14 1242.13 974.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.55 586.18 1010.45 1062.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.94 373.14 1402.55 604.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.43 165.12 1138.30 351.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.70 67.51 1244.84 321.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1190.32 327.94 1220.80 384.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 114.78 309.16 154.34 378.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1370.00 551.18 1445.02 640.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1405.60 961.65 1464.64 1047.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1101.11 780.62 1147.94 829.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 871.95 454.37 916.81 538.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1229.91 183.92 1252.14 235.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 903.06 239.01 973.20 351.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.11 241.15 927.44 471.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1065.43 197.65 1083.50 233.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.39 435.43 1010.52 623.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 959.76 365.75 1056.72 522.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 944.96 517.44 1077.48 668.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.79 554.28 949.72 660.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 953.26 850.75 1016.35 981.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1000.52 892.04 1036.23 1001.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 951.78 942.61 1003.24 1001.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1069.32 885.81 1201.58 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1005.19 852.19 1050.56 976.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.40 258.31 1334.56 443.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 965.58 608.54 986.75 643.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1041.59 371.71 1171.08 783.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.71 244.40 1427.71 531.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 990.07 88.20 1080.75 333.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.85 221.96 1199.74 341.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 877.04 291.68 984.14 487.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.01 56.10 555.97 98.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.41 57.97 628.85 159.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.64 58.48 634.64 75.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.50 130.22 664.76 241.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.31 141.82 375.65 308.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.92 55.53 473.59 168.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 527.11 56.94 568.79 115.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1074.79 63.85 1154.84 219.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.19 172.98 712.46 240.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1002.93 63.12 1075.50 147.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.33 389.93 1339.74 546.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.95 326.64 1307.78 510.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1016.28 967.47 1139.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1310.85 950.71 1457.39 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1483.11 964.37 1614.40 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.67 658.55 1610.77 794.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.59 629.13 1534.32 838.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1273.49 539.09 1383.06 709.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1235.74 488.81 1305.41 834.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.15 714.89 1611.91 1081.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.71 310.14 875.16 599.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.42 140.65 894.46 310.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1073.84 147.33 1093.39 183.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 301.97 254.92 341.17 308.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.54 613.95 1432.39 1013.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.34 336.15 552.84 450.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000444.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000444.txt
deleted file mode 100644
index 20fd624cc61cf71fed1ca529b19a5723b49eea12..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000444.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 113.00 328.06 150.80 380.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1613.38 893.97 1703.90 967.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1103.96 777.65 1149.50 828.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.24 335.43 552.82 447.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.32 761.91 1458.74 1039.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.51 139.51 893.55 310.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1403.59 958.40 1462.60 1041.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.70 67.16 1244.84 317.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.95 164.30 1139.80 346.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1318.02 241.02 1426.58 456.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.94 373.14 1403.61 597.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 845.81 239.99 927.92 468.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.59 346.98 342.34 598.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 988.50 84.95 1079.99 331.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1074.38 64.59 1153.96 218.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.95 236.58 335.77 530.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 953.65 851.90 1015.44 983.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1367.25 550.55 1442.36 639.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1091.07 457.30 1199.05 777.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 952.86 923.03 1009.52 1004.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 959.46 362.76 1055.49 528.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1003.73 849.31 1051.11 968.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1000.72 891.02 1036.63 1003.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 300.91 254.52 341.39 314.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.54 610.08 1434.05 1006.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 265.23 166.36 282.25 207.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1075.41 262.37 1191.89 465.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.10 55.79 555.85 97.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 527.19 56.43 567.83 114.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.89 649.01 178.18 1039.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1437.69 713.27 1607.04 1081.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1039.92 369.08 1171.09 780.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.98 628.46 1534.83 837.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1229.86 182.02 1254.11 233.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1073.53 145.83 1092.10 182.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.44 129.53 662.77 239.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 608.69 57.99 634.99 74.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.47 551.38 295.12 920.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 841.23 454.84 873.94 492.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.81 53.29 370.22 237.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.25 221.37 1197.03 339.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.66 165.36 448.87 326.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.52 268.21 474.34 412.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.05 274.84 391.41 592.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1015.02 964.34 1135.87 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1461.08 660.71 1606.37 793.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.74 961.74 1612.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 947.19 515.23 1078.04 663.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.28 526.66 203.39 697.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.66 437.94 1011.80 621.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 966.18 607.42 987.23 640.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 289.83 70.67 446.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 4.82 572.85 116.48 999.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.15 821.87 718.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 966.98 582.40 1095.57 897.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.86 586.18 1010.45 1065.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.33 310.14 875.82 598.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.76 54.89 436.02 216.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.68 440.97 239.35 610.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1579.01 710.86 1698.01 1082.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.41 583.54 1243.69 974.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.25 139.97 376.36 306.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1235.81 488.09 1306.35 833.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.71 539.65 1277.26 939.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.75 389.65 1341.04 544.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1273.06 536.63 1386.64 703.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.68 325.67 1307.09 509.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.20 947.73 1456.51 1080.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.58 309.60 239.80 509.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 82.31 423.57 218.13 525.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1067.41 886.32 1198.69 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 872.59 453.38 918.67 525.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 48.09 482.03 110.17 592.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.59 238.47 253.44 533.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.27 260.48 1332.92 442.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 278.35 461.12 316.67 490.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1062.97 194.81 1081.63 233.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 878.62 290.10 984.14 494.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.10 155.91 213.60 264.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.57 214.52 198.32 427.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 425.18 135.34 447.76 176.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000447.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000447.txt
deleted file mode 100644
index b4cc43d77d36cc48e1445a452e6ac34a77e0b484..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000447.txt
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1072.37 144.84 1090.90 180.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 266.82 163.38 286.00 208.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1041.88 369.08 1172.60 780.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.09 438.99 241.77 614.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1261.91 605.79 1432.41 999.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.92 288.36 984.14 491.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.33 553.00 292.66 917.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.10 272.89 389.14 590.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.87 346.12 342.58 596.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.34 55.05 556.00 96.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1273.72 532.05 1390.01 697.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.01 128.59 659.45 238.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.08 168.02 707.75 239.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 998.09 61.38 1071.80 141.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 299.04 251.77 342.30 310.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.08 267.09 480.99 433.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.14 139.78 376.32 302.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.41 56.42 635.09 72.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 526.18 55.22 567.60 113.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1032.98 885.82 1196.18 1080.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.75 943.48 1453.94 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1006.22 959.63 1132.38 1080.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 957.46 949.13 1004.50 999.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1474.67 957.49 1611.78 1080.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1399.07 949.13 1458.21 1036.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.75 629.14 1537.50 838.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 873.11 439.01 921.32 523.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 842.75 234.36 928.36 467.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 998.07 849.67 1053.85 963.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1000.97 890.01 1037.52 1004.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 253.40 676.79 318.26 794.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.47 216.56 195.77 427.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.50 238.35 250.90 533.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 278.94 458.67 319.18 491.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.83 334.13 551.26 446.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.46 235.08 334.91 445.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.02 154.52 212.95 265.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.36 456.03 1200.80 775.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1234.68 487.44 1305.32 833.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1457.80 661.54 1606.20 793.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 957.36 360.08 1053.36 546.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 840.84 450.33 879.10 489.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.76 439.31 1011.79 623.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 946.58 516.85 1077.84 660.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.67 56.02 630.73 152.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.16 325.46 1307.34 505.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.52 387.82 1341.86 543.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.20 385.90 98.51 515.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.38 479.66 113.97 586.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.28 528.37 197.91 665.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.28 659.85 226.01 1002.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.73 289.05 70.99 420.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 79.11 423.02 169.12 546.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1060.28 191.06 1080.82 230.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1231.04 181.07 1255.25 229.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.07 162.93 1143.07 344.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1090.74 220.53 1194.14 337.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.08 253.02 1335.36 438.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 427.48 146.04 447.94 177.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1612.11 892.96 1705.18 967.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 111.86 323.97 147.05 384.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.87 578.68 1248.23 972.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.35 534.31 1281.23 929.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.90 826.21 714.24 1082.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.26 581.41 1096.05 897.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 806.68 584.51 1010.73 1064.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.93 710.10 1696.49 1080.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.92 369.05 1402.60 594.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1436.43 710.80 1602.67 1081.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.76 755.47 1457.03 1035.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.26 62.01 1152.54 217.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.70 63.42 1245.97 318.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.35 237.81 1423.93 448.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 985.23 81.15 1078.69 327.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1074.86 261.07 1189.20 463.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.37 137.62 894.31 307.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.46 308.83 875.14 597.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1365.82 543.27 1437.85 636.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 951.68 849.22 1015.31 985.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1107.93 772.81 1152.44 821.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.06 306.72 238.39 509.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.71 52.81 376.46 235.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.23 164.91 440.44 324.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.43 53.52 439.08 213.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.20 570.98 120.20 1000.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.98 645.23 177.21 1036.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000459.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000459.txt
deleted file mode 100644
index ff66e6c8531b18aaddb4b325028a3fcae7b9fe22..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000459.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1074.06 258.24 1186.66 454.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.71 363.64 1182.27 778.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.24 353.89 1399.99 557.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.54 230.75 1428.54 416.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1284.66 736.13 1448.61 1040.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1428.50 691.09 1579.64 1081.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.15 711.56 1693.84 1080.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1359.20 523.70 1413.67 601.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 874.82 440.98 916.98 516.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1255.08 600.26 1428.59 956.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.33 585.14 1091.30 895.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.22 568.35 1256.51 970.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.69 947.62 1608.13 1080.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1518.76 672.32 1603.17 972.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1068.95 60.33 1151.96 243.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 980.15 73.81 1080.00 320.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 615.23 54.64 639.29 67.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1396.87 935.56 1456.76 1018.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 499.10 52.89 563.56 111.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.09 233.47 322.91 548.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.04 154.68 1185.77 272.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 100.77 310.51 139.31 384.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 885.14 286.42 984.94 491.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 958.51 855.00 1012.13 986.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.57 306.20 875.41 594.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.38 135.58 894.77 311.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.45 832.80 679.29 1082.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 796.94 587.16 1010.45 1065.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1046.16 888.27 1178.36 1080.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 973.90 947.86 1106.15 1080.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.49 308.86 234.41 502.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.07 345.86 340.35 594.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.85 635.14 166.00 1034.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.20 558.87 277.72 924.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.07 126.87 677.31 233.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.76 566.34 123.96 998.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.79 411.00 113.36 556.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.43 451.69 1197.55 819.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 437.81 148.57 453.65 178.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.39 271.03 388.27 588.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.64 51.10 447.91 273.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1230.36 483.52 1305.63 825.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 833.86 226.13 926.45 469.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.13 319.43 1309.27 500.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.90 437.19 1009.70 643.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.68 631.83 1547.16 783.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 300.96 249.06 340.85 318.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1000.87 854.82 1063.72 960.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.72 656.10 221.16 996.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1615.70 888.35 1713.10 974.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1224.83 164.32 1257.01 216.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1070.81 142.63 1094.26 180.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1050.35 183.86 1069.30 222.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.00 382.50 1342.91 565.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1165.40 274.58 1205.30 338.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.09 259.67 1327.81 437.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 956.05 355.17 1048.45 545.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1186.25 314.66 1220.66 362.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 278.92 456.99 320.14 490.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 383.99 79.15 518.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.19 476.14 109.52 602.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1131.17 755.77 1160.92 811.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1303.68 939.42 1452.85 1080.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.00 61.82 1243.94 293.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.77 169.07 418.97 323.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.21 243.76 237.70 372.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.01 213.79 187.53 427.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 951.57 523.18 1076.76 662.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.05 52.59 553.23 95.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 75.03 423.81 161.90 533.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.19 285.80 67.76 429.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1132.94 520.23 1282.32 918.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.88 265.99 480.78 430.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.61 332.05 548.35 442.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 838.88 450.04 872.52 488.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 237.50 674.31 316.22 792.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 262.31 167.85 292.00 215.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.84 152.82 210.10 267.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.86 50.52 375.09 214.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.18 137.63 369.73 298.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000462.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000462.txt
deleted file mode 100644
index 8c9a1e8d9a52823e44f08bd94db3834c2caef3b9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000462.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.14 658.06 317.17 791.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.99 475.77 120.09 574.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 96.25 314.23 136.47 385.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.45 656.53 234.79 997.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 384.30 50.77 572.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 276.55 457.38 320.61 493.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.27 438.24 268.77 658.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.58 414.02 119.24 557.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.49 526.82 1403.82 687.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.02 235.67 319.29 547.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.65 247.25 235.19 369.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.31 559.43 272.79 906.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1072.39 257.39 1184.75 455.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.80 271.15 387.99 589.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.92 345.79 340.50 595.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.04 50.95 374.39 217.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.65 634.91 164.09 1035.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.71 310.47 232.37 501.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.57 567.71 125.85 997.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.85 258.69 1326.62 443.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.83 441.28 1009.20 648.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1184.01 313.70 1219.76 363.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 615.59 55.34 640.13 68.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 498.53 53.44 563.82 113.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.38 140.35 363.87 284.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 303.65 255.33 342.31 319.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.58 153.98 209.13 264.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.80 267.28 481.30 431.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.54 333.44 547.81 443.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.17 833.38 669.56 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1131.40 759.08 1160.34 811.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 437.21 142.78 455.88 179.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1614.53 889.90 1713.84 973.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.59 306.62 874.19 596.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 979.56 74.52 1078.56 321.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.71 381.07 1340.96 588.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.34 172.17 290.29 213.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 998.99 859.61 1064.30 967.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1522.88 667.13 1607.92 1041.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1422.47 686.41 1574.53 1080.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.66 742.27 1442.47 1040.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.64 569.31 1256.24 972.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.18 52.35 450.70 274.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.06 170.89 410.57 326.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 954.04 357.09 1044.37 545.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.32 53.57 552.25 95.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 840.00 453.88 872.43 489.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 991.19 60.07 1068.47 184.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 967.65 623.83 986.72 661.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.66 520.28 1281.97 918.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.48 317.58 1309.81 487.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 960.81 862.04 1011.45 976.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1226.10 170.44 1255.99 216.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1303.91 936.40 1452.98 1080.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1401.08 935.98 1452.37 1018.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.22 213.56 184.59 448.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 950.65 529.01 1076.71 666.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1042.46 891.13 1184.68 1081.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 963.91 949.13 1094.64 1080.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 831.52 225.79 925.28 536.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.77 602.12 1426.64 926.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.38 482.78 1306.41 811.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1071.15 142.51 1095.25 178.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.32 353.44 1395.56 560.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.20 230.99 1427.65 419.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1572.39 714.89 1692.49 1081.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1461.71 950.20 1605.92 1081.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 885.71 287.62 981.76 494.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.86 136.71 895.47 312.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.76 588.68 1089.45 897.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1398.93 746.64 1435.27 811.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.50 363.82 1183.11 773.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1356.23 519.33 1412.38 596.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.46 62.71 1244.84 275.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1068.80 60.94 1152.44 255.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 875.83 453.17 917.32 516.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.71 152.12 1190.90 278.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1162.12 271.52 1205.52 340.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 287.84 66.55 433.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1052.03 185.20 1068.63 222.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.17 454.21 1195.43 819.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 800.54 591.05 1010.15 1073.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000475.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000475.txt
deleted file mode 100644
index 9dc8547b19d2127074cc499961041ce39ec3a1e8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000475.txt
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.01 314.10 1208.16 374.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 884.16 452.86 908.40 523.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 88.19 323.18 139.00 394.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.59 534.06 90.93 773.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1133.95 761.25 1165.11 811.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 229.38 643.49 312.82 781.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1365.43 520.25 1428.64 590.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1000.65 909.68 1038.94 998.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.37 332.91 546.87 441.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 970.13 877.92 1005.43 943.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 813.86 225.73 916.07 535.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.53 515.53 1400.10 680.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1072.31 252.19 1182.42 441.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1253.76 588.78 1426.85 817.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.22 171.54 392.83 323.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 280.38 456.53 324.85 495.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.60 645.00 1570.27 754.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1616.15 957.13 1753.78 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.11 932.57 1611.46 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.90 562.00 231.21 913.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.17 222.87 167.54 351.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 950.97 532.77 1076.88 682.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1046.18 247.27 1130.39 440.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 994.30 877.50 1048.86 969.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 837.53 452.53 871.08 490.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.09 308.27 1313.84 488.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 969.64 633.64 988.59 664.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.27 654.08 252.38 995.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 390.04 62.22 636.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 939.52 352.16 1037.10 537.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.12 452.15 1010.52 682.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.03 136.44 896.99 300.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 890.02 225.14 977.77 351.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1071.08 139.80 1099.86 176.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1187.27 245.10 1252.31 509.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1065.99 60.45 1151.90 249.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.07 725.85 1697.13 1081.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.71 268.82 480.48 432.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1045.48 191.48 1066.20 224.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.54 154.09 205.13 268.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.43 432.40 276.38 666.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.31 245.24 214.15 409.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 291.01 59.55 435.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.21 228.12 1415.86 420.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.45 62.75 1250.95 246.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1058.01 355.77 1190.76 760.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1090.49 443.06 1192.64 800.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.54 152.61 1223.50 408.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.90 565.05 1255.07 964.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.33 606.00 1003.72 1080.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1299.98 921.61 1448.67 1080.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 442.83 140.06 461.89 180.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1217.76 472.81 1295.27 809.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.30 162.31 649.16 263.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 959.75 599.38 1085.98 920.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.11 632.57 165.50 1031.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 241.27 167.72 285.21 211.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.84 272.07 387.49 589.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.74 50.67 378.95 257.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.85 677.14 1556.85 1033.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 982.14 75.51 1074.56 319.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.81 307.43 872.36 595.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.68 845.72 636.29 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.90 288.33 976.28 504.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.59 350.48 1381.91 576.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 553.93 260.77 585.95 316.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1055.04 176.17 1089.39 222.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.28 730.78 1420.32 1083.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.90 411.60 104.96 545.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.57 464.65 163.51 633.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1201.85 246.23 1325.49 454.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 920.42 933.35 1055.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1613.79 898.29 1712.95 976.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.23 246.28 295.80 493.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1242.98 574.45 1291.00 653.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1380.18 774.97 1407.80 825.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1526.92 670.17 1621.08 1015.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 347.87 74.38 384.22 134.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.31 370.51 1337.63 585.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.51 348.56 337.49 595.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1399.88 934.47 1433.74 1006.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.07 52.26 462.67 276.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.40 563.39 138.08 991.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1008.36 902.89 1149.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.75 313.48 222.41 492.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000476.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000476.txt
deleted file mode 100644
index 2da78288c647369305e81f86a0512ab87cf532e1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000476.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1467.29 932.98 1611.85 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.38 354.21 1191.66 760.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 887.55 455.33 905.66 523.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.28 333.15 545.73 442.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.11 226.45 909.84 535.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 957.52 600.70 1085.26 920.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.51 352.04 342.05 595.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1067.45 61.24 1152.83 248.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 837.27 451.34 868.35 489.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 86.62 322.58 137.02 392.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 225.21 642.73 312.27 780.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1368.96 522.34 1428.81 589.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.94 315.42 1205.67 371.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 444.23 151.77 462.71 181.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1615.64 902.21 1712.73 976.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1134.62 759.66 1164.93 810.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.95 50.23 378.89 215.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1401.97 676.12 1555.02 1022.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1561.67 727.74 1697.90 1074.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.57 153.67 1225.77 335.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.52 316.32 221.73 490.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 241.94 168.61 284.81 211.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1480.65 646.47 1572.38 751.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 283.27 457.02 325.03 493.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.64 955.58 1752.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 951.19 533.44 1076.64 683.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1255.83 588.73 1431.10 811.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.78 931.62 1051.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1006.84 904.41 1147.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.71 154.33 205.09 267.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.35 225.05 165.74 339.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.27 246.21 213.13 406.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.79 471.03 1296.16 809.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.46 272.68 387.57 589.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 553.51 262.04 586.26 314.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.65 170.41 392.23 314.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 290.17 58.12 434.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 392.10 60.11 519.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.23 535.29 89.86 903.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.22 411.82 109.14 543.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.78 269.10 480.11 431.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.16 463.75 165.99 634.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.23 561.46 227.32 748.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1241.73 569.01 1290.89 652.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 971.11 632.96 987.84 658.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.36 52.43 462.45 276.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.33 746.10 1417.58 1035.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.48 565.01 1255.06 961.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.65 246.96 292.71 491.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.19 369.28 1336.40 583.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.33 634.45 163.35 1029.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.87 846.28 633.22 1079.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.63 432.67 277.56 664.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.70 655.65 252.57 995.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.19 569.02 138.79 989.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 982.34 76.62 1074.37 315.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.60 136.28 896.44 283.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1053.19 206.65 1123.91 340.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 937.61 351.74 1034.84 544.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.32 245.02 1324.89 454.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.91 249.36 1183.57 433.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 889.45 224.33 976.64 350.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.91 162.37 650.47 263.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.76 287.37 975.33 508.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.44 62.18 1250.42 255.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.83 351.60 1383.36 570.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.32 920.75 1447.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1091.71 441.37 1188.79 797.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.52 307.45 870.69 594.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.45 609.70 1002.08 1085.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1525.22 669.34 1621.79 1014.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1071.84 140.40 1098.89 175.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.47 246.35 1253.59 510.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1044.76 192.53 1065.54 225.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1053.55 170.79 1089.84 222.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1299.94 227.09 1413.41 414.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.35 514.65 1400.27 676.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.45 307.31 1314.27 488.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000480.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000480.txt
deleted file mode 100644
index 155e33ecead3e8f0294b5192065046eb21719218..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000480.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 882.23 285.34 973.22 515.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 950.88 535.39 1079.77 704.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 225.85 642.20 313.37 776.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 990.58 879.92 1038.87 1005.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1051.23 171.85 1089.66 226.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.05 462.91 176.93 634.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 836.19 454.57 870.70 490.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.43 54.28 465.96 283.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.66 49.87 382.75 250.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.32 851.04 625.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 443.58 153.16 464.83 184.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.68 926.52 1609.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.52 272.46 389.24 587.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.21 245.42 286.71 493.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1243.13 571.97 1291.89 651.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.56 242.56 1327.35 446.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.92 241.29 1250.46 510.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1069.46 245.86 1182.14 439.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1047.48 248.40 1122.24 400.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1047.75 204.58 1123.03 364.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 885.32 224.10 975.14 347.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.49 313.82 217.67 489.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 290.51 55.13 439.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.68 173.10 393.06 322.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.74 917.52 1446.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.91 583.90 1432.93 804.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1138.36 759.01 1166.12 808.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1469.43 646.84 1577.11 761.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.05 306.41 1314.85 494.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.08 457.11 1012.42 690.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1001.98 906.33 1142.29 1079.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.83 469.70 1299.09 809.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1616.55 906.06 1716.65 981.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1521.29 672.45 1623.78 1009.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.38 223.95 1404.76 412.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1368.96 522.82 1429.63 595.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1177.98 314.02 1200.05 368.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.44 408.43 118.37 537.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.19 653.58 251.81 991.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.48 631.52 162.30 1029.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.05 569.39 142.36 992.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.91 431.31 278.68 736.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1561.73 729.95 1700.73 1057.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 955.21 600.70 1088.15 920.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.66 924.78 1041.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 926.43 348.25 1030.90 546.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.60 154.90 203.98 258.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.08 224.80 904.81 535.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.45 246.52 209.97 412.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.40 224.10 162.58 360.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 981.33 74.64 1074.43 318.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.83 306.91 870.71 595.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.98 535.47 83.81 915.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.36 352.04 341.60 597.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 238.78 170.83 283.74 217.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 84.17 327.93 132.35 389.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.59 269.71 480.42 433.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 881.24 447.68 908.22 528.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 358.33 75.59 377.52 117.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1066.38 61.63 1150.70 251.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.13 677.60 1548.80 1017.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 991.88 910.81 1030.78 1007.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1605.36 950.34 1749.06 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1241.06 368.85 1332.51 584.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.38 353.13 1381.06 540.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.15 563.07 1253.15 959.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.63 727.23 1407.85 1081.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1169.66 62.03 1249.86 241.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.81 609.44 998.24 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.17 441.70 1194.13 795.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.25 354.61 1191.58 763.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1071.53 139.75 1098.33 173.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.27 129.45 677.19 202.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.89 162.43 648.62 271.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.31 563.44 217.28 728.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 285.67 458.18 328.15 495.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.60 333.10 546.37 443.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.10 157.84 1219.07 320.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.28 136.42 896.79 279.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.33 511.63 1400.39 674.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1144.86 62.50 1195.99 202.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1040.33 191.90 1063.24 225.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000499.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000499.txt
deleted file mode 100644
index 133c3001f680c3fd9f94d40bf10c7965119edb44..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000499.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1067.27 135.13 1088.45 169.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 971.66 887.12 1019.13 992.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.05 435.08 1191.92 760.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 254.24 177.70 287.50 216.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.52 334.43 1370.25 515.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 948.82 610.27 1096.71 954.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.04 613.84 979.91 1043.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.44 155.35 624.54 352.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.40 563.72 149.29 986.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.72 153.21 196.45 269.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.19 244.74 265.48 480.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1055.06 240.73 1167.75 437.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1041.23 202.99 1145.95 372.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.43 298.14 1297.45 497.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.30 242.32 1311.28 412.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.61 508.31 1403.60 658.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1219.34 460.16 1303.29 800.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.09 575.21 1413.56 747.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1126.96 742.62 1170.91 793.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 970.27 67.53 1063.81 306.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.16 59.95 1242.41 269.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.83 217.96 1386.16 421.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.85 215.17 882.37 432.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1206.24 149.51 1286.63 259.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1158.70 296.49 1184.16 371.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 878.85 277.14 963.87 524.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.01 903.57 1420.89 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.64 220.72 960.54 362.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.29 458.37 1024.66 689.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 862.81 461.36 907.10 528.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.49 653.96 1575.38 911.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.58 936.94 1736.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.33 910.33 1593.67 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.02 651.26 1505.27 1079.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1057.32 167.96 1084.73 222.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.26 734.41 1711.19 1051.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.67 546.34 1249.65 942.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.91 342.13 1017.69 530.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.98 268.31 484.76 409.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.24 330.85 540.65 440.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1246.87 703.75 1381.18 1023.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 930.42 888.95 971.18 999.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.75 59.12 1194.07 242.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 833.08 450.49 866.40 487.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.62 230.35 1238.83 504.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1058.02 349.38 1180.52 754.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1039.95 181.80 1058.95 213.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 797.48 304.94 867.65 594.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.15 59.16 1144.71 240.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.34 687.48 1624.56 1031.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1639.39 919.17 1727.12 995.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 976.27 921.14 1122.70 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 533.44 253.63 564.38 314.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.97 126.69 674.02 219.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.37 145.14 358.02 269.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 955.66 919.68 997.05 1025.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 255.10 633.45 321.33 772.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.38 906.08 984.06 1079.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.99 861.64 566.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.10 421.63 296.29 792.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 69.97 320.55 113.63 395.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.74 627.69 200.51 1019.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.19 647.83 258.93 985.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.52 541.95 65.81 917.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.93 365.63 1318.76 577.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.18 314.73 191.27 463.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1364.82 504.67 1393.92 569.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.91 133.64 896.34 273.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.94 268.47 381.53 592.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.90 465.06 149.71 612.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.37 459.20 213.77 778.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.94 225.09 155.17 405.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.27 398.66 140.45 535.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.90 350.86 327.11 595.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1506.52 834.81 1555.76 887.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1351.01 895.66 1390.22 974.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1249.23 556.88 1299.85 644.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.13 49.33 473.26 275.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 956.56 558.87 1104.96 796.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.02 176.94 346.76 376.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.05 49.72 392.42 198.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000500.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000500.txt
deleted file mode 100644
index 9b1d488f9037c9845d2492659b2994a365ea9519..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000500.txt
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 862.56 461.19 906.03 529.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.85 150.55 481.39 185.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1247.93 565.25 1300.42 642.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 916.40 501.57 941.60 519.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.79 906.23 979.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 969.51 890.77 1017.55 995.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.00 861.22 564.70 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1057.96 59.16 1144.90 243.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.43 334.59 1369.88 567.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1159.90 299.05 1183.33 360.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 928.65 893.49 964.14 998.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1569.58 735.57 1713.40 1045.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.94 654.16 1575.68 816.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1289.94 572.33 1412.50 739.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.44 504.33 1403.78 654.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.64 499.38 1264.49 888.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 957.38 559.75 1104.62 766.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 890.13 457.86 1026.27 692.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.56 221.19 959.53 461.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.77 934.70 1735.43 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1502.98 692.40 1623.65 1044.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1350.81 650.32 1504.80 1080.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.19 704.05 1382.45 1034.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 947.16 614.12 1096.71 958.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.13 298.41 1297.95 501.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.99 243.52 1307.40 396.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.19 316.22 190.65 466.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 76.40 321.12 113.01 393.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.16 341.16 1018.18 529.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1225.39 365.63 1318.39 577.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.01 614.67 977.61 1029.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.79 49.73 473.20 278.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.06 276.16 962.05 528.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.94 49.19 393.55 197.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1057.96 350.44 1180.05 750.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 315.01 462.01 335.04 494.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.97 910.46 1591.48 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 975.48 923.21 1120.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1126.34 741.46 1169.98 793.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1056.24 169.04 1084.33 223.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 833.35 450.07 866.59 488.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.86 154.53 619.09 354.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.74 176.94 342.08 380.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 969.57 67.02 1063.95 307.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.32 125.83 673.05 218.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1171.29 59.95 1241.27 268.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.11 59.82 1193.65 243.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.12 213.87 881.25 432.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 797.05 306.25 868.03 594.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1053.87 240.38 1165.16 435.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1042.65 202.00 1146.34 373.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.09 229.00 1237.72 505.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.82 218.29 1386.26 421.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.78 558.31 151.46 990.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.02 541.95 63.33 919.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.08 647.53 250.36 984.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.90 626.50 203.68 1020.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.91 133.64 895.40 273.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.14 258.57 186.92 378.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1038.47 180.22 1058.44 214.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 863.31 355.34 880.84 407.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.45 145.75 355.91 265.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1067.32 135.05 1087.84 167.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1506.36 833.56 1555.69 888.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1353.70 898.00 1387.61 976.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 531.47 255.57 559.59 315.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1638.49 919.34 1728.09 996.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.74 459.74 1300.54 799.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.24 399.03 143.25 532.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.11 466.81 154.07 596.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.46 634.73 321.36 773.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.91 351.29 335.05 596.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.50 330.53 538.12 440.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.16 150.21 1287.88 259.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.25 246.98 265.24 480.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.66 435.08 1186.98 799.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.42 423.17 297.89 791.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.17 269.56 382.17 590.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.56 152.74 195.32 269.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.57 224.57 154.09 370.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1134.27 547.05 1248.29 943.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.70 268.46 484.04 430.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.03 459.85 215.63 775.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1273.61 900.03 1420.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000509.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000509.txt
deleted file mode 100644
index b2169db4b9a4274b9caa46811c74a1255ce1ee43..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000509.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1052.04 58.11 1141.09 236.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 32.07 731.09 59.12 785.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.99 451.37 234.51 721.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.73 463.83 162.70 573.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.09 232.79 146.48 369.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.63 258.78 187.63 370.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.18 144.42 354.27 295.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.65 330.40 536.88 440.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 936.58 941.95 980.63 1074.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.91 50.87 492.57 285.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.03 270.46 378.46 585.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.19 252.87 257.34 456.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.61 428.00 1196.07 751.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1225.23 452.57 1305.73 779.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.46 152.64 612.05 352.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.13 153.09 193.23 276.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.38 269.22 520.70 425.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.05 239.05 1299.09 399.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.82 398.75 153.08 538.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.59 335.03 1362.12 567.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1271.67 214.93 1377.30 417.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.45 59.95 1244.04 268.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.62 68.65 1060.63 307.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 880.70 275.48 958.96 537.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.80 304.75 866.65 593.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.87 703.73 1369.17 990.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1500.50 693.26 1625.28 1040.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.87 548.20 1247.19 934.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1336.04 643.06 1491.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.24 229.66 1228.60 505.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1054.88 340.81 1174.94 750.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.38 627.42 962.39 990.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 946.74 622.71 1107.92 1005.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 273.51 635.40 322.21 774.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1160.77 299.48 1182.28 358.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 949.51 907.08 1005.88 1030.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1570.34 740.68 1713.94 1027.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 63.82 332.26 105.48 403.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.85 212.51 873.07 430.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.91 133.64 893.43 268.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.85 867.13 532.19 1088.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.50 561.72 152.29 990.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.38 627.15 226.88 1017.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.38 644.92 262.79 983.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.79 421.21 310.42 789.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.50 317.90 180.94 468.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.63 350.64 327.29 596.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1562.54 920.47 1734.45 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1457.32 663.69 1573.11 944.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.52 904.80 1577.14 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.29 360.19 1305.60 520.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1298.33 560.94 1459.72 752.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.93 495.22 1266.24 880.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.24 217.41 949.13 457.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.92 126.37 672.82 218.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 964.18 558.24 1116.40 814.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.76 901.81 942.06 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 911.59 339.05 1019.82 531.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 890.03 466.61 1032.08 728.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 973.85 935.09 1122.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1255.17 887.24 1410.01 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1239.07 151.01 1304.50 285.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.14 59.05 1214.37 243.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 315.18 460.59 337.33 492.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.67 494.99 1414.23 656.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.11 290.17 1292.97 484.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1045.96 194.25 1146.48 335.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1044.52 236.56 1158.59 422.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.39 48.79 400.03 219.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.38 177.94 319.44 446.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1247.88 541.43 1306.76 633.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 472.95 156.70 491.28 188.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 910.00 908.75 951.56 1014.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1129.46 743.22 1159.91 791.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.06 250.88 555.78 313.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 122.73 513.14 205.04 643.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 859.60 445.94 904.08 529.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1669.95 926.01 1730.91 1003.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1041.22 178.54 1058.86 213.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1054.01 166.77 1079.93 222.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 861.97 352.99 882.65 401.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1058.49 127.25 1078.18 162.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 913.38 497.36 942.16 524.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 832.43 450.11 864.79 486.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1338.26 893.88 1372.97 964.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.54 402.66 57.89 626.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1506.81 836.29 1555.99 892.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 975.24 57.65 1049.82 141.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000513.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000513.txt
deleted file mode 100644
index 66098dfbd1b753c7f257f9d5f0b89d5d727980b5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000513.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 765.61 215.69 870.47 429.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.41 305.73 867.18 593.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.97 275.37 955.94 541.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 913.41 336.08 1018.40 530.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.40 66.57 1057.12 306.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1049.80 59.42 1134.93 231.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1166.64 59.58 1244.22 261.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.08 335.03 1358.26 578.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.71 632.00 959.93 993.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1237.89 695.62 1362.51 976.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1053.77 337.96 1177.35 731.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.91 545.77 1247.19 934.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.12 350.32 325.91 595.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.53 642.87 264.33 983.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 24.24 734.96 61.33 787.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.31 252.34 255.90 472.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.86 268.89 375.55 585.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.22 561.76 150.31 948.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.26 446.87 242.27 716.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.56 181.31 309.88 427.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.13 50.26 490.39 289.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1504.55 835.14 1558.07 894.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.05 665.53 1573.21 907.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.57 142.26 352.95 291.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.02 493.30 1416.07 690.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.92 914.49 1732.87 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.99 559.53 1479.64 749.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1248.41 882.23 1407.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1413.03 898.19 1571.34 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 964.63 558.79 1118.91 935.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1041.66 234.57 1154.72 416.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 976.47 936.76 1127.36 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 858.03 442.42 903.22 527.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.53 234.91 141.27 410.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.48 270.64 531.62 429.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.27 152.88 1310.08 277.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.41 153.38 191.13 280.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.57 215.41 947.00 458.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 859.06 349.46 883.71 400.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 912.66 492.07 939.37 523.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 796.08 900.06 925.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1132.83 738.63 1158.34 785.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.01 490.72 1270.80 870.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.34 236.92 1297.96 384.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 832.91 450.91 861.88 487.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.13 471.97 1032.56 734.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.13 461.06 163.99 574.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.95 397.27 175.93 573.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.94 152.90 609.78 351.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.16 59.82 1214.07 237.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.57 214.11 1374.34 413.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.41 423.91 1197.10 771.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 945.35 624.03 1112.23 1008.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1676.90 931.60 1730.55 1004.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.61 330.30 535.86 440.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.57 318.39 176.75 476.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.18 421.27 313.87 787.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.72 48.88 401.78 218.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.81 594.04 946.29 739.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 926.04 949.00 976.51 1079.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 944.58 913.65 996.45 1051.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 129.66 510.66 206.49 650.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 60.86 333.10 100.59 406.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1159.04 297.11 1182.11 356.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 280.00 633.55 325.99 770.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1333.65 642.63 1484.82 1079.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.90 450.76 1306.41 772.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.85 747.27 1712.88 1022.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.01 696.63 1624.05 1040.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 504.68 251.46 550.77 310.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 904.78 915.98 945.02 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.26 258.09 186.22 374.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 402.01 58.85 655.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.96 870.39 517.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 475.26 159.38 492.93 192.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.18 126.27 671.83 216.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1190.24 288.89 1291.02 478.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.92 228.58 1223.90 503.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1050.45 167.13 1076.66 220.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1040.35 176.62 1057.65 213.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1055.20 126.23 1075.21 161.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1253.32 534.98 1306.61 630.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.56 356.87 1305.20 511.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1046.02 191.24 1145.12 333.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.85 626.58 229.09 1014.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.93 133.64 891.47 271.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 972.63 57.55 1050.63 142.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000520.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000520.txt
deleted file mode 100644
index 02d877c37120fd002c437a0950044cfc89aa62e3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000520.txt
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1043.01 189.81 1141.37 329.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.75 397.21 183.39 571.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.28 457.20 169.95 575.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.31 234.56 136.33 429.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.07 322.09 173.67 477.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.96 444.48 261.93 749.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 400.35 59.82 648.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 317.42 461.66 336.04 492.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.76 254.03 251.97 496.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.45 274.74 542.39 433.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.33 331.91 536.07 440.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.22 126.52 670.23 231.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.80 153.96 189.64 292.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.90 48.82 312.80 143.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.40 141.44 351.65 390.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1328.40 877.35 1358.39 950.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1128.59 728.96 1156.40 777.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.99 908.45 1729.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1094.24 423.59 1197.63 750.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1166.44 60.00 1243.75 258.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.43 640.94 1482.16 1081.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.13 50.66 437.39 170.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.48 451.12 1306.30 746.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1137.28 59.94 1215.55 236.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1504.46 835.58 1566.78 896.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 8.93 733.98 39.79 791.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 481.65 165.45 495.33 195.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.93 51.96 493.57 292.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.39 894.13 897.30 1079.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 977.56 938.20 1126.24 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.74 134.08 307.39 325.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.26 267.92 373.18 585.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.32 49.19 407.95 229.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.61 350.44 327.31 596.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.87 154.42 598.87 416.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.74 305.07 865.34 594.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.83 217.44 868.65 431.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1049.85 60.24 1131.44 233.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 966.48 61.25 1058.83 301.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.74 335.48 1178.85 736.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.71 219.82 1222.01 486.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.84 210.23 1369.41 396.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.80 331.42 1017.46 536.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 53.18 334.63 94.64 409.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 490.20 253.11 540.33 308.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 944.66 626.49 1117.92 1018.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.81 634.20 957.58 1049.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1134.42 539.80 1248.10 918.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.28 686.69 1354.78 996.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1564.75 753.50 1712.70 1025.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1503.24 695.97 1629.43 1044.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 969.09 564.74 1114.42 938.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 288.06 627.43 329.59 764.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1153.80 293.78 1182.31 354.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 136.36 505.65 223.24 644.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 860.37 445.59 902.73 526.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 931.50 916.57 986.85 1080.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1674.63 940.13 1730.56 1011.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.18 276.44 956.97 547.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.19 640.54 267.41 984.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.19 577.99 95.62 947.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.59 134.42 890.35 271.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.59 415.59 321.98 790.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.65 627.15 224.63 1014.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.13 560.87 153.26 990.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.60 875.98 1396.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1408.05 891.01 1561.98 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.55 213.57 943.38 463.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1289.43 489.82 1421.64 688.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1457.77 668.11 1579.29 967.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.73 556.96 1464.41 732.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1046.13 161.07 1066.69 219.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1036.80 170.56 1054.93 212.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.26 154.36 1325.06 320.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.55 234.39 1296.05 427.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1038.07 233.73 1150.19 414.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.26 289.45 1289.40 470.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1254.55 540.92 1307.02 628.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.22 332.56 1356.67 602.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.30 354.88 1311.19 537.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.72 484.29 1275.90 860.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.37 185.77 298.96 415.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1052.85 126.97 1073.36 162.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 899.30 916.84 941.05 1079.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.43 878.82 488.67 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 885.92 479.03 1031.43 816.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 911.68 952.48 965.81 1080.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.31 602.71 947.51 746.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 831.41 450.31 865.43 487.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 912.75 489.77 934.99 518.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000524.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000524.txt
deleted file mode 100644
index 767810b91329ffcf5f1fc6c03a5f85429cd7a3bf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000524.txt
+++ /dev/null
@@ -1,89 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1051.65 126.90 1072.90 160.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.18 154.08 591.60 419.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.94 560.18 156.90 986.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.91 410.68 329.64 785.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 290.13 624.74 331.32 745.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1507.51 826.38 1572.69 900.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1669.88 945.28 1730.25 1018.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.20 625.67 241.28 1011.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.92 639.87 1480.98 1080.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1164.86 60.82 1242.37 255.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.47 252.66 250.58 479.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.75 213.70 867.54 430.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 899.26 330.17 1016.32 538.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.14 134.58 305.76 369.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.99 634.24 956.68 1053.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 945.28 626.74 1115.11 1020.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1036.91 232.29 1147.87 411.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.47 290.02 1286.23 466.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.99 353.21 1315.14 562.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1138.40 60.53 1214.06 237.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 144.02 503.43 230.90 638.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 933.53 916.63 981.94 1080.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.68 50.82 497.47 292.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1289.34 489.72 1425.18 680.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.65 478.60 1027.34 736.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 970.62 570.14 1119.81 941.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.94 891.89 883.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1149.61 479.49 1279.00 862.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1237.24 873.12 1396.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.44 134.32 889.90 271.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.11 350.28 324.74 594.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.40 396.41 187.23 550.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1472.38 667.19 1584.10 962.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.45 556.31 1464.95 726.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.36 757.90 1710.15 1025.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.53 305.26 867.55 594.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.24 274.85 956.95 501.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.77 583.84 100.24 940.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.39 59.49 1130.87 220.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1092.37 419.59 1197.90 778.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.58 271.64 374.63 583.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.81 212.56 941.01 459.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.59 330.11 1357.49 589.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1265.51 552.35 1306.21 629.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1151.03 291.94 1180.38 350.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.14 639.86 266.82 985.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.67 49.95 413.66 256.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.51 231.22 1291.99 422.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.26 152.70 1333.81 308.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 315.06 460.95 335.86 491.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 908.78 955.89 960.41 1080.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 888.80 913.94 930.93 1073.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 912.66 487.49 932.30 516.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 863.70 459.74 902.96 527.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 51.12 332.04 93.88 408.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 486.13 254.29 534.07 309.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 981.98 522.34 1036.95 600.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1127.93 724.63 1156.01 778.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.43 50.88 437.79 170.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1052.62 331.79 1179.12 734.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 966.46 61.02 1063.79 299.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.38 207.45 1367.37 386.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.75 329.47 533.75 437.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.44 277.75 546.83 439.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.39 186.38 285.37 394.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.96 145.79 348.62 391.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1038.90 190.77 1138.36 334.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 831.12 449.34 862.24 487.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 0.01 729.22 32.22 794.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1132.66 536.73 1248.70 911.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.14 680.81 1352.88 990.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.53 47.25 312.09 138.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1327.73 872.78 1361.37 946.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.30 153.17 189.30 294.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.21 235.77 134.53 389.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.39 322.56 169.41 461.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.98 455.37 177.43 583.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.19 443.24 287.29 829.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 397.45 61.31 653.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.65 608.74 946.65 751.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 977.70 942.82 1128.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.49 126.61 669.81 234.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.21 880.21 474.08 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.11 698.52 1633.55 1032.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.05 905.66 1726.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1400.34 883.31 1558.30 1079.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.75 452.05 1304.85 724.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.57 223.23 1219.66 497.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1035.26 171.36 1053.44 209.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000528.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000528.txt
deleted file mode 100644
index ab76ffdea60bbd5b380106b4128acf12bc79c8c8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000528.txt
+++ /dev/null
@@ -1,91 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1055.59 330.71 1178.18 731.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.28 270.48 375.84 582.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.33 327.82 1014.76 537.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.09 61.02 1242.04 227.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.62 636.15 953.23 1084.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 944.28 630.31 1106.29 1038.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.06 626.15 267.48 1003.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -3.67 584.79 104.11 938.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1221.35 674.31 1352.89 988.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1034.89 161.53 1053.31 206.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 480.46 255.68 525.79 309.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 47.85 336.90 95.07 410.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.71 60.10 1066.20 299.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1049.63 59.50 1127.91 232.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.08 51.77 501.90 293.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1138.56 60.01 1213.87 235.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1555.92 903.36 1720.85 1081.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.06 702.55 1636.93 1044.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1512.37 848.05 1570.98 905.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1321.71 872.61 1359.64 943.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1124.17 718.70 1159.92 772.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.00 478.79 1280.40 860.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1092.53 421.79 1194.88 779.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.96 451.67 1304.10 671.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.93 353.04 1318.59 572.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 970.45 577.66 1121.61 947.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 896.93 921.74 930.27 1040.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 885.88 921.86 951.69 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 867.74 441.46 905.21 524.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1024.28 192.18 1134.16 476.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 927.29 919.42 977.78 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1036.21 232.50 1159.10 568.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 307.84 460.55 335.21 492.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.16 332.02 518.83 432.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.78 453.01 186.10 673.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.72 186.47 277.09 408.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.35 279.10 545.04 443.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.71 48.81 306.01 135.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.83 558.77 157.69 976.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 880.81 273.23 956.34 546.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.07 209.78 864.90 429.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 487.20 164.34 505.27 195.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.99 636.17 264.52 983.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.74 985.62 1545.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.64 155.32 188.39 299.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.27 135.74 300.38 383.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.32 528.97 1246.28 912.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.54 631.35 1469.77 1068.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.56 444.81 299.92 824.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1469.15 670.99 1585.57 973.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.46 207.59 1364.57 381.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1172.58 229.47 1286.39 414.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.31 150.43 1340.63 266.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.65 154.98 585.59 421.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1052.14 127.50 1073.72 164.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.78 254.85 246.49 486.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.60 306.58 865.84 595.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1144.12 289.90 1179.20 347.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 978.02 519.08 1040.29 594.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.85 236.92 129.47 432.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 830.18 448.54 862.38 488.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 878.57 479.94 1027.12 744.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.05 134.72 888.28 266.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 155.57 505.44 246.48 636.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1668.33 947.21 1729.86 1018.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1394.45 881.20 1553.24 1080.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.68 50.17 415.56 272.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 976.77 949.34 1129.03 1080.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.45 886.60 869.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.76 612.82 945.93 755.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.01 396.04 64.24 650.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.39 212.00 939.36 491.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.81 881.23 460.23 1080.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.01 350.81 320.87 596.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.95 142.09 344.22 333.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.36 127.65 670.06 232.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.01 49.47 438.62 171.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1149.67 222.83 1216.93 492.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 911.36 482.97 932.25 511.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.58 325.36 164.64 454.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.07 408.78 336.00 785.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.41 263.74 174.66 375.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1232.86 873.65 1391.02 1080.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.15 392.45 193.92 550.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 301.74 622.14 335.32 729.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.65 289.87 1284.22 464.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.72 326.19 1355.39 564.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1250.50 536.45 1308.23 630.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.82 488.87 1425.56 675.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1311.14 558.67 1461.19 716.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.35 759.62 1707.17 1024.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000549.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000549.txt
deleted file mode 100644
index a94913cdf06fe8b9ff6d822d58c50055a06cb052..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000549.txt
+++ /dev/null
@@ -1,91 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 215.47 411.75 338.11 793.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.72 334.04 138.71 481.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.86 286.25 544.71 442.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.13 336.66 457.28 435.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.57 623.04 297.44 1009.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1033.44 179.82 1052.07 211.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.62 690.53 1614.43 1005.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.66 668.10 1329.53 1016.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 216.42 500.29 305.45 637.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.67 442.95 1289.55 661.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1053.78 128.33 1073.80 164.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1223.75 157.70 1242.23 206.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.77 346.60 1326.81 655.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 924.09 652.28 1075.62 1069.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.55 194.13 234.08 459.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1134.62 225.05 1205.55 408.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.52 208.55 1359.75 378.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.68 206.11 857.21 440.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.81 216.10 942.53 498.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.01 311.16 864.42 599.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1042.02 226.83 1146.39 559.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.02 59.28 514.21 264.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.27 154.20 552.26 426.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 974.92 64.47 1065.25 302.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1049.76 63.87 1125.33 227.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.35 388.39 212.40 567.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.10 276.33 374.91 504.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.72 140.46 277.94 394.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 848.94 628.43 946.81 827.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 221.38 255.87 257.14 325.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.81 440.54 337.48 823.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.88 269.90 217.96 487.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.13 397.98 95.59 766.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.68 903.83 397.94 1081.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.52 354.73 317.10 445.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 44.75 355.29 78.87 409.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.39 283.37 1273.85 499.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.27 592.72 59.22 910.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.55 566.59 176.59 981.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.32 456.26 224.87 683.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.03 249.19 122.88 383.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.20 160.31 173.74 300.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 269.05 262.77 316.31 330.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1388.91 870.58 1540.61 1057.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.26 231.18 1261.33 378.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1535.94 888.73 1684.99 1081.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.50 962.60 1543.66 1080.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1333.60 167.43 1380.95 470.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.65 64.51 1214.55 218.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.56 479.13 1424.48 681.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1090.20 420.88 1199.18 675.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.19 325.97 1344.35 617.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1069.53 329.30 1191.22 730.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.98 139.19 883.92 276.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.30 131.66 668.61 235.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 871.03 444.04 915.18 524.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 828.56 454.88 860.19 493.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 451.72 250.00 494.53 307.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 545.96 236.74 576.24 271.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.44 53.86 293.11 149.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 884.30 949.20 905.05 1069.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 876.03 501.42 1023.60 737.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 914.45 485.70 943.73 515.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.29 55.74 431.04 172.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 925.78 867.35 966.99 970.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 907.31 941.99 973.88 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 964.42 588.35 1108.54 991.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 974.34 981.86 1117.48 1080.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 893.69 985.49 931.20 1080.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.21 880.66 799.63 1081.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.39 274.83 149.33 389.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.97 837.15 71.32 1081.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 930.11 953.96 973.44 1040.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1007.89 189.30 1082.38 481.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.32 327.47 1016.97 561.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.44 52.67 250.24 199.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.24 618.16 1458.35 1081.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.35 473.99 1282.73 842.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1105.87 528.24 1216.78 908.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.89 663.24 926.54 1081.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1546.65 773.03 1702.17 1023.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.60 148.32 312.06 398.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.46 860.52 1379.14 1080.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1452.20 720.94 1473.94 786.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.18 543.29 1499.61 920.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1645.49 964.72 1728.80 1039.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1106.18 718.45 1152.37 765.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 992.58 513.65 1034.19 596.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.35 55.25 415.83 311.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1157.66 65.54 1240.42 230.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.44 274.20 949.60 590.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000552.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000552.txt
deleted file mode 100644
index 0dd983fda4c5d50370d39361544bcf3d1291a2ad..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000552.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 869.84 444.65 916.12 526.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 827.55 457.36 861.44 494.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.20 161.33 174.25 278.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 262.43 261.08 310.90 330.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 216.97 254.22 258.12 328.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.44 54.86 289.98 152.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.21 154.99 549.18 428.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.98 140.22 883.28 288.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.90 133.40 668.38 237.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.49 196.72 233.55 457.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 976.00 66.71 1065.67 301.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 961.95 593.72 1115.94 993.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 927.27 869.23 965.28 974.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 890.95 975.02 972.39 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 900.96 946.90 970.42 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 972.70 984.81 1110.25 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 877.07 274.51 949.92 590.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.53 527.25 1211.95 906.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 918.54 653.58 1078.59 1072.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.32 392.80 210.52 570.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.27 594.89 53.91 904.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 911.62 485.07 941.38 515.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.73 505.93 1025.31 733.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 222.56 497.29 315.28 639.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.22 413.01 338.57 792.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1303.76 619.39 1456.93 1080.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 842.11 635.53 944.04 840.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 45.33 354.26 75.89 399.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.96 337.87 455.92 437.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.39 287.27 546.56 441.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 882.00 947.73 932.39 1079.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.47 880.88 789.78 1081.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1408.53 961.56 1542.10 1080.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.87 858.22 1375.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.22 271.96 214.12 488.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 522.74 58.15 551.85 119.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1221.20 173.94 1243.33 208.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.30 908.94 387.07 1080.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.33 334.68 137.98 490.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.01 397.98 97.98 767.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.61 565.66 175.48 980.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.01 623.79 297.96 1010.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.43 439.00 338.38 825.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.79 456.61 230.21 687.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.26 56.69 430.59 173.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.01 207.17 1356.83 389.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.18 472.28 1283.23 842.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.47 662.56 1325.74 1019.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.53 355.35 316.71 441.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.61 691.88 1616.21 1005.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.02 666.09 923.20 1081.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 448.18 251.95 491.95 310.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 542.45 238.50 574.10 274.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 988.66 515.41 1035.58 600.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1645.44 969.41 1728.07 1045.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.45 55.09 249.26 244.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.88 442.06 1292.09 663.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.54 327.55 1344.97 615.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.55 282.31 1273.38 500.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.91 228.46 1259.63 378.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1333.21 169.80 1383.84 474.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1134.22 65.88 1215.91 223.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.91 56.75 416.48 312.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.43 147.34 311.28 361.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.73 142.75 277.82 396.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.07 277.21 373.19 504.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.75 207.89 855.99 437.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.81 67.29 1237.80 230.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.25 65.86 1126.41 229.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.99 60.85 515.60 263.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.63 312.38 863.15 600.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.51 214.81 944.43 495.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1039.62 229.06 1145.44 561.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1005.19 188.48 1080.73 483.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 890.13 328.69 1015.37 566.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1206.69 346.83 1329.39 610.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.73 329.30 1192.78 729.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.99 223.30 1204.45 402.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.60 477.85 1424.87 674.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1103.90 714.64 1149.97 762.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.11 546.61 1502.69 900.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1449.78 719.10 1480.33 788.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1513.86 989.33 1548.49 1060.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1546.23 779.85 1702.04 1012.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1531.37 888.36 1683.84 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.86 866.96 1538.27 1067.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1088.16 420.99 1197.66 615.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1052.25 129.06 1073.31 164.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000585.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000585.txt
deleted file mode 100644
index 9ac6ebfd4670c87614fb4e47c198596951fad79f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000585.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 16.80 402.88 127.93 782.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.51 72.04 438.32 338.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.55 70.31 305.76 272.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.97 178.72 184.73 347.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.14 287.63 930.36 603.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.60 325.74 864.24 618.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 928.87 337.95 1009.40 599.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1011.53 233.57 1122.09 562.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.52 329.72 1339.36 573.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.95 166.70 515.56 437.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.74 544.19 1497.10 851.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 971.14 80.94 1061.79 303.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1039.20 81.58 1116.87 235.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.42 82.64 1228.06 246.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.72 164.51 274.09 417.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.08 460.80 287.53 693.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 879.97 912.13 949.14 1021.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1222.47 162.32 1244.16 227.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.81 427.14 1194.41 776.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1312.19 497.05 1349.11 567.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 988.00 525.49 1023.32 607.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 300.84 219.30 334.77 261.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 286.19 501.31 335.80 633.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.55 233.05 1183.90 389.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1475.98 719.37 1499.05 783.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.77 576.70 173.02 991.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.36 653.47 1318.36 928.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.47 611.35 1449.79 1077.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.11 472.60 1308.13 833.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 834.81 999.50 889.57 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 515.04 193.00 536.28 235.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.43 696.81 1086.19 1080.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.02 625.64 295.20 1012.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.54 287.75 1246.22 534.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.21 190.76 1410.42 491.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.22 210.65 1349.37 392.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1000.89 196.00 1067.02 489.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1210.40 185.14 1224.20 217.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1656.91 1005.75 1756.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.34 236.99 1242.95 345.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 922.66 432.68 935.00 475.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 826.89 476.15 858.96 512.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.41 85.38 527.45 334.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1342.63 478.91 1452.55 617.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.45 956.09 1536.21 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.41 879.00 1665.24 1080.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 856.63 915.48 906.81 1028.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.70 848.29 1334.52 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.27 680.87 918.96 941.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1474.77 728.28 1598.44 986.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.79 210.60 838.92 456.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.25 354.34 1312.98 550.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 507.62 249.35 541.17 284.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.60 225.82 954.00 399.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 878.74 458.17 934.69 542.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.63 157.47 874.95 356.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 853.94 349.57 872.94 398.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.12 150.38 668.96 260.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.10 417.66 337.00 790.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.22 354.77 453.97 453.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.63 300.03 538.11 453.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 183.15 273.60 231.36 339.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.23 293.48 371.22 476.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.22 216.04 110.60 358.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.37 299.62 194.80 466.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.85 74.54 536.97 118.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 500.57 74.18 550.27 135.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.18 906.23 688.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 918.42 490.99 939.53 518.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.17 631.62 1100.45 1072.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1265.00 831.53 1322.91 916.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1350.11 863.99 1481.42 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1534.77 919.67 1561.60 965.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1601.46 819.09 1725.11 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1532.18 760.20 1687.99 916.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.06 522.38 1178.59 894.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.45 702.64 869.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.85 278.53 102.52 391.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.14 539.30 1031.20 810.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.52 946.76 310.01 1079.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.21 445.00 383.41 713.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 813.20 107.12 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.18 394.17 208.66 652.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 817.81 1032.13 840.12 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 804.75 998.26 842.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 4.16 359.96 101.72 487.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.92 265.07 460.34 319.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000589.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000589.txt
deleted file mode 100644
index 86b139f9d7ccc7d3ab39cd5c9f788697a8845069..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000589.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 930.67 341.12 1008.84 609.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.70 290.59 929.80 605.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.60 330.06 864.76 620.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1038.82 85.26 1114.96 240.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.80 87.53 1227.44 248.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1008.43 235.83 1122.09 562.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.97 214.51 840.66 461.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 969.10 84.43 1060.51 299.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.98 73.76 309.59 279.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.91 76.17 439.10 343.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.14 90.37 531.03 337.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.77 168.62 515.56 437.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.38 404.89 124.81 778.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.90 465.01 294.29 691.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.70 77.71 434.28 198.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.85 182.70 183.54 351.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.67 77.94 356.90 114.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 828.22 476.65 860.29 513.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1661.78 1010.98 1758.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1477.47 722.30 1502.34 783.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1088.22 427.97 1194.41 779.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1043.20 182.20 1058.55 196.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 920.14 436.29 933.39 478.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 921.24 491.35 939.63 519.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 496.19 78.00 548.84 139.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.74 700.83 1085.52 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.15 708.92 863.62 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 306.14 222.85 339.04 267.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 294.43 501.48 337.19 628.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1066.76 522.38 1177.93 894.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.06 478.27 1313.03 829.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.62 648.52 1317.71 924.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.25 616.63 1450.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.36 264.87 457.05 322.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 516.60 209.51 535.14 241.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.74 357.32 454.49 457.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 176.82 276.28 221.07 341.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.86 296.55 372.85 480.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.43 282.18 97.33 391.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.28 220.86 98.18 363.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.87 310.42 129.60 406.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 878.58 915.62 938.08 1025.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1310.44 496.39 1347.43 575.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 504.06 251.08 534.40 286.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 988.00 517.24 1023.92 608.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1222.47 163.82 1245.32 228.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.87 420.59 337.00 794.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.29 395.59 211.59 667.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.66 953.34 302.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 815.94 109.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.90 913.29 680.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.07 365.74 94.70 501.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.33 302.74 194.38 541.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.45 954.47 1536.21 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.42 859.43 1476.32 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1270.20 834.45 1324.84 911.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1172.66 846.37 1328.20 1079.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 851.61 916.11 901.29 1042.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.43 689.07 919.69 948.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.11 546.33 1494.43 916.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.85 480.69 1455.98 620.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.25 354.34 1312.98 547.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.17 329.72 1339.08 565.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.12 881.18 1665.95 1080.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1602.60 826.11 1728.35 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1529.86 767.72 1648.62 921.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1474.52 733.18 1597.92 974.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1253.18 211.17 1349.92 393.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1152.05 288.34 1241.68 536.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 827.99 1010.15 888.98 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1534.41 925.39 1564.18 967.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 798.79 1009.45 836.27 1080.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1000.43 196.00 1067.02 486.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.49 627.08 296.35 1011.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.77 576.70 172.77 996.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.36 240.35 1238.66 348.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.00 233.40 1178.57 390.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1209.83 185.94 1223.74 219.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 876.05 458.70 933.88 543.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.60 228.60 954.00 412.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.60 159.92 874.75 372.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.77 154.40 668.61 263.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.18 166.61 264.67 420.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.16 78.84 537.79 122.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.52 301.93 536.21 457.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1001.58 638.68 1099.50 1074.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 878.48 547.18 1031.20 808.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000613.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000613.txt
deleted file mode 100644
index 13860a21b210fa6b0682de548b76283f8098b425..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000613.txt
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 453.38 103.71 539.09 349.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.90 84.86 433.41 360.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.26 473.03 1314.53 703.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 379.88 56.32 564.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1303.18 599.07 1458.41 1043.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.92 640.29 1310.08 923.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.72 535.01 1512.27 887.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.00 628.53 293.09 986.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.50 566.69 172.56 892.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.52 394.31 211.00 664.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.93 413.79 364.06 788.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.29 456.83 299.36 701.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.99 81.55 312.47 294.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.70 187.77 179.38 400.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 147.30 651.14 213.59 755.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.43 727.34 1032.63 1081.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1044.65 516.48 1148.97 877.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.04 704.43 917.48 1080.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1166.76 447.67 1253.33 705.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 960.13 156.35 988.26 194.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1047.63 91.43 1126.70 267.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1461.21 682.55 1495.79 731.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1040.18 180.34 1056.53 228.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.18 83.71 470.03 179.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.64 401.24 140.09 771.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1492.14 865.48 1630.25 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1390.60 945.22 1519.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.67 848.21 1451.19 1080.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.45 842.09 1307.29 1082.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.53 565.72 1013.80 791.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.94 917.56 649.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1665.17 1041.08 1761.39 1080.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 868.38 943.56 916.29 1055.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 483.30 83.05 546.05 145.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.28 789.04 1644.23 955.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1585.38 852.20 1730.76 1080.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 944.94 530.75 1027.51 612.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1233.34 168.19 1254.51 229.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1310.27 486.04 1346.78 570.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.64 82.49 535.40 127.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 480.62 91.85 498.08 124.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 320.56 238.67 352.66 284.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 461.91 255.32 486.79 290.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1076.79 422.52 1183.82 768.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 874.57 228.51 956.38 476.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.18 160.23 666.02 269.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 224.27 31.53 423.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1096.05 232.27 1160.88 335.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.40 319.77 164.22 559.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 973.73 90.59 1063.96 260.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 920.68 342.63 989.98 627.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 982.43 202.34 1051.97 475.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.53 297.46 85.60 380.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1001.54 237.08 1111.27 565.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.60 93.60 1230.54 258.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.27 726.49 829.38 1082.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.45 322.25 1326.32 499.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.32 176.35 496.13 440.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.57 362.69 511.10 463.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.86 212.97 852.12 470.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.16 166.89 869.15 346.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.24 300.72 915.44 612.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.98 335.00 873.32 626.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 984.39 665.30 1109.20 1081.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.51 306.76 523.85 436.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 853.13 475.77 894.19 556.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 896.01 485.44 927.18 514.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 825.56 484.35 860.61 517.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 835.77 944.34 888.20 1072.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1255.01 821.78 1314.69 898.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1463.10 694.55 1485.95 766.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1218.12 169.32 1237.32 217.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.49 302.04 370.53 467.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.77 220.36 542.87 253.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 386.03 282.76 424.14 334.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.77 975.38 258.32 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1133.87 232.87 1231.89 385.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1144.22 292.24 1233.02 562.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1251.27 214.29 1345.15 395.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.27 355.64 1312.77 561.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1331.00 473.24 1446.33 663.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.26 755.73 1599.11 961.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.02 331.28 1179.80 536.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 793.59 132.41 1080.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.84 380.96 311.89 516.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000622.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000622.txt
deleted file mode 100644
index 7dd00111832946f361583d020da111e66b4dbc2a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000622.txt
+++ /dev/null
@@ -1,83 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1258.60 327.21 1319.12 487.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1302.77 603.92 1461.31 952.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 518.69 215.50 540.20 259.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1476.15 865.74 1604.18 1081.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.92 509.40 1134.48 819.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.54 536.20 1520.82 879.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 827.15 955.87 878.14 1080.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1233.11 164.35 1257.27 226.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1541.02 799.05 1652.51 967.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.75 395.68 213.68 670.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.04 411.76 363.39 763.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.60 616.65 306.61 988.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.43 794.33 146.53 1082.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.29 403.22 145.72 774.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.09 571.53 167.71 876.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 878.47 229.87 960.24 509.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.70 191.27 183.91 403.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 13.75 594.73 44.53 662.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1465.17 685.10 1484.93 733.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1342.38 473.33 1446.71 605.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.23 365.86 504.25 466.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.95 842.65 1448.59 1082.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.69 383.67 312.23 621.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.06 305.75 358.43 464.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1493.60 761.74 1602.96 878.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.33 321.89 152.50 482.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.12 859.82 1731.94 1081.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.56 384.23 63.45 722.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 823.97 487.24 859.86 520.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 858.14 954.36 900.85 1066.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.36 630.38 1310.88 915.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 356.94 85.78 417.26 127.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.16 86.37 463.15 194.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 367.06 282.37 405.18 337.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.45 310.20 522.61 434.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.36 917.17 641.83 1081.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.14 163.43 665.51 270.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.67 86.92 532.01 130.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 481.75 86.92 545.70 148.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.44 212.97 853.74 473.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.90 303.04 897.33 614.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1373.55 941.33 1504.30 1081.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.86 84.01 315.20 302.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.84 108.36 534.36 358.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.70 177.71 448.53 344.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.11 580.72 1014.22 795.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1002.71 235.30 1108.54 560.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 978.52 198.97 1045.85 477.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.39 336.35 876.21 629.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 912.03 344.82 990.72 640.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1148.28 96.05 1232.80 260.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1250.59 212.03 1342.77 395.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 976.85 94.34 1064.87 247.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1061.54 94.67 1137.37 249.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.83 734.64 1021.83 1081.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 796.91 716.91 903.71 1080.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.83 288.47 1237.70 606.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1081.78 424.01 1179.39 771.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 441.82 258.99 466.15 293.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1190.85 465.88 1315.45 692.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.31 738.00 803.73 1080.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 314.90 239.84 351.02 286.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.74 458.54 288.67 687.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.29 640.80 264.92 966.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.64 169.55 868.28 304.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 900.18 489.49 927.95 517.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 855.33 477.89 894.24 560.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 966.49 683.47 1131.99 1082.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1035.43 183.72 1053.84 223.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 953.93 93.67 1003.88 278.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 960.62 155.53 993.15 194.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1467.77 702.66 1491.83 767.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.00 834.57 1303.29 1081.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1217.69 163.57 1237.96 216.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 929.03 534.21 1004.41 612.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1058.44 140.99 1082.10 175.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.83 233.50 1159.01 331.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1124.21 233.92 1230.32 379.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.72 333.66 1181.08 513.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1307.99 489.01 1341.94 567.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.92 444.50 1246.28 760.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.64 86.90 429.25 363.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1260.95 811.76 1317.98 887.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000651.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000651.txt
deleted file mode 100644
index 542ce4e2a78d949ee494bfdf5896b1eb2f8f8f7e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000651.txt
+++ /dev/null
@@ -1,92 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1425.26 823.76 1456.41 930.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1268.68 790.70 1338.75 861.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.59 824.39 1298.76 1081.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.75 827.39 1432.57 1080.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1501.09 785.69 1634.90 1053.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.59 837.24 1551.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1071.46 147.11 1101.63 182.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.36 231.10 533.63 275.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 396.65 266.97 424.21 299.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 941.50 539.68 1018.56 623.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 865.61 480.02 910.15 561.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1222.97 177.34 1245.86 228.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1342.97 927.29 1473.41 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1560.76 966.05 1610.22 1021.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.45 816.14 1722.22 1046.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1605.81 890.17 1755.85 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.45 352.52 987.76 668.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 806.32 341.77 867.56 635.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.65 229.68 986.33 508.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 977.59 237.49 1078.70 551.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1174.43 607.38 1332.82 939.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 978.08 707.05 1119.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.56 762.58 1004.56 1080.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1002.51 499.55 1110.99 770.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.35 579.95 1448.94 913.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1074.49 414.30 1172.69 755.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 997.27 807.86 1017.01 854.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 772.96 982.82 842.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.74 521.11 1484.05 878.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.79 463.93 1452.81 600.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1156.08 438.01 1254.02 762.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.55 730.78 883.00 995.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 997.64 674.09 1026.93 719.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 909.58 501.76 936.39 526.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 0.00 601.79 33.68 677.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.41 401.50 175.25 767.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.71 899.54 644.34 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.97 170.55 663.21 276.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.53 432.10 589.78 567.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 805.26 982.74 880.29 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1468.43 694.16 1502.00 752.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.09 598.41 1018.59 1007.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.57 311.53 356.15 476.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.91 460.59 1325.78 768.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 822.94 306.93 890.94 619.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 952.75 149.78 995.50 194.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1046.56 192.99 1064.67 225.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 973.79 196.19 1060.25 298.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 950.77 99.65 996.33 256.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1053.31 234.37 1134.11 393.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 889.15 353.84 916.49 403.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1098.49 228.49 1148.00 319.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.08 227.55 1241.11 368.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.73 752.98 703.94 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.15 175.52 871.05 312.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1206.43 351.32 1298.59 520.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 823.89 490.11 859.21 523.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1133.70 285.93 1225.12 513.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.70 320.01 1302.79 445.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1052.16 325.44 1176.98 499.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 72.94 283.66 105.07 336.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 323.91 280.20 358.49 346.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.55 393.27 235.68 695.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.39 343.06 122.10 594.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.16 390.01 309.87 512.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.57 417.42 364.15 693.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.06 372.27 502.52 473.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.77 315.09 520.22 471.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 975.35 100.21 1064.00 237.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.03 211.34 853.81 479.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.39 121.98 528.06 375.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.40 209.89 1335.71 504.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1152.62 101.58 1236.67 254.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1076.75 101.23 1156.34 237.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.51 91.39 341.43 322.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.54 180.39 410.64 415.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 21.85 556.87 156.30 856.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.39 772.32 204.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.32 637.05 246.23 967.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.17 92.76 532.75 136.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.20 196.77 183.64 444.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.21 394.52 56.81 608.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.45 604.91 331.57 981.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.02 455.54 308.95 683.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.24 101.90 442.35 259.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.92 90.42 241.97 237.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 187.80 90.50 215.52 113.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.00 93.53 448.21 226.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.93 118.62 546.01 137.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 490.58 92.56 547.23 154.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.55 172.08 130.66 401.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1049.01 100.62 1090.43 251.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000657.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000657.txt
deleted file mode 100644
index f22332b9560cf7fff18929e9a2349ba8566481e0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000657.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 785.65 986.06 858.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1420.10 823.81 1453.94 933.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1560.89 969.28 1610.87 1028.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 949.70 146.34 994.65 191.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 942.92 541.90 1011.30 622.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1271.98 788.16 1338.94 858.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1463.34 691.64 1497.48 748.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1501.38 789.02 1635.39 1040.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.65 837.49 1545.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.60 920.90 1464.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 822.26 304.43 888.77 619.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 822.28 488.68 858.16 522.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.37 175.04 870.36 315.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.50 323.99 1171.19 490.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 910.09 502.33 937.37 527.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 397.47 50.07 616.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.22 897.96 640.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 311.74 277.25 350.64 319.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1192.36 350.48 1293.54 490.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1125.41 283.04 1219.91 499.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.50 319.71 1303.75 463.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1000.44 491.80 1105.88 781.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.74 819.93 1695.00 1036.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1611.22 892.41 1759.73 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1143.23 819.70 1294.29 1080.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.93 463.44 1453.57 588.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.52 825.04 1426.13 1080.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1365.04 522.46 1474.22 856.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 993.02 669.57 1018.89 712.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.68 434.12 1254.03 757.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 759.25 985.99 831.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 997.40 819.82 1018.61 865.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.38 739.49 874.07 993.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 534.39 119.77 544.39 136.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.90 92.52 531.28 136.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.78 553.44 155.47 875.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 481.65 92.81 546.14 154.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.13 414.77 359.91 671.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.49 371.73 501.46 473.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.98 314.78 519.63 472.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.56 92.51 446.99 226.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.16 770.26 215.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.24 197.30 183.03 446.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.93 170.05 105.25 337.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.18 100.53 1154.95 237.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1054.32 233.82 1136.23 443.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.43 228.20 1150.42 321.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1133.51 227.10 1240.60 370.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1042.22 183.95 1063.45 224.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 947.25 99.13 1002.91 247.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.36 100.56 1096.27 247.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.97 761.46 683.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.40 342.09 122.52 600.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.67 89.06 242.74 238.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 187.16 90.30 213.57 113.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.59 391.50 240.56 707.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.88 389.42 315.48 511.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.40 170.00 663.42 277.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.03 310.91 356.24 474.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 976.85 717.93 1123.84 1080.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.41 101.26 442.72 271.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.00 426.64 602.51 568.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.33 351.66 987.76 672.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.65 765.18 1000.84 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.96 234.83 527.32 278.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 385.46 266.04 414.33 300.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 896.18 352.30 921.18 400.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 864.28 478.94 910.79 561.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1072.64 148.63 1101.10 182.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.65 90.40 340.91 325.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.59 180.40 400.86 408.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.44 597.49 332.05 963.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.28 632.19 246.67 945.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.10 398.75 177.68 766.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.42 451.60 309.94 680.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.90 122.04 527.21 377.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.44 208.16 851.33 482.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.80 454.81 1329.48 680.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1248.58 208.93 1337.43 502.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 969.33 232.12 1073.76 550.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1073.17 412.87 1172.41 754.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 848.56 607.32 1014.64 1026.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.53 607.54 1333.35 947.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.25 578.76 1445.86 897.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.16 102.32 1236.38 268.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 975.08 100.11 1063.50 236.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 906.42 227.73 987.59 505.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.50 340.59 865.60 633.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000658.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000658.txt
deleted file mode 100644
index f668a481f93a7bd3608a49780718cf3e2afe3075..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000658.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 967.23 232.44 1072.65 550.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 907.96 226.70 988.34 505.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.34 577.57 1445.46 896.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1143.62 607.24 1332.53 943.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1073.33 412.87 1172.41 755.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.14 454.73 1329.34 680.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.00 818.67 1294.47 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 978.52 720.56 1123.11 1081.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.28 631.70 245.19 943.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1248.28 207.71 1337.56 502.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 384.10 265.63 412.59 299.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.48 101.77 1156.88 237.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 977.13 100.02 1062.43 241.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.88 102.16 1236.25 268.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.66 122.69 526.80 375.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.21 341.77 866.70 633.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.15 208.16 850.97 483.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1502.74 788.10 1635.15 1038.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1561.49 821.07 1694.12 1051.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.71 596.38 332.05 960.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.40 196.70 183.26 446.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.32 450.96 309.94 679.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.72 768.26 219.44 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 480.90 92.72 545.01 153.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.78 552.47 155.47 879.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.18 399.18 178.56 767.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.25 179.11 399.52 408.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.34 90.72 340.60 324.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.65 608.70 1012.63 1025.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.23 764.75 999.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 999.92 490.84 1106.54 782.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 309.94 277.38 349.59 318.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.58 90.08 243.50 237.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 861.98 478.54 910.46 559.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.96 463.63 1454.35 583.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1192.10 348.53 1292.54 489.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.53 318.29 1300.20 475.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.68 371.81 500.71 472.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1611.75 891.55 1760.71 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1072.47 147.87 1101.29 183.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.62 92.70 445.94 226.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.97 389.65 309.56 505.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.25 309.72 354.16 473.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.91 314.32 518.94 471.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 399.97 48.77 610.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.46 342.32 120.74 608.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.86 171.42 101.35 336.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.17 234.65 527.92 278.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.40 92.74 531.10 136.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 534.68 119.63 544.68 136.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 187.42 90.46 212.52 113.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.85 101.14 443.03 276.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 821.93 488.24 857.47 520.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 992.05 666.19 1017.70 709.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.36 323.85 1169.88 491.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.12 417.85 358.64 669.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.07 390.54 239.53 701.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.60 762.22 681.11 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.82 169.13 663.62 277.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 999.04 822.03 1019.10 866.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.36 432.25 1254.07 746.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1418.54 823.48 1452.89 930.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1298.11 824.74 1425.82 1081.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1334.44 917.96 1463.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.50 835.30 1546.58 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 758.34 986.71 828.46 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.83 741.34 875.47 1001.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.45 523.04 1470.77 852.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.76 351.23 987.76 670.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.24 425.35 604.39 566.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 949.01 146.10 994.75 191.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 909.20 502.43 936.96 526.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1561.34 964.28 1609.64 1029.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1460.74 689.25 1496.33 746.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 784.89 987.02 849.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1271.43 787.15 1338.76 859.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 943.03 542.18 1009.81 622.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 896.99 351.88 922.45 399.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.53 898.83 641.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 946.83 99.30 1004.79 244.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1096.65 226.51 1149.46 320.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1132.02 226.01 1239.89 373.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1042.99 187.06 1063.14 223.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.45 100.26 1097.26 249.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 822.31 305.72 888.22 619.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1125.06 282.46 1218.25 497.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1052.09 231.52 1136.26 439.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.87 175.14 870.37 314.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000661.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000661.txt
deleted file mode 100644
index 00e84647f952dcac98d5075f89009c2377393b19..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000661.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 750.55 740.98 867.16 997.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 753.47 987.25 822.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.37 912.53 1458.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.44 830.96 1545.43 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 947.01 145.03 993.95 190.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.36 818.55 1420.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1614.59 893.67 1762.35 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.45 788.51 1636.02 1031.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1272.37 787.86 1336.37 858.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 781.88 984.98 833.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 797.73 764.66 991.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 978.64 723.44 1124.20 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 858.83 478.34 908.05 560.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 900.24 350.75 925.21 398.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1347.37 462.89 1468.81 657.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 989.22 662.89 1016.22 704.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1157.71 430.47 1254.68 745.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 909.56 500.04 936.81 526.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1415.65 821.96 1452.43 927.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 943.44 542.13 1005.14 622.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.45 826.05 1695.02 1050.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.03 520.94 1468.44 858.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.10 345.57 1289.88 490.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.29 314.26 1298.60 468.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.00 122.00 527.14 377.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.40 195.96 181.05 445.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.65 90.40 339.02 328.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.97 630.07 244.88 919.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.65 592.44 332.87 960.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.30 450.96 310.92 679.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.92 398.14 179.56 765.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 480.40 91.76 546.17 153.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.19 767.51 223.20 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.00 92.05 529.24 135.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 534.08 118.73 544.08 135.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.86 100.08 442.56 370.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.03 91.49 444.85 225.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.06 89.56 243.62 237.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 187.27 89.69 212.04 111.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1076.40 99.78 1155.55 238.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 976.67 98.88 1062.89 240.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.80 101.04 1237.72 290.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.58 412.87 1174.71 754.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 915.90 350.37 987.33 669.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1049.09 99.34 1097.01 248.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.49 169.23 662.10 277.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.19 422.83 613.78 565.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1250.57 206.71 1337.37 499.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.69 224.44 1150.11 324.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 945.36 98.22 1003.69 240.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.78 552.46 153.69 885.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.36 370.72 500.23 470.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 401.64 45.44 618.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1042.41 183.76 1061.92 218.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.10 226.22 989.47 502.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.30 339.81 868.96 631.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.64 206.75 850.55 474.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.67 176.82 392.42 413.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 998.22 826.51 1017.89 868.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.90 323.73 1166.13 490.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1121.79 279.37 1215.88 496.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 821.77 487.10 857.49 520.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 822.58 305.29 887.97 618.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.44 174.36 868.68 313.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 962.38 231.13 1070.58 547.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1457.71 685.03 1490.49 744.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1072.61 147.99 1101.42 183.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 377.87 262.90 407.45 297.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1134.69 225.90 1238.11 364.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1054.09 233.62 1134.64 390.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1562.63 976.64 1610.52 1031.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 997.13 486.17 1101.77 786.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.65 576.33 1447.35 890.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.91 451.97 1329.55 677.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.71 812.70 1292.36 1081.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1138.33 607.24 1330.32 950.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.96 607.26 1009.94 1025.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.74 388.72 308.89 503.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.14 388.56 242.59 701.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.09 342.05 118.56 617.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.04 899.34 640.59 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.80 765.73 670.90 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.89 412.94 382.50 661.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 308.17 275.78 343.98 319.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.65 234.34 527.07 276.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.10 167.59 95.06 335.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.88 310.21 353.78 471.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.13 314.13 519.22 469.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000664.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000664.txt
deleted file mode 100644
index 646e53354a5e013ac33a73476fefd1f0707cb618..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000664.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1562.03 975.84 1612.69 1030.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 900.28 348.81 927.00 397.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 945.61 143.59 981.31 188.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 746.91 984.58 821.96 1079.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1413.53 817.70 1452.55 922.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1451.40 652.97 1489.30 727.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 943.21 543.25 1004.79 622.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.75 88.40 337.56 328.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.92 175.90 391.56 419.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.85 99.88 441.27 366.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.40 119.70 526.68 377.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 986.14 662.25 1011.34 701.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 856.13 478.42 906.31 558.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 977.82 725.07 1126.11 1081.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.51 765.22 980.72 1079.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.24 808.07 1291.13 1079.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.08 590.56 330.48 960.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.29 625.92 244.56 948.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.39 767.78 227.67 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.92 205.94 850.96 477.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.51 338.24 870.00 630.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 995.67 480.51 1100.58 787.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.29 410.58 1174.97 753.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.29 608.05 1330.91 1027.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.05 574.08 1447.04 889.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.39 550.30 153.67 944.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1251.51 206.37 1338.24 497.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 959.07 230.87 1069.31 547.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1453.91 680.74 1482.63 741.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 489.20 91.00 543.74 153.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.12 767.10 660.49 1071.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1042.83 182.85 1061.27 216.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1072.91 147.72 1101.64 182.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 187.35 88.97 211.97 111.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.42 231.96 527.73 275.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.01 194.93 181.71 445.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.28 448.90 311.44 786.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.58 396.86 180.94 764.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 977.04 97.69 1065.54 237.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1076.25 98.74 1157.17 254.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.14 100.30 1239.54 289.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.17 387.63 314.47 634.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.54 410.33 388.34 659.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.90 313.48 518.71 470.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.82 163.67 94.38 333.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.58 309.16 366.27 471.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.53 370.34 501.31 470.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.16 87.62 258.44 236.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.30 90.79 443.56 225.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.63 311.93 1297.32 470.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.81 225.60 1238.79 363.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.82 233.02 1134.53 414.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.82 221.15 1149.16 326.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.21 98.35 1097.84 248.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 945.69 97.20 1001.44 239.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 995.85 828.71 1018.60 871.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1273.09 785.97 1332.94 856.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 909.46 501.40 937.43 526.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.83 387.70 241.33 712.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.04 341.72 117.95 627.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 399.81 42.04 724.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1117.65 275.90 1216.25 579.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.11 343.21 1288.91 489.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 778.73 986.42 821.59 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.15 429.45 1254.59 746.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.69 450.38 1328.87 798.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.86 518.91 1464.57 860.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.44 461.48 1467.77 655.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.22 303.65 886.07 617.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.56 173.43 868.45 314.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 911.40 224.32 988.06 409.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1046.94 323.06 1163.30 705.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.69 895.10 1764.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 371.92 260.61 402.64 295.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.76 827.83 1693.69 1080.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 819.16 486.97 856.44 519.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.30 168.17 662.12 274.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.57 908.60 1455.26 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.09 898.56 638.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.61 91.55 529.93 135.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.49 351.08 987.53 670.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.55 423.75 621.58 564.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.35 824.65 1543.59 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1505.74 790.30 1636.82 1028.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.43 612.20 1005.33 1047.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.66 740.09 862.36 997.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.05 817.99 1416.66 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000665.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000665.txt
deleted file mode 100644
index 1c9e9bd2b9b236fe4dc90734ae17eb7c1b0445a3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000665.txt
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 916.49 351.08 987.53 670.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.18 274.92 1216.25 579.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1046.94 323.06 1163.30 705.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.22 303.65 886.07 617.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 911.40 224.32 988.06 409.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.56 172.97 869.01 314.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.51 338.24 870.00 630.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 995.26 480.51 1099.77 792.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.19 411.32 1176.44 753.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.30 168.17 662.59 274.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.66 206.37 1338.24 497.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 958.24 230.87 1068.89 547.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.55 205.94 850.96 482.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.11 342.19 1288.91 489.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 819.16 485.91 856.96 519.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 369.99 260.81 402.27 295.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.35 830.30 1693.69 1079.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.69 896.60 1765.24 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.44 461.48 1467.77 657.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.38 518.91 1464.57 860.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.75 612.62 1003.65 1047.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.70 740.09 858.66 997.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.69 450.38 1328.87 796.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.82 429.45 1254.59 746.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.84 823.14 1543.59 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.68 790.30 1636.82 1028.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.49 816.44 1416.66 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.23 908.84 1453.64 1079.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1147.63 606.69 1330.91 1027.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.69 625.92 259.68 948.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.82 765.22 975.64 1079.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 977.82 725.07 1126.11 1081.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1137.92 808.07 1291.13 1079.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.05 573.67 1447.04 889.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.39 550.30 153.67 944.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.63 590.56 330.48 960.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.87 767.58 228.16 1057.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 187.57 88.97 211.97 111.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.42 231.87 527.92 275.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.14 423.75 624.33 564.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 489.20 91.00 543.74 152.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1450.57 679.95 1479.49 740.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.63 310.79 1297.32 470.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.62 225.60 1238.79 363.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.82 233.02 1133.95 412.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.13 220.01 1149.16 326.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.21 97.63 1097.84 248.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 946.62 97.20 1001.44 236.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.30 90.79 443.56 225.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.85 99.88 441.27 365.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.40 119.70 526.68 377.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.75 88.40 337.56 328.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.92 175.90 390.31 420.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.28 448.90 311.44 786.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.01 194.93 181.71 445.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 977.04 97.69 1066.91 233.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.58 396.86 181.33 764.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.14 100.30 1241.24 289.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1076.25 98.74 1157.17 254.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.82 163.67 94.38 333.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.90 313.48 519.63 470.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.53 370.34 501.31 470.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.58 309.16 366.27 471.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.54 410.33 388.34 656.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1274.45 785.97 1332.94 856.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.42 341.72 117.95 627.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 399.81 39.39 724.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.83 387.70 241.33 704.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1072.91 147.72 1101.64 182.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1042.83 182.55 1061.27 215.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 909.68 501.40 937.43 526.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 994.51 829.49 1017.93 871.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.85 768.30 653.89 1066.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.01 897.82 637.66 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 858.39 477.90 905.24 558.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 943.83 544.64 1004.79 622.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 985.45 662.25 1008.51 701.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1412.70 821.45 1452.55 921.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1450.87 652.97 1491.69 727.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 742.58 986.10 808.62 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 901.33 348.81 927.93 397.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1562.03 975.84 1612.69 1030.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 945.61 143.59 981.31 188.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.17 387.63 315.02 633.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.16 87.62 258.44 236.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.61 91.55 529.93 135.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000684.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000684.txt
deleted file mode 100644
index 53dad6d1f511611d5c0eb70a90686b0fda9bf552..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000684.txt
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 485.20 88.10 541.11 148.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.61 165.50 661.34 271.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.55 366.03 506.23 466.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.37 305.79 353.84 461.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.36 169.87 869.35 320.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.48 96.97 1193.99 229.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 954.17 224.63 1061.68 506.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1306.09 546.57 1447.30 883.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.67 583.65 1326.81 981.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.61 619.56 992.41 1081.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.00 86.99 440.20 218.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.09 84.81 246.62 233.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.27 169.70 354.64 360.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.97 203.78 869.31 470.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.27 579.69 330.01 908.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 13.52 349.28 100.81 704.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.71 385.22 317.22 536.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.25 401.00 403.27 633.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 980.02 178.20 1062.69 275.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.05 95.68 1096.06 243.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 958.75 94.72 1003.74 225.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 956.11 138.33 988.50 182.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1046.65 169.11 1065.85 207.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1071.32 136.26 1096.01 173.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 982.30 95.39 1072.73 225.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.54 96.06 1155.19 245.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.90 97.24 1261.02 285.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.00 204.37 1352.57 500.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1057.39 396.97 1170.13 730.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.45 349.00 993.92 666.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.58 300.42 888.49 613.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1347.52 447.30 1454.23 642.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.14 893.11 1417.75 1080.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1378.55 961.39 1581.37 1081.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.85 838.95 1689.87 1080.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1614.71 914.14 1765.95 1081.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 480.16 96.12 492.19 125.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.58 219.34 1220.11 346.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.92 299.17 1289.87 450.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.64 85.45 341.97 295.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 433.56 115.03 459.91 175.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.92 103.29 438.41 381.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.70 125.74 518.87 373.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.11 337.11 869.03 625.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.44 220.22 997.27 392.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.03 87.90 528.66 131.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 186.74 85.55 207.26 108.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.25 311.05 526.29 467.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.86 265.24 1203.90 575.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 905.60 344.52 931.56 397.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 956.93 646.24 1002.19 692.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 909.56 498.50 934.48 525.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1402.24 793.34 1442.87 903.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1443.72 638.43 1480.38 711.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_baggage 0.00 0 0.00 1441.70 675.59 1463.09 723.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.00 779.30 914.70 1082.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.12 535.07 163.88 931.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.11 738.28 241.02 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.57 443.47 1313.92 755.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 974.22 735.55 1139.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.26 790.96 1282.60 1080.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.95 612.23 272.77 846.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 500.44 235.10 522.46 279.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 265.30 269.10 300.74 323.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 347.23 253.81 370.98 286.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.69 192.06 179.70 440.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 968.84 472.38 1070.99 806.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.27 442.45 313.83 777.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.30 389.06 176.54 669.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.85 381.98 238.19 669.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.89 193.39 1210.23 271.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1092.80 212.02 1152.52 312.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1047.11 217.74 1127.92 363.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1555.67 988.85 1625.96 1053.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1518.65 806.85 1632.13 1048.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.63 803.60 1529.05 1039.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1000.07 841.15 1019.47 888.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1287.88 752.19 1344.64 828.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1306.65 500.17 1502.68 747.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.67 798.61 1407.12 1055.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.57 891.31 627.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.50 770.63 580.92 1048.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1027.43 308.18 1150.47 683.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.06 414.02 691.67 561.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 580.79 467.09 666.26 560.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 857.45 473.67 889.42 555.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 814.65 487.49 852.44 519.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 938.08 539.58 980.74 620.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.24 332.04 1294.71 505.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1152.76 423.19 1237.50 737.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000696.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000696.txt
deleted file mode 100644
index 52d83e4709fd25b09bc4240428fa73a5a2b64afb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000696.txt
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1139.66 96.92 1200.54 222.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 972.15 139.06 1003.27 177.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 609.14 461.36 694.03 562.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 853.97 473.04 888.90 554.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 949.33 457.96 1052.98 806.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 908.93 346.99 944.46 395.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 980.40 752.69 1142.72 1081.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.74 208.72 1144.61 284.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1046.52 218.31 1121.30 369.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 917.44 219.51 991.08 394.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 476.68 87.97 540.62 149.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1044.80 170.71 1064.80 210.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1072.50 135.11 1092.10 169.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1190.18 162.73 1210.59 204.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.11 298.95 886.41 615.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 245.07 268.98 278.62 324.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.63 336.94 869.52 625.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1144.53 416.89 1233.44 728.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.17 87.94 526.52 131.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1278.10 749.24 1339.10 824.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.26 544.11 1447.05 871.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.20 314.30 119.58 412.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1281.83 454.88 1311.42 509.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.30 298.67 1276.27 420.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.32 632.37 998.38 1082.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 906.38 498.56 930.49 525.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.25 366.91 503.62 467.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.41 212.96 1216.51 336.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.29 264.39 1199.16 559.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1279.49 325.08 1302.61 365.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.56 199.64 888.65 442.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 706.89 69.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.85 524.24 163.08 923.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.32 207.00 1355.69 502.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.09 568.21 329.43 883.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.19 355.58 97.91 702.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.07 399.33 415.70 574.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 960.43 217.79 1061.05 462.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.98 306.06 352.77 478.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.91 789.89 1283.01 1079.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.10 96.09 1150.68 250.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.67 87.05 440.48 221.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.08 195.47 1214.08 283.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.69 606.12 262.21 815.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.00 127.49 510.61 375.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 939.28 558.39 972.13 621.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 811.66 486.55 850.34 523.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.89 436.54 313.62 767.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 986.87 94.96 1075.51 240.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.79 384.96 180.95 662.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1053.83 391.53 1160.76 730.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 998.33 858.23 1023.64 903.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.13 883.57 1386.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1285.23 795.09 1410.96 1024.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.33 446.91 1454.53 774.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1312.93 495.23 1491.66 677.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.26 776.10 518.98 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.13 888.93 613.35 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.95 846.97 1689.41 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1021.79 305.74 1151.00 683.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.70 97.33 1269.66 287.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 918.63 349.44 998.01 667.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.85 804.31 1509.96 1036.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.38 405.63 719.89 562.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1522.34 811.39 1633.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.21 947.87 1554.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1614.97 917.99 1765.58 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.00 375.25 239.78 657.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.25 384.71 310.11 500.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.29 311.43 534.24 466.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 186.05 86.98 207.94 109.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.63 331.03 1288.03 495.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.13 164.92 661.00 274.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1556.57 994.39 1619.25 1061.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.36 581.74 1327.89 951.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.08 107.00 430.61 388.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.54 432.54 1307.38 779.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.77 84.51 261.26 232.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.38 171.64 335.31 428.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.13 192.58 179.64 440.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 324.12 255.77 354.34 287.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 491.81 234.38 514.67 279.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.21 732.84 246.87 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 943.44 634.05 988.24 677.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.36 784.61 866.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000706.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000706.txt
deleted file mode 100644
index 81aaabdf4f36ef86c814e13f4bee8df6ae741558..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000706.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1240.98 868.34 1366.43 1080.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.84 780.58 1397.72 988.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.45 790.85 1490.52 1019.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.75 782.52 481.80 1080.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.22 880.04 595.61 1081.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 999.89 853.37 1018.30 897.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 425.62 110.43 446.30 172.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.26 309.70 536.68 464.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.35 382.44 304.99 490.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1190.05 149.98 1210.42 198.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.71 84.85 434.48 217.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 472.87 93.50 491.50 127.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.59 520.57 162.40 919.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.21 722.39 256.56 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.22 164.41 322.88 427.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.35 189.05 177.51 431.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.96 563.88 326.88 884.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 955.80 209.31 1057.83 497.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.35 531.66 1446.44 823.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.78 426.93 1302.40 750.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 986.48 92.11 1077.72 256.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.83 403.24 739.09 560.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.23 629.80 993.32 1081.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.74 105.14 423.00 385.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1143.23 94.31 1194.91 208.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.42 287.37 1269.64 406.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.34 188.67 1217.93 282.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.26 199.10 1133.74 270.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.82 321.28 1278.10 488.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.89 253.78 1195.36 554.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1193.28 149.16 1215.96 210.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1518.59 814.65 1636.22 1080.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.22 161.74 659.57 270.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.36 296.30 884.19 611.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1617.13 923.03 1767.34 1080.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1312.60 481.34 1465.26 660.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1554.41 853.56 1693.34 1080.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.00 125.66 506.62 367.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 475.40 85.24 538.34 147.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.82 441.17 1454.93 776.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1432.54 656.73 1447.87 707.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.41 768.14 892.01 1080.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.68 780.86 826.75 1081.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.26 430.96 316.74 763.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 978.20 748.38 1133.06 1081.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.85 353.95 95.27 707.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.09 695.99 85.02 1082.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.08 378.03 177.39 740.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1043.78 166.79 1067.58 202.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.59 93.35 1152.64 223.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 914.74 210.38 992.36 393.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 909.82 337.34 952.65 385.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.98 207.42 1210.79 332.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1049.69 214.12 1116.88 362.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 933.64 624.42 967.81 668.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.45 192.92 896.58 363.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1053.44 92.86 1096.18 243.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 809.46 483.30 847.51 518.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1560.86 995.59 1620.22 1070.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 630.80 460.19 713.64 559.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 851.16 464.67 889.34 551.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 902.63 494.72 925.30 521.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.09 81.56 256.33 229.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.60 206.03 1370.43 499.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 487.03 235.24 510.32 279.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1028.29 303.84 1147.32 680.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 222.93 262.36 254.96 316.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1265.77 739.17 1329.11 812.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 303.01 246.17 332.67 282.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.79 926.69 1536.90 1080.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1428.41 774.58 1451.70 871.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.97 969.10 1558.99 1080.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 184.07 84.63 209.60 106.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.75 408.25 1233.45 720.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1052.17 388.96 1159.54 725.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.07 573.98 1324.30 870.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.44 334.83 863.09 622.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.41 94.47 1272.62 282.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.02 390.37 429.86 568.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.94 364.08 496.54 463.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 936.95 451.68 1042.02 802.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 921.17 346.04 997.96 635.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.95 303.79 351.36 503.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1074.08 132.87 1092.35 166.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.26 600.38 255.32 796.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.87 369.86 239.15 648.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.77 776.09 1274.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.65 85.38 526.35 127.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000707.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000707.txt
deleted file mode 100644
index b62d80ccefe9f8f14ee9dd4637ce406d869cce05..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000707.txt
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1165.13 187.84 1216.00 281.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 914.97 208.92 992.29 392.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.85 479.52 1462.08 713.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1517.81 815.86 1637.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.53 439.59 1460.85 775.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.28 296.55 883.78 610.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1040.69 211.55 1117.18 359.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.39 252.26 1196.50 498.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.39 246.26 509.02 278.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.00 377.49 175.46 736.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1557.80 1002.40 1621.67 1072.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 632.30 458.96 713.33 558.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 848.63 462.35 889.73 549.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 920.69 345.20 996.79 634.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.78 629.69 993.36 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.94 285.46 1268.94 404.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.85 319.43 1277.25 486.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1632.65 922.88 1767.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1081.38 92.42 1153.22 228.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1264.40 743.79 1329.15 809.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.63 563.02 326.03 884.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.93 718.83 259.23 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.96 521.20 161.95 916.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -6.27 690.88 84.82 1078.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 352.69 93.57 707.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.20 430.25 316.41 761.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.09 93.63 1208.35 206.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.37 197.11 1137.37 268.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.97 109.30 446.69 174.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 183.63 83.20 208.85 106.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 472.59 93.05 489.93 125.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 936.12 450.34 1040.87 802.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1052.23 387.61 1160.09 721.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1028.00 301.52 1147.79 678.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.37 93.91 1272.50 281.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 985.46 91.89 1076.70 265.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.89 192.20 896.98 364.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.44 333.22 863.57 621.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.37 780.06 824.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.20 598.71 255.19 792.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.99 368.87 239.11 649.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.89 381.54 306.65 487.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.14 389.05 430.02 563.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.84 162.53 321.02 425.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.87 105.14 421.80 385.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.91 206.28 1371.19 499.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 310.21 279.73 328.38 304.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.64 403.23 740.85 558.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.65 91.92 1095.94 241.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.21 303.47 350.49 509.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.28 362.91 494.50 463.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.33 82.73 349.23 211.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.30 81.47 256.34 229.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.84 83.61 526.71 129.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.37 161.46 658.35 266.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.29 780.07 484.07 1079.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.55 879.49 593.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 909.44 336.23 952.15 385.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 902.45 493.86 924.72 519.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1074.23 130.92 1094.08 167.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1306.05 922.79 1534.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1239.24 865.84 1364.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1444.75 964.69 1559.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.34 788.16 1489.76 1013.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1555.44 854.96 1693.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.83 188.64 177.37 431.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.19 126.15 505.36 368.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 952.58 209.25 1057.41 514.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 302.66 246.14 329.46 280.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1426.73 769.95 1452.81 868.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 219.32 258.66 252.39 316.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1191.54 138.29 1216.62 208.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1186.48 147.24 1210.15 200.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.88 167.40 849.21 288.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 807.90 481.20 847.99 518.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1043.40 170.93 1066.55 202.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.57 1019.81 689.58 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 933.88 624.15 965.07 666.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 471.55 83.22 539.38 145.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 999.70 852.61 1018.43 898.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1166.16 464.67 1207.85 577.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.12 308.81 535.52 462.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.41 84.35 434.68 217.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.25 766.44 890.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 979.14 748.14 1131.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.54 569.85 1324.70 865.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.86 774.49 1276.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.09 527.97 1447.46 826.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.48 426.68 1301.92 751.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1144.17 406.79 1232.27 719.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000709.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000709.txt
deleted file mode 100644
index 32498e017fc808342898e8f80b61e7492b7a2908..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000709.txt
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1188.50 144.57 1211.37 197.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 984.27 89.15 1076.93 255.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.45 186.48 177.03 427.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1192.64 143.81 1216.38 204.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.14 245.30 508.63 279.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 932.88 623.64 960.28 664.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 919.51 343.75 997.49 632.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1646.29 923.98 1768.40 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.43 375.93 175.60 732.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 307.03 276.84 325.68 303.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.40 399.74 744.13 558.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.34 158.85 658.51 267.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.40 282.91 1268.04 401.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1423.44 766.96 1452.61 866.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1419.43 648.50 1460.78 707.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.44 107.59 447.12 175.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 183.28 79.80 209.28 103.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.52 1007.64 686.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 998.14 852.97 1017.62 899.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.05 80.22 348.59 206.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.90 82.12 524.99 126.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 472.10 91.58 489.57 123.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1443.70 960.24 1554.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.28 855.53 1695.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1166.83 463.97 1208.41 564.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 807.37 479.54 847.03 516.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1299.09 918.32 1531.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 636.55 455.25 715.16 556.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.99 386.17 431.92 558.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.94 361.52 493.13 461.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.48 90.72 1208.92 204.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1075.29 129.73 1094.94 164.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 474.34 83.27 538.07 143.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.37 595.16 251.47 784.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.15 366.35 238.10 646.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.37 379.50 306.82 483.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.03 91.70 1273.02 279.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1029.80 299.09 1148.20 677.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.76 183.15 1215.94 280.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1081.85 89.93 1153.53 219.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.51 249.68 1194.45 496.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1035.90 208.37 1117.02 362.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 914.92 207.02 986.67 391.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1515.95 816.78 1639.14 1080.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.81 317.50 1274.08 483.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.36 437.50 1463.02 773.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.06 190.19 898.06 360.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.01 293.93 882.88 607.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1235.01 862.69 1359.76 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.77 785.66 1487.18 1008.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.33 165.31 850.17 290.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.91 332.15 864.48 620.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 951.91 204.41 1057.00 499.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1144.05 404.55 1232.27 716.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 934.10 448.42 1038.09 795.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.76 385.89 1161.42 721.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.57 777.57 463.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.68 876.91 586.79 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.75 517.91 162.26 912.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.38 351.95 93.05 697.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.44 159.90 318.37 424.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.32 560.24 324.90 887.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.05 428.09 315.73 760.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.05 103.16 420.83 383.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.46 124.95 503.76 369.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1287.78 203.99 1373.71 497.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.11 79.10 255.06 227.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1262.93 736.57 1329.12 803.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.05 628.04 993.30 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 214.55 256.07 249.91 313.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1557.83 1003.84 1621.24 1074.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 902.15 491.90 924.57 518.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1052.51 89.92 1097.84 238.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.14 82.29 434.26 216.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 847.91 463.43 889.41 548.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1315.54 477.58 1454.22 651.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 908.99 333.82 951.08 382.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 298.41 243.73 325.50 278.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.39 307.01 535.40 462.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.30 203.93 1208.97 326.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1045.10 165.69 1066.59 199.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.80 565.87 1323.20 862.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.13 770.94 1277.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.10 523.38 1447.95 827.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.76 425.59 1302.23 749.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.02 764.98 888.22 1085.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.89 779.93 819.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 978.81 749.08 1128.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.05 686.77 87.07 1080.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.83 714.96 260.45 1082.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000716.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000716.txt
deleted file mode 100644
index c6600d7c75a1d4c87700eb0944fde63cb1cfbaa3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000716.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1293.21 519.03 1445.79 819.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.08 558.74 1322.62 860.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.23 205.90 1383.85 498.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.27 93.91 1273.05 275.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 981.51 90.79 1075.04 267.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 942.94 212.42 1051.82 494.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1225.04 859.91 1351.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.58 782.68 1477.80 1005.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1568.85 1017.05 1613.95 1076.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.60 826.31 1639.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1427.46 642.83 1452.06 699.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1315.12 479.56 1431.97 605.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.97 770.16 1374.84 939.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.79 438.30 1466.97 775.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 924.33 622.44 951.81 663.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.14 187.82 175.00 428.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.52 160.21 308.90 425.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.72 376.66 176.10 658.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1085.31 91.43 1156.54 221.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1182.94 146.34 1215.89 199.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.17 92.60 1197.31 203.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.24 429.17 319.28 761.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.36 559.49 323.10 896.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.07 705.71 269.37 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.79 510.58 160.28 909.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.66 779.11 433.30 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.84 788.38 802.67 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.06 774.08 884.55 1080.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.06 632.89 998.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 978.50 760.44 1121.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.84 766.36 1276.26 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1104.72 207.70 1200.94 319.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1035.72 204.36 1120.76 373.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1074.54 129.36 1100.35 165.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.25 180.33 1212.41 290.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.59 248.60 1191.79 491.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.20 281.48 1262.21 387.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.10 205.60 986.98 392.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1259.52 722.70 1327.21 792.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1421.55 761.22 1454.22 866.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 199.89 254.46 237.27 313.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -4.21 689.46 91.67 1079.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1049.14 164.65 1068.39 198.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 847.06 468.51 892.03 549.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 805.86 481.38 844.51 516.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 900.31 491.67 922.27 518.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 907.01 332.25 945.35 380.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.68 425.28 1303.55 636.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.80 404.20 1233.46 714.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1057.21 383.00 1164.60 717.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1033.01 297.03 1149.66 672.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.41 106.28 415.80 384.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.27 129.61 498.88 374.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.98 332.52 862.71 621.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 931.34 449.42 1034.55 785.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.10 295.99 880.82 609.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.97 308.96 531.81 457.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.35 362.74 480.95 462.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.65 392.72 752.51 559.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 648.65 448.94 728.09 558.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 477.39 242.46 508.16 285.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.18 301.71 357.06 608.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.66 381.12 301.53 483.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.96 385.17 437.20 471.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.37 80.23 254.08 228.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.83 353.57 94.92 699.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.63 82.22 344.14 224.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 181.32 80.77 208.00 105.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.10 594.71 261.20 752.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.40 366.13 239.04 652.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 422.07 110.02 438.05 163.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.36 161.94 1038.44 266.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1157.53 315.55 1267.93 492.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.20 191.54 899.46 378.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.34 344.20 995.55 624.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 471.33 83.44 537.70 143.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.45 160.71 656.57 269.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.43 83.30 431.66 217.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 284.88 242.66 317.76 278.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1439.34 631.75 1469.07 708.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.80 168.08 851.71 338.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1561.81 860.92 1700.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1657.12 935.73 1773.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1431.42 949.74 1545.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.51 917.98 1518.56 1080.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 991.50 866.56 1012.04 911.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.52 878.36 568.88 1080.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.75 83.61 523.65 128.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000742.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000742.txt
deleted file mode 100644
index 155dc13a7ece1755154cdd6e7ca4ce9ad67849a8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000742.txt
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 173.73 163.40 263.21 432.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1260.96 707.61 1316.75 784.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1423.76 760.04 1448.26 870.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.99 426.48 324.61 643.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.02 99.35 1168.39 236.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.38 674.24 106.53 1080.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.74 546.44 323.80 815.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.99 376.76 212.49 734.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.86 813.83 699.82 1080.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.87 196.11 175.86 422.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 926.20 439.96 1027.77 785.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.12 665.66 978.65 1080.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.81 89.70 339.88 354.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.02 122.30 417.01 408.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1036.72 207.86 1111.14 370.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.85 193.28 1130.40 258.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 944.53 169.20 1038.74 291.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.26 761.23 1270.76 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 471.85 91.50 536.51 153.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.28 511.02 1450.34 847.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.22 166.87 667.50 277.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.69 308.75 357.24 489.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 822.80 190.99 908.24 469.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 990.51 98.25 1082.03 285.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1050.11 161.89 1072.00 199.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.56 279.90 1259.75 422.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.91 369.99 468.35 470.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.70 389.49 444.48 474.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.57 377.57 91.21 738.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 906.29 491.71 926.20 520.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 981.55 904.81 1005.11 950.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1187.87 421.03 1303.48 623.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.10 401.11 1249.43 704.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.85 319.83 1242.68 649.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.14 302.58 882.32 618.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 805.97 490.28 844.34 525.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.41 390.89 803.45 552.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.05 341.60 861.77 629.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.94 475.21 899.44 556.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 922.09 338.12 949.51 384.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.02 808.81 928.23 1081.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 954.73 789.72 1124.90 1080.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.66 344.08 1000.89 663.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.95 179.07 854.35 451.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.61 381.33 1181.21 712.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1396.92 438.14 1465.16 781.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.79 101.03 1282.07 280.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 929.25 206.93 1036.35 486.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1599.74 882.60 1706.68 1071.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1518.98 848.51 1638.30 1080.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1659.45 959.45 1801.05 1080.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1538.06 975.41 1667.34 1080.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1222.30 847.70 1328.57 1067.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1311.00 784.38 1459.54 999.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1383.24 928.40 1500.29 1080.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.61 895.25 1466.89 1080.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 697.36 445.05 782.86 567.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.82 180.90 1209.42 299.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 173.13 261.42 217.16 319.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1175.21 147.43 1201.91 200.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 916.44 608.10 943.22 652.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 283.90 279.06 306.91 324.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1443.91 630.71 1504.80 703.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.02 471.98 1358.38 812.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.72 250.71 1177.08 554.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.00 200.98 1200.68 341.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1169.30 549.26 1305.23 853.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1184.44 147.25 1215.09 211.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1085.00 132.77 1110.14 166.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1029.90 295.22 1145.22 653.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.50 138.95 496.66 389.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 42.41 506.91 167.24 899.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.33 590.16 291.23 784.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.95 366.36 252.29 621.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.02 88.64 260.44 232.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 185.53 89.07 211.30 108.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.46 804.80 326.29 1081.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.17 700.31 255.20 964.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.34 91.40 524.40 135.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.71 90.68 430.34 224.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.62 245.61 273.04 283.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 445.47 257.25 498.88 295.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.40 881.85 534.23 1080.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.29 315.91 526.75 480.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000753.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000753.txt
deleted file mode 100644
index 936b05ed9fa47742232dc86b88cea87e0fabb362..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000753.txt
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 998.58 558.88 1030.92 605.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.84 308.54 1237.97 644.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1259.54 694.37 1316.03 771.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 833.23 186.11 919.50 459.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.23 86.65 341.23 350.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 296.66 271.47 317.30 334.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.58 195.96 1196.76 366.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.56 238.15 254.60 274.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 999.26 94.97 1090.10 263.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.58 336.70 860.70 624.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 473.34 87.73 536.01 147.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1421.30 740.75 1445.02 856.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1445.00 628.76 1486.05 702.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.02 96.30 1166.49 229.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 949.66 159.05 1041.57 269.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 846.78 471.34 896.42 552.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 722.85 428.31 802.12 562.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1665.21 968.74 1802.40 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.64 832.62 1326.75 1058.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.92 148.29 1198.18 194.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.96 817.28 673.85 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.13 830.72 939.93 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.80 370.15 218.68 661.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.43 299.17 884.03 614.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.99 415.51 1295.46 594.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.80 397.37 1253.54 594.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 956.72 811.40 1136.57 1080.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1137.49 743.53 1270.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1582.15 896.08 1713.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1533.61 856.44 1631.33 1013.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.96 464.65 1356.37 809.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1244.62 885.35 1452.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1372.48 908.21 1492.41 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.48 768.22 1454.15 985.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.61 950.68 1656.34 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.02 375.38 88.84 732.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.35 192.71 178.56 416.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.23 496.02 179.48 862.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.78 119.86 410.30 392.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.07 155.45 245.96 415.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 977.96 923.47 1005.04 976.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.08 668.94 977.74 1079.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.34 875.93 531.56 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.67 802.34 279.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 977.10 105.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1177.60 151.77 1211.86 210.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1088.56 132.29 1109.75 162.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 911.54 488.11 937.08 515.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 166.06 256.70 212.32 308.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.43 96.02 487.74 129.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.80 88.17 525.57 131.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.83 87.00 432.36 221.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.45 86.46 258.46 185.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.49 176.50 855.55 402.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.37 536.76 1304.08 845.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1310.80 500.01 1449.55 836.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 908.86 603.57 944.48 649.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.22 434.49 1476.55 777.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.41 98.54 1284.89 269.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1059.60 150.48 1080.71 195.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 973.36 104.69 1012.62 196.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1038.74 197.54 1109.25 347.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1156.60 172.76 1209.08 307.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.65 681.89 266.38 923.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.03 581.76 284.63 770.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.23 360.32 257.21 635.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.83 420.71 326.09 737.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.48 304.98 360.18 484.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.92 386.91 444.50 474.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.20 369.02 471.55 467.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.68 310.95 529.62 477.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 431.99 247.58 490.27 293.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.42 163.63 665.13 274.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1025.18 290.87 1138.23 649.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 924.09 436.39 1020.49 778.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.12 139.71 493.35 357.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1067.69 366.81 1183.42 703.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 931.93 202.56 1036.09 455.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.51 534.59 324.88 883.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1079.51 241.03 1168.67 430.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 920.72 340.71 1009.88 495.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 668.47 115.18 1067.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.51 374.86 827.99 720.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.22 274.59 1257.83 416.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000754.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000754.txt
deleted file mode 100644
index 64ef75eb57b876a497f7deaf273333de2046e900..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000754.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1059.16 156.36 1079.07 189.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.05 83.51 341.47 347.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.73 138.14 492.95 354.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.22 155.09 242.81 380.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 981.23 923.37 1003.72 970.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.22 430.33 1473.78 774.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.78 371.60 832.19 717.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1313.54 495.62 1448.45 835.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.29 828.29 940.34 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 957.60 809.20 1133.94 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.10 815.14 670.42 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 909.11 602.01 943.83 646.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.37 533.74 1302.57 842.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1025.18 288.31 1136.10 645.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1067.69 366.81 1181.98 698.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 931.93 202.56 1035.26 447.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 922.25 432.71 1018.19 774.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.49 174.37 855.55 435.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.12 184.78 922.17 456.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 999.56 91.95 1087.98 257.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.58 336.70 860.70 623.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 533.68 87.28 548.02 104.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1137.49 740.79 1268.46 1080.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.81 303.38 358.85 484.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.96 235.25 252.25 272.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.12 358.10 257.21 632.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.49 309.75 529.02 476.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.30 385.03 443.67 469.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.23 367.27 472.13 463.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 972.61 102.00 1004.99 196.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1080.72 94.52 1166.29 226.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.41 95.76 1284.61 265.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.87 170.83 1209.33 306.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1243.67 883.13 1451.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.70 906.43 1491.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1038.74 195.04 1109.74 343.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.74 873.92 531.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.69 668.94 976.53 1079.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.40 828.89 1324.14 1053.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.80 577.45 283.40 769.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.97 679.29 266.70 917.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 974.47 107.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.93 802.34 275.98 1079.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.05 531.32 324.41 874.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1445.00 627.61 1484.74 700.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 912.72 486.50 937.33 512.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1258.02 693.86 1315.02 768.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 847.80 470.90 896.42 550.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 723.57 426.87 802.36 561.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1088.49 127.32 1109.68 161.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 949.53 155.89 1041.18 266.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 166.18 255.10 211.59 307.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.07 296.63 884.03 610.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.26 418.15 327.37 635.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.23 367.41 217.89 660.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 666.71 116.16 1065.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.02 372.20 85.67 729.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.23 494.04 180.47 860.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.45 191.20 177.65 413.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.83 117.91 409.81 391.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.25 194.27 1197.10 361.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1186.54 149.55 1211.86 208.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1582.15 893.98 1708.18 1080.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1421.71 739.09 1445.02 852.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1535.47 853.42 1629.00 1010.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.89 463.73 1357.30 804.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.65 765.89 1454.15 982.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.30 943.30 1655.08 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1664.05 966.26 1802.73 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.32 83.26 258.32 184.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.24 305.52 1237.87 641.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 473.44 85.67 536.50 146.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.71 86.42 433.24 219.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.87 86.42 525.08 128.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 997.65 555.81 1029.62 601.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 920.72 337.17 1009.12 493.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1080.07 237.37 1169.23 427.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.83 272.86 1256.10 415.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 431.26 247.22 488.83 291.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.42 162.00 663.68 272.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.21 394.45 1252.95 589.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.90 412.31 1294.58 587.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000761.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000761.txt
deleted file mode 100644
index 3de7a53315f43c47777fcaef33b6cb73fe65a663..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000761.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 165.94 232.09 209.91 282.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.41 139.71 662.64 248.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.44 333.67 256.99 599.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 427.59 228.49 486.65 273.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.34 361.75 441.03 463.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.35 851.86 529.20 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.04 779.83 249.26 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.52 347.36 470.39 443.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.86 856.55 1442.87 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.02 806.99 1325.90 1027.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1004.25 68.82 1089.40 227.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 917.58 404.50 1014.75 748.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.44 314.52 859.49 600.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.84 346.82 836.00 700.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.04 280.28 354.63 461.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 993.98 509.58 1029.55 581.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 473.23 62.24 536.19 123.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.74 168.26 177.48 390.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.18 131.71 236.91 388.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.69 99.96 407.66 362.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.80 742.15 1451.92 958.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.56 654.54 275.13 899.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.01 117.04 490.56 329.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.95 460.54 188.47 838.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.75 344.08 215.87 618.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 637.87 123.98 1028.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.63 550.24 282.18 746.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.22 152.21 857.87 401.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 473.09 71.63 487.59 102.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 948.18 126.01 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.09 61.01 342.08 333.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 348.83 92.81 703.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 981.09 903.99 1001.72 953.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 847.15 450.23 892.61 529.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1176.59 121.34 1210.26 182.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1087.23 102.56 1105.39 134.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1420.08 617.64 1476.72 680.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.91 396.47 325.65 610.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.29 499.02 325.90 839.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.92 437.44 1351.33 781.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.36 252.91 1251.91 383.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1076.91 213.36 1166.35 391.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.42 173.16 1190.19 336.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.04 74.10 1284.20 245.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 936.89 175.90 1036.85 412.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1080.96 70.65 1165.49 202.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1062.78 126.91 1082.81 173.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 963.59 78.53 1006.88 170.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.04 338.80 1173.22 664.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.55 273.06 883.36 590.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1311.43 474.28 1446.94 814.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.48 511.93 1303.85 820.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1022.23 261.56 1120.65 623.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.86 814.06 939.43 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1132.68 282.07 1236.78 620.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.18 874.66 1703.20 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.87 62.61 526.34 107.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.83 883.29 1478.45 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.36 63.41 433.45 195.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1156.17 370.23 1252.53 562.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.34 384.29 1294.81 533.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1655.52 947.06 1805.45 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 957.15 790.28 1136.36 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1138.09 714.88 1272.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.53 288.48 528.96 452.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1417.28 717.75 1444.13 834.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1152.23 149.13 1211.60 274.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1253.79 671.36 1313.30 746.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1452.92 906.53 1650.87 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.08 658.64 976.01 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 913.96 575.70 941.50 618.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 924.64 315.77 1013.63 475.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1408.95 410.64 1481.73 756.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.28 59.14 256.12 175.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.32 800.31 649.02 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1040.02 171.75 1111.48 312.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.38 835.97 1631.24 985.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.22 163.89 926.70 432.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 735.48 400.58 812.67 535.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000790.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000790.txt
deleted file mode 100644
index d815bf905d87c71b275583a08abb860c5ba5191f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000790.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 424.38 42.59 475.88 176.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 222.35 41.93 235.98 55.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.03 41.56 369.79 313.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.23 42.33 443.31 163.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 495.98 227.15 531.29 267.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.03 112.12 230.21 324.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 216.09 191.73 235.59 229.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.42 43.90 564.58 87.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.37 837.99 608.67 1081.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.95 261.11 390.11 437.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.53 306.74 283.11 553.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.57 315.69 240.86 518.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.84 267.17 572.90 433.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.52 325.18 509.96 421.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.96 332.10 472.80 500.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.41 340.45 354.15 434.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.33 296.74 54.37 628.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 16.34 482.61 53.30 525.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.99 779.57 160.40 1082.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.92 908.46 213.32 1080.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1010.48 52.46 1048.71 144.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.78 520.57 336.98 689.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.12 600.18 170.43 881.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.79 252.58 1279.66 544.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.57 219.48 1275.47 326.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1091.68 188.46 1184.77 360.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1061.01 124.16 1076.85 164.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.91 141.36 1217.85 313.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 975.96 104.69 1063.60 192.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.97 710.00 1476.28 904.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.63 759.11 1360.13 964.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 949.51 282.59 1059.05 596.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.47 340.01 1311.67 513.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 810.49 364.08 884.68 499.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1283.97 627.02 1347.26 700.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.10 679.30 1314.46 1017.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.61 364.32 1388.46 494.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1271.42 404.13 1362.19 743.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 997.48 803.13 1171.77 1080.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1057.49 49.36 1149.07 192.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.09 853.09 1645.73 1080.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.37 841.20 1676.03 967.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.80 833.63 1508.70 1081.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1020.84 924.92 1044.89 976.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1710.51 957.09 1855.71 1080.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1076.67 134.55 1141.22 215.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1077.59 198.15 1102.90 249.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1218.94 92.99 1247.97 153.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1285.61 54.08 1324.75 217.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.39 108.19 1136.94 142.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1038.04 125.85 1057.63 154.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1175.10 52.62 1232.33 169.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1134.83 52.01 1196.89 166.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.19 120.00 1257.70 246.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.94 254.02 925.09 570.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.67 336.61 101.15 665.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.72 499.18 212.55 685.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.04 40.08 307.74 179.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.61 121.59 695.55 229.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1639.95 881.06 1751.74 1081.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.30 428.66 239.10 807.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 897.15 458.23 933.21 508.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 937.69 542.99 968.50 584.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.84 315.88 1227.75 638.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.48 433.42 1471.28 756.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.76 472.87 1339.33 758.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1438.98 406.62 1538.24 729.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.19 802.18 1479.57 1080.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.06 828.57 975.37 1081.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 291.77 243.50 332.20 291.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 981.49 150.55 1082.14 344.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.29 236.20 1168.75 601.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 948.18 375.59 1044.69 711.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.41 311.97 913.26 658.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.46 131.92 999.53 414.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.32 133.81 899.97 366.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.27 105.27 529.74 295.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.83 612.11 319.15 1016.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 513.16 42.41 576.20 104.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.62 656.06 1039.54 1035.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.03 83.46 429.46 332.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.29 147.78 215.48 363.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.03 340.98 162.96 568.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.15 462.94 365.68 728.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1037.09 463.37 1072.50 542.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1444.84 663.30 1483.14 783.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1210.31 963.26 1323.05 1063.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000791.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000791.txt
deleted file mode 100644
index e38f2f664ce9c629350c38ebea7a124c4e980817..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000791.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1010.50 53.48 1049.29 145.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.57 340.13 1312.08 506.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.86 40.53 307.58 180.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.75 498.36 212.29 688.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.03 85.48 430.13 334.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 998.29 806.73 1178.13 1081.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.77 342.25 164.87 567.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.84 368.16 360.54 657.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1036.73 465.76 1074.81 543.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 290.30 245.06 331.11 292.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 898.91 460.54 933.04 510.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 940.45 542.94 969.12 584.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1255.74 804.50 1480.31 1081.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1438.98 407.30 1539.75 729.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.80 830.22 978.99 1081.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1212.36 963.05 1324.62 1064.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1445.17 658.56 1484.22 783.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.33 780.70 157.10 1080.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1714.90 958.16 1858.33 1080.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1642.38 886.66 1754.60 1080.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.79 431.69 241.12 805.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.28 614.85 319.15 1019.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 981.58 149.32 1082.23 345.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.54 236.10 1168.50 603.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.56 461.50 365.68 728.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.87 148.94 218.96 364.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.87 107.59 530.59 311.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.73 134.68 900.62 363.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 912.36 132.68 999.15 413.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1058.65 51.87 1149.53 188.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 949.54 376.73 1045.64 713.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.74 311.50 914.66 657.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1175.57 253.15 1278.96 544.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.14 315.45 1228.62 637.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.16 472.79 1339.64 757.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.67 433.86 1473.03 754.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1582.35 841.32 1677.41 970.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.38 851.03 1647.48 1080.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1284.78 629.02 1347.35 700.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.88 406.38 1361.21 744.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.74 364.18 1390.10 495.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1392.99 835.28 1510.14 1080.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.16 759.95 1361.14 979.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.10 708.41 1476.72 909.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.22 679.93 1316.23 1011.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.00 601.43 171.20 888.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1019.94 926.22 1044.71 974.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 833.37 659.75 1040.22 1021.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.66 254.52 925.16 568.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 814.69 364.28 882.93 497.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1287.41 54.50 1324.59 218.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1076.90 197.93 1102.28 251.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1219.33 92.14 1248.17 154.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.68 120.56 1258.35 241.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1175.41 52.99 1232.74 170.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.85 116.51 1137.48 141.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.88 53.17 1195.64 167.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1039.44 126.28 1057.79 156.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1061.94 123.90 1076.70 166.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 949.45 283.44 1059.62 595.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.17 221.27 1274.99 325.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.74 187.71 1182.34 369.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.42 142.80 1216.02 314.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 975.46 105.04 1063.43 193.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.44 135.14 1141.11 216.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.06 122.21 695.17 229.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.18 267.94 572.62 433.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 495.89 233.45 530.88 270.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.98 340.30 355.39 439.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.68 263.40 393.10 448.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.81 332.12 473.18 501.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.76 326.29 510.11 423.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.55 520.43 337.50 690.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.54 339.46 97.70 666.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 13.44 481.92 47.04 523.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.28 316.56 240.88 502.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.39 308.14 283.49 564.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.66 113.21 230.37 329.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 216.22 194.45 234.78 230.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.97 908.33 215.62 1080.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.86 837.81 608.62 1080.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.39 295.85 53.92 629.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 222.30 42.00 236.89 56.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 513.22 44.79 578.04 105.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.95 44.68 565.32 88.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.90 42.85 371.53 314.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.96 43.08 444.88 164.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.03 43.70 476.51 178.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000792.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000792.txt
deleted file mode 100644
index 8ea7da33088d72484db8228e109899414e27e916..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000792.txt
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1230.20 759.54 1363.67 988.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.47 679.56 1320.63 1012.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1349.20 707.12 1477.02 898.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.06 336.68 1314.76 505.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.00 364.18 1394.57 499.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1210.03 103.98 1236.50 126.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1077.74 198.71 1103.61 252.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1286.93 626.42 1349.13 701.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 941.91 543.06 969.21 584.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1039.55 464.65 1077.75 543.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 900.61 458.84 936.55 511.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.90 222.01 1276.54 324.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1061.99 237.28 1170.91 602.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.12 315.88 1230.87 637.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.39 472.79 1340.79 756.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1331.22 435.36 1474.96 757.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.00 408.46 1541.63 732.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.89 43.20 478.04 178.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.86 40.93 309.54 182.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1446.73 668.63 1486.20 785.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1212.42 962.44 1327.54 1064.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.17 836.46 610.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 779.18 155.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.99 910.42 218.95 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.73 850.06 1647.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1637.05 883.40 1758.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.16 661.48 1043.78 1039.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1394.70 836.74 1512.39 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1717.01 958.84 1860.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.17 842.51 1680.11 966.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.70 44.24 567.49 88.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.79 52.97 529.85 86.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.42 135.07 1142.76 217.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.86 142.40 1218.72 315.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.04 254.95 926.31 416.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 949.68 283.83 1062.50 597.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 817.76 365.93 889.14 499.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.04 252.89 1281.66 540.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.77 121.36 1259.54 243.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.52 186.44 1191.22 369.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 975.95 104.10 1064.78 190.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 983.57 153.11 1081.69 345.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1011.25 53.26 1051.78 146.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.18 52.56 1234.61 171.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 514.12 44.56 580.84 107.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.99 122.30 697.85 228.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 223.63 42.21 238.15 57.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.36 52.17 1196.10 163.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.75 54.17 1325.99 218.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1040.69 126.71 1060.00 158.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1120.13 115.40 1139.44 142.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.46 404.86 1364.03 742.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1023.32 927.68 1047.29 976.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.35 42.25 372.73 317.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.80 43.14 446.09 164.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.36 341.58 358.51 433.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.75 322.94 511.13 424.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.61 269.48 574.92 435.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.54 262.51 395.33 439.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.60 307.98 285.78 567.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.85 332.24 475.87 501.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 289.60 245.81 331.53 294.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.10 114.80 231.25 330.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1220.36 93.00 1250.53 154.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 496.42 232.78 532.62 272.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 216.39 193.02 234.81 231.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 17.01 490.58 49.22 524.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.97 339.85 104.40 672.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 296.70 56.14 628.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.96 316.99 242.78 503.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.53 599.40 172.08 902.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.02 499.26 213.81 689.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.09 518.71 339.35 687.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1130.29 88.00 1143.03 110.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.16 831.32 981.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 999.93 808.28 1185.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.67 804.09 1484.58 1079.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 914.21 131.92 1000.63 414.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.37 311.03 918.86 658.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 950.20 376.41 1047.55 713.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.36 135.37 901.78 367.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.37 52.35 1152.89 190.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.04 149.35 218.84 367.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.49 367.90 362.13 567.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.03 86.72 431.47 336.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.25 107.28 530.68 310.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.34 426.63 243.15 801.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.03 612.46 321.37 1018.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.10 462.02 366.49 730.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.35 341.68 167.48 580.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000798.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000798.txt
deleted file mode 100644
index 3bfebfa5ea6a09d21aca7a3961f51d85ae5d699d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000798.txt
+++ /dev/null
@@ -1,91 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1017.06 809.30 1207.57 1081.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.53 832.20 1010.68 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1228.65 89.73 1251.50 131.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 531.04 43.88 593.48 105.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1285.99 791.55 1503.25 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.44 464.80 1352.54 746.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 935.23 132.13 1018.26 412.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.44 310.38 1257.47 630.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1079.55 232.46 1185.77 596.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 837.64 311.76 955.17 656.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1245.24 949.29 1353.52 1047.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1460.79 666.34 1504.97 781.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1214.84 988.67 1275.05 1081.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 960.43 537.79 987.74 578.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1307.21 626.34 1360.78 696.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1055.75 465.57 1095.21 540.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.69 184.96 1199.54 365.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.63 591.25 183.39 1015.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.92 268.05 589.03 429.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.24 40.39 324.90 180.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.55 147.33 236.74 359.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.15 238.40 548.30 274.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1235.82 90.10 1266.55 149.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1235.86 757.82 1379.79 1008.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.06 674.59 1336.29 983.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.48 670.07 1055.45 983.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.97 401.27 1366.91 737.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1372.56 695.63 1496.34 877.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1347.31 359.44 1422.69 688.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.84 52.54 544.99 85.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.10 112.68 542.87 296.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.00 423.08 264.98 788.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.92 611.29 338.55 1018.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.70 825.33 1528.40 1081.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.64 122.44 715.21 229.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.32 76.67 515.78 126.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.51 43.76 583.22 88.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1598.71 843.71 1703.16 995.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1471.09 841.80 1651.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1742.50 960.16 1885.52 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1652.52 886.57 1781.78 1079.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.22 43.61 492.93 175.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.56 46.01 385.34 310.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.16 838.72 618.58 1082.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1096.83 197.22 1123.81 249.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.32 124.41 1275.09 244.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.23 221.44 1289.99 312.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.57 249.57 1295.32 530.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.80 142.20 1232.46 317.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 842.87 367.06 915.08 493.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1234.92 335.70 1313.65 500.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 963.46 283.57 1078.24 594.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 926.31 458.05 954.81 509.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.16 135.67 1163.35 211.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.70 42.24 463.38 163.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1043.38 928.51 1070.46 978.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.02 263.55 415.43 448.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.91 323.75 521.48 422.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.08 803.95 556.06 1080.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 387.14 1040.50 428.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.87 512.10 355.00 683.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.65 484.62 213.92 706.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.63 331.57 494.60 472.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.59 342.59 191.84 549.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.59 313.91 259.62 489.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.80 305.59 298.82 516.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.61 365.68 373.10 563.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.36 339.70 372.10 433.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.75 296.91 71.72 627.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 33.18 482.84 59.59 529.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.61 343.05 116.93 673.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 779.15 159.72 1080.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1057.34 122.89 1070.93 146.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 991.90 100.58 1077.66 188.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1081.04 50.22 1171.47 177.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 997.16 144.34 1095.88 355.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1142.20 109.67 1162.21 137.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.21 253.40 943.91 388.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1313.12 53.50 1342.47 216.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.97 51.74 1211.05 158.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.45 432.72 1491.39 743.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1461.63 410.92 1563.81 739.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.59 133.46 919.19 403.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 970.19 370.32 1065.95 707.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1067.87 113.52 1098.08 162.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.22 908.81 252.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 -0.15 410.70 29.40 484.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.19 50.42 1070.34 142.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.08 88.14 446.07 341.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.87 454.63 387.06 729.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 302.75 246.84 341.99 293.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000802.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000802.txt
deleted file mode 100644
index 3e39a50aa94f4c9c60e3cc251d0f6edb2c506f3d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000802.txt
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 178.96 149.14 253.56 360.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1010.15 147.20 1110.25 367.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.53 813.01 1225.36 1080.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.19 232.58 1200.79 592.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 546.24 44.91 609.27 105.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.84 786.36 1520.33 1082.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.30 44.24 509.05 176.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.48 420.25 287.05 790.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 602.73 76.05 612.73 88.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.35 455.88 400.79 727.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.08 123.69 729.50 226.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 985.27 369.40 1082.40 701.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 318.09 249.97 352.82 294.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 843.46 134.21 934.15 403.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1171.75 53.33 1225.24 159.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.52 240.27 561.08 277.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1264.80 945.27 1371.54 1042.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1244.36 91.29 1268.36 139.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1228.02 977.44 1282.83 1081.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.86 587.67 201.46 1002.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1323.48 619.70 1374.06 694.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1473.18 666.07 1517.81 781.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1080.60 113.06 1110.17 158.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1251.13 92.53 1282.43 147.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1045.86 52.16 1085.14 144.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1071.47 463.41 1111.49 539.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 865.51 368.39 940.83 502.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1006.94 102.42 1068.15 187.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.56 249.80 1314.82 398.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 977.52 281.10 1092.84 592.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1143.57 143.60 1248.14 317.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1161.40 111.13 1179.39 138.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1114.63 196.87 1140.58 246.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.30 183.88 1216.38 367.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.12 345.71 209.77 549.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.47 314.97 275.78 479.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.84 305.41 312.53 518.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.89 77.50 530.77 126.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.27 43.23 478.83 163.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.58 298.15 84.38 629.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 0.29 395.82 47.51 486.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.96 270.01 596.41 427.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.32 265.96 427.14 454.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.56 50.24 400.19 312.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.04 340.89 387.49 439.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.17 366.45 386.78 583.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.30 325.56 535.87 422.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 44.49 484.32 74.64 529.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.46 611.03 353.96 1017.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.59 93.02 458.90 332.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.98 432.26 1505.01 742.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 951.84 134.32 1032.88 413.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1476.66 414.46 1582.50 750.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.31 41.58 337.10 180.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.46 310.30 1267.89 628.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.66 819.70 1545.66 1079.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.96 837.75 1032.70 1080.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.51 118.75 553.58 296.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.12 909.50 282.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 782.01 158.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.87 481.55 220.09 881.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 977.10 534.25 1003.45 573.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.59 843.98 629.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.67 805.92 540.54 1080.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1658.64 889.75 1800.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1760.41 961.99 1905.89 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1614.74 847.32 1723.09 1013.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.13 512.34 368.21 686.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.20 345.00 128.50 666.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.35 314.77 974.04 657.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.15 44.44 599.36 88.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.64 127.00 1290.62 247.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1261.13 399.15 1378.48 733.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.50 336.96 1322.64 504.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1098.59 52.31 1186.33 173.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1232.30 220.98 1303.92 314.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1061.93 935.42 1086.60 983.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.60 677.49 1069.43 969.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1488.22 841.54 1657.21 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.96 332.74 512.79 463.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1389.63 691.96 1515.45 905.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.35 359.49 1443.85 499.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.65 674.24 1351.77 1080.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1217.88 466.61 1362.46 744.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000807.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000807.txt
deleted file mode 100644
index adbbe60fb07edc5bc003b1580da64cf24c0906d0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000807.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1366.13 425.44 1515.53 748.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.35 461.50 1370.98 745.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.05 308.15 1279.80 626.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.46 226.89 1212.65 586.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 997.48 364.00 1098.57 693.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.57 310.10 992.33 652.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 965.51 133.31 1047.99 399.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.27 50.26 1203.70 164.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.30 50.63 1098.14 145.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 877.04 850.49 1051.48 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.36 609.76 366.88 1012.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.91 478.78 242.35 879.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.72 779.16 1536.18 1079.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1232.06 672.23 1363.99 983.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1046.35 821.53 1252.73 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.19 115.81 562.30 297.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.46 94.30 471.13 325.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.16 147.47 266.40 360.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 559.14 43.05 625.21 105.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.44 342.34 144.14 660.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.03 365.50 398.76 588.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.17 265.33 439.20 458.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.90 579.65 208.16 996.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 12.18 298.11 98.41 629.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1019.74 142.37 1122.60 405.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.57 804.11 538.05 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.14 133.49 945.97 405.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.95 455.58 414.63 724.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1281.01 936.84 1386.04 1036.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1481.25 660.86 1526.51 774.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.29 251.71 365.72 293.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1262.76 84.39 1294.37 144.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1175.63 105.86 1196.32 133.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.22 416.34 1601.40 757.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.41 51.48 1240.48 155.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.71 416.59 300.30 782.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1242.85 393.81 1387.89 724.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1222.25 124.96 1301.84 248.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1776.10 960.96 1920.85 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.25 39.94 347.30 180.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 539.87 238.00 569.81 276.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1333.96 611.06 1387.03 686.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.71 42.57 491.34 164.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.77 43.14 523.85 176.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.22 43.68 611.91 89.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.59 74.09 542.38 127.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.78 509.53 382.14 687.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.80 346.36 227.85 547.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.10 323.83 558.08 422.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.37 327.72 528.37 458.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.12 340.18 402.21 439.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.34 304.90 322.86 569.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 269.05 41.47 284.02 55.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.34 53.31 414.55 312.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.83 122.50 744.88 230.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.39 265.58 596.67 425.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.83 908.68 319.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 785.91 150.41 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.44 312.31 289.67 480.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 56.43 483.43 85.78 529.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 11.95 410.90 63.76 487.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.95 839.20 646.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.12 335.14 1326.44 470.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1103.10 79.66 1132.58 121.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.22 249.43 1327.09 392.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1403.82 357.24 1465.41 491.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1478.00 627.49 1501.58 690.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 991.75 533.67 1016.96 570.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 887.64 362.58 969.27 494.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1242.81 216.22 1317.23 320.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1084.79 457.38 1123.32 535.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 990.37 277.05 1105.73 589.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1138.04 182.17 1230.40 480.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.82 144.58 1259.85 369.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1016.44 101.32 1079.32 187.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1130.39 190.46 1156.63 239.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1255.76 86.86 1278.93 136.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1087.61 104.14 1122.00 157.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.53 809.97 1554.19 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1406.48 687.17 1532.38 886.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1624.44 850.73 1744.84 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1488.16 839.45 1659.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1077.40 945.95 1103.23 994.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.30 680.02 1090.35 964.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1262.93 752.19 1414.31 996.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1235.36 975.45 1289.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1663.35 887.30 1817.14 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000820.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000820.txt
deleted file mode 100644
index 209dfc417bd1ed94cc5a2cbe5591eb11396940a0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000820.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 264.65 159.85 336.70 362.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.12 375.29 473.58 586.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.80 277.07 505.82 483.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 503.42 110.69 816.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.53 607.18 432.83 950.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.18 587.95 282.70 1005.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 419.54 94.95 622.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.51 365.39 308.95 567.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 815.53 163.89 1082.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.33 921.60 425.39 1081.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.01 856.32 744.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 960.50 698.93 1161.08 1050.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1743.13 914.44 1893.19 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1706.90 885.48 1817.54 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.93 832.76 1718.71 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1124.06 62.20 1163.93 153.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.69 372.04 1167.66 706.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1092.79 151.75 1191.26 449.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.17 63.53 1284.20 175.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 928.06 145.97 1011.75 418.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1028.85 140.68 1115.93 378.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.27 106.52 536.39 331.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.72 129.86 625.15 309.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.46 370.46 1558.07 487.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.94 351.57 1375.41 486.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1490.58 695.69 1596.90 891.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1342.58 752.50 1493.59 1006.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.81 402.60 1459.30 577.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 626.89 66.32 643.81 98.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.53 281.90 1171.43 590.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.76 258.39 1380.97 434.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1438.68 568.62 1455.69 613.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.50 279.21 645.72 425.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.22 194.14 1290.34 489.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 974.00 307.82 1084.27 648.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.54 880.80 1124.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1138.35 859.04 1359.18 1081.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 953.35 305.52 1009.42 594.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.57 113.69 1148.02 202.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.21 134.84 1366.45 252.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1230.32 147.50 1330.47 320.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.52 53.86 420.09 191.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.35 220.08 1385.05 365.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1307.88 970.28 1373.23 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 87.97 438.05 131.58 506.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1396.50 626.35 1449.91 691.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.39 358.38 217.71 667.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 413.06 264.37 439.52 313.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.09 490.94 320.91 862.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.36 821.65 593.97 1081.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1363.65 949.27 1466.40 1045.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1546.87 649.98 1596.70 764.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 606.07 251.83 632.11 288.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 112.33 501.45 157.89 542.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.06 236.18 1279.86 596.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.00 332.07 609.03 451.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1058.91 534.26 1095.06 578.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.80 516.26 460.74 704.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.28 465.21 486.70 726.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.67 323.36 367.20 455.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.57 311.49 388.94 490.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 335.60 99.49 482.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.79 320.39 180.55 641.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.27 674.53 1434.29 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.87 431.14 382.42 683.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1444.06 427.57 1580.10 754.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1579.45 427.31 1686.39 779.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1284.69 319.86 1359.71 639.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.40 467.64 1439.61 741.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.20 135.06 813.42 241.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.25 56.29 681.21 101.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 971.27 462.19 987.30 489.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.35 785.29 1599.22 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 626.81 56.30 693.36 119.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 585.86 86.29 611.21 143.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1166.04 981.12 1193.79 1030.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.20 65.40 512.18 312.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.50 125.08 312.49 302.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.02 55.68 600.17 176.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1146.42 464.22 1191.72 536.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1555.77 621.40 1606.47 699.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1334.79 99.37 1360.13 157.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 984.20 362.75 1058.98 489.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1324.20 99.61 1345.12 145.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1207.33 196.69 1222.29 239.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1172.68 85.95 1201.81 131.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1247.75 116.84 1269.33 142.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000824.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000824.txt
deleted file mode 100644
index cbd7cde0b787a97b8799d5573bc266a0179e376a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000824.txt
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1606.69 431.90 1719.26 782.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.39 784.88 1582.21 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1225.33 67.37 1312.28 182.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.48 472.08 1464.73 738.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1569.48 649.71 1618.90 764.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1396.57 948.24 1494.57 1044.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1416.80 625.57 1472.25 696.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1360.82 105.52 1384.51 161.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 997.07 464.53 1020.12 493.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1194.77 983.26 1224.26 1031.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1334.34 970.58 1406.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1470.91 431.10 1604.73 753.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.32 325.05 1387.30 643.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.35 673.67 1460.20 1080.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.21 405.03 1481.63 611.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1601.12 627.06 1633.30 703.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1458.20 564.18 1478.38 619.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1119.44 159.03 1217.10 451.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 610.93 89.38 637.85 144.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 135.58 504.29 185.73 549.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1015.85 364.71 1089.77 494.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1351.82 105.88 1370.14 151.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1280.05 119.99 1302.04 148.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1198.85 90.35 1236.43 136.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 991.52 706.81 1186.04 1061.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.47 752.71 1522.18 1001.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.71 356.00 1400.08 574.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1763.44 927.18 1915.71 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.75 260.65 1404.82 450.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1166.42 862.05 1385.84 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1009.68 883.27 1149.53 1080.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1733.00 894.51 1840.62 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1524.13 828.33 1741.67 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.35 59.84 706.62 105.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.82 139.91 839.09 246.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.16 137.72 1393.01 245.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.48 149.73 1359.48 322.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.07 115.16 1176.42 207.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1285.15 68.90 1335.61 151.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.40 198.54 1315.32 492.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 979.04 309.76 1039.49 598.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1171.50 468.72 1216.54 540.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.77 111.22 564.27 336.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.67 167.06 364.12 364.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1149.18 66.33 1188.37 158.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.81 136.34 652.03 314.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.84 324.77 392.53 448.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.37 313.83 414.18 440.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.32 369.71 339.49 564.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.64 129.96 335.11 306.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.99 71.22 540.82 322.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 653.60 70.44 670.31 103.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1055.10 143.42 1143.09 376.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.14 240.26 1302.41 600.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1094.54 377.06 1191.40 709.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 653.59 59.74 718.62 123.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1519.97 696.46 1623.79 893.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1358.03 223.04 1412.22 368.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.71 285.29 671.10 430.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.96 287.22 1195.95 461.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.03 59.85 624.43 176.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 954.17 150.33 1039.46 422.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1538.18 371.13 1600.78 696.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1005.94 310.34 1116.72 652.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.64 58.38 447.20 194.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.53 489.94 359.68 866.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.65 831.80 602.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.07 367.32 245.65 669.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.49 506.77 135.17 820.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.81 591.63 309.37 1008.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.98 605.86 462.35 1001.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.72 377.00 498.25 578.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.60 282.75 534.58 484.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.27 431.59 416.36 703.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.07 925.23 462.84 1080.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.34 861.26 779.57 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.64 516.67 491.27 727.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.65 334.23 637.30 455.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.57 324.70 210.42 645.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.81 424.85 119.78 638.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 21.32 337.16 126.99 490.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 820.14 169.58 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1082.17 539.93 1121.55 582.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 446.01 269.22 467.53 317.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.80 250.51 658.73 295.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 114.75 439.67 156.75 506.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000829.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000829.txt
deleted file mode 100644
index 64fd5598f623ff165ab2710fdedd531a460d72f2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000829.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 476.11 281.90 497.92 328.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1035.20 894.11 1176.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.92 869.86 1397.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.34 66.28 476.52 199.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.71 232.23 1438.39 377.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1035.28 279.09 1087.52 596.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1022.81 465.09 1055.75 503.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1195.11 471.93 1236.39 551.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1047.90 372.76 1121.63 506.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.88 264.56 1430.71 465.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.62 329.87 417.93 455.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1482.76 569.52 1496.11 627.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1562.19 375.58 1647.93 706.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1786.75 942.77 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1759.57 906.12 1857.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.31 704.69 1653.01 913.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1394.97 761.23 1549.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1459.90 782.90 1608.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1535.69 828.55 1759.54 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1350.19 365.09 1426.24 656.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.93 409.18 1506.57 624.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.63 82.63 570.95 342.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.11 67.90 733.06 114.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.80 67.06 612.36 189.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.14 933.16 501.90 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1108.14 548.26 1147.08 590.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1437.44 629.29 1493.81 704.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.04 380.21 370.99 555.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.06 844.50 608.81 1079.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.71 341.46 663.67 465.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1389.74 116.67 1408.61 170.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.82 432.93 141.28 632.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1349.68 675.19 1482.49 979.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1023.75 724.28 1215.78 1048.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 980.44 159.01 1064.85 431.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.96 334.48 1408.69 651.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.03 380.91 525.80 621.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1359.99 984.40 1449.94 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 143.60 445.13 185.47 514.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.93 869.73 812.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1224.26 992.95 1250.46 1042.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1594.15 662.04 1641.86 774.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1626.55 637.95 1657.13 713.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1422.20 948.29 1524.90 1043.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.78 78.89 695.01 111.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.71 330.74 244.98 654.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.82 318.84 436.18 444.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.26 139.19 355.56 314.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.97 292.71 696.10 440.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 177.83 523.42 209.52 569.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.17 346.60 153.46 495.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.31 829.19 171.48 1080.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.69 148.23 867.72 254.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1148.30 164.64 1244.54 453.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 651.47 274.76 682.23 308.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.20 296.52 1221.75 603.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1376.61 479.59 1487.14 742.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1038.50 319.86 1146.98 660.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1494.92 440.04 1626.28 767.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1222.18 248.46 1324.21 608.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1003.58 318.47 1064.39 607.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1115.51 383.67 1213.73 715.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.55 163.28 1266.36 314.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1349.64 146.59 1420.21 248.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.04 154.21 1389.96 335.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1242.87 203.20 1336.49 501.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1223.48 96.52 1265.22 144.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1379.23 116.76 1397.35 158.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1311.97 129.88 1332.33 157.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.02 74.01 1214.42 166.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.19 119.86 1211.62 217.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1635.67 442.14 1746.00 792.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 679.68 68.19 744.12 132.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.39 508.26 159.26 832.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1221.27 75.23 1274.08 209.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.52 522.38 520.32 821.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.26 488.48 397.05 874.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.24 597.99 337.38 1017.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.96 150.14 674.52 322.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.45 120.11 588.95 360.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1079.86 150.32 1168.45 384.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.44 290.38 562.42 498.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.38 611.77 490.69 1009.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.11 434.03 449.97 693.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.84 173.03 389.54 369.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.82 379.97 272.36 677.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.44 67.91 650.67 199.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.17 74.84 1338.94 189.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000852.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000852.txt
deleted file mode 100644
index 578192ab88b51b4e43f91c06c32907ede2831555..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000852.txt
+++ /dev/null
@@ -1,94 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1640.98 386.40 1746.53 730.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1710.15 460.65 1823.16 816.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.54 465.80 1550.73 765.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1533.90 430.51 1666.03 754.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.24 672.83 1526.25 1000.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1695.75 656.20 1731.08 734.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.56 743.89 1322.19 1080.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1545.03 773.05 1780.71 1082.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.79 287.62 1159.95 603.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1148.05 156.07 1238.28 357.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.24 365.93 1452.94 667.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.12 289.94 1269.24 592.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1049.01 166.04 1133.71 426.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1090.18 470.21 1124.88 502.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.99 94.49 625.77 381.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.79 539.05 225.58 863.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 706.92 284.99 745.38 319.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 538.01 297.03 559.99 345.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.25 75.42 714.33 201.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 652.83 94.20 715.27 162.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.36 76.30 797.14 123.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.29 160.79 739.98 347.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 743.17 87.90 764.03 120.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.05 553.05 98.87 775.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.25 389.69 459.87 545.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.32 332.37 466.69 497.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.65 324.43 480.85 433.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.59 781.54 174.56 923.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.03 449.09 197.15 589.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.07 354.82 218.74 531.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1322.75 209.03 1338.07 245.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1497.52 616.75 1558.96 687.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.13 801.04 271.16 1081.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.79 855.64 572.63 1082.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.36 344.84 718.98 495.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.54 155.64 935.95 256.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1468.86 751.74 1608.84 1082.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.69 485.07 594.63 518.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.81 74.94 669.01 188.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.08 73.12 539.01 206.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.95 851.11 138.14 1080.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.41 431.68 545.01 669.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1174.97 374.73 1271.03 703.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.46 605.65 566.07 927.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.27 518.78 606.28 813.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.27 581.98 412.92 991.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.57 484.73 488.69 869.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.98 164.78 1448.09 338.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.88 163.04 1328.23 342.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.08 247.14 1377.50 602.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.05 313.49 1222.38 646.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1042.75 322.67 1132.91 613.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.27 303.37 763.98 454.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.78 374.68 611.73 525.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.27 385.24 567.47 539.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.67 939.81 630.03 1080.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.03 180.73 457.94 346.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.88 140.37 646.97 349.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.93 303.83 636.60 510.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 745.21 76.24 807.89 140.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 245.51 532.59 280.84 581.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.05 146.68 405.61 318.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.92 392.33 365.78 718.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1246.13 82.21 1285.21 170.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 216.49 472.62 249.64 532.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1281.91 135.83 1318.04 184.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1457.25 117.20 1476.16 171.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1435.91 970.72 1539.30 1080.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1508.89 929.26 1598.26 1024.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.73 82.76 1352.54 205.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.12 203.97 1404.46 483.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.54 145.42 1383.82 245.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1390.96 134.86 1418.35 175.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.53 83.60 1421.88 180.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1411.14 83.62 1466.63 183.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1448.84 117.47 1462.54 149.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.59 148.15 1494.68 272.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.58 266.82 1495.03 449.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1445.98 232.27 1500.45 383.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1429.57 461.09 1459.40 513.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.11 404.95 1562.12 586.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1206.13 123.81 1266.32 229.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1299.04 101.74 1337.60 147.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1636.71 687.14 1735.13 891.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1603.73 818.28 1814.66 1080.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1798.34 935.23 1897.14 1080.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.47 915.02 1446.24 1080.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1307.30 1044.50 1333.36 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.83 874.54 871.78 1080.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1144.73 935.74 1274.28 1080.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1164.73 535.62 1200.97 574.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1256.50 462.47 1286.20 539.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1143.37 365.79 1216.00 495.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1127.33 496.30 1165.65 541.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000863.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000863.txt
deleted file mode 100644
index 7223ec7d187ee68e297099f9f947efaf0a6f6aba..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000863.txt
+++ /dev/null
@@ -1,92 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 364.39 148.10 426.25 323.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.72 140.65 665.10 381.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.28 585.65 435.84 991.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 9.78 754.67 108.64 874.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.89 512.23 633.96 754.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.26 398.52 385.77 742.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.44 852.89 98.24 1081.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.52 869.20 571.10 1080.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 769.30 77.51 834.05 143.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.82 459.95 223.62 593.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.65 169.98 757.42 357.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 252.85 540.11 305.06 588.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.59 355.12 245.11 531.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 376.92 482.81 409.33 539.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1403.49 659.37 1544.70 1017.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.98 470.08 505.85 849.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.14 595.73 595.81 959.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.26 348.45 728.65 510.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.51 380.78 587.29 567.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.60 788.93 308.60 1080.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 550.89 298.01 576.36 348.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.67 101.21 651.82 377.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.59 304.09 661.81 418.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.09 303.12 791.68 455.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.63 326.84 481.68 518.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.38 392.19 488.77 531.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.40 877.03 889.65 1080.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.55 953.40 1317.16 1080.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.19 783.72 193.40 1081.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1791.36 947.30 1921.01 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1143.69 760.45 1370.22 1052.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1311.21 922.46 1481.56 1080.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1463.98 960.70 1540.92 1080.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.20 83.32 1313.47 184.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.86 260.15 1522.00 476.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1485.56 116.03 1506.74 172.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1301.08 109.89 1344.92 181.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1556.24 917.59 1648.46 1012.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1478.31 127.09 1491.03 158.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1148.80 460.64 1200.82 541.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.85 182.32 485.29 374.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.72 372.57 649.44 531.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1444.40 230.02 1527.23 373.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.17 157.42 962.38 257.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1429.67 127.69 1446.98 166.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.09 425.29 577.04 655.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.17 376.55 1299.63 698.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.97 369.78 1456.02 676.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1735.07 466.70 1853.52 812.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1670.32 391.12 1769.75 735.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.03 287.83 1186.14 603.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1074.64 167.05 1161.42 437.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1027.82 323.59 1160.27 613.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1175.63 312.65 1295.53 647.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1289.02 245.58 1399.11 600.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.85 150.17 1267.76 373.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.53 565.14 128.46 782.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.21 120.14 1285.20 224.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.00 83.77 1384.83 207.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1329.42 100.31 1368.17 145.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.28 147.81 1409.06 246.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1351.42 209.31 1367.53 248.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1443.35 148.48 1519.38 271.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.95 85.25 1496.61 189.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.68 84.12 1448.60 161.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 584.35 492.89 619.46 518.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.56 155.72 1475.40 325.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.40 162.50 1358.73 465.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.68 289.42 1299.04 441.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1186.62 367.01 1261.18 497.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.25 466.61 1154.54 500.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1191.14 535.93 1219.33 576.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1284.96 472.61 1315.46 534.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1353.87 205.48 1431.59 348.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1446.85 466.50 1475.08 527.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1459.26 403.52 1579.73 734.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1528.87 624.41 1581.49 687.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1732.06 660.61 1756.41 730.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1610.49 665.35 1678.11 809.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1592.53 762.10 1817.09 1080.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1641.00 797.85 1828.97 1080.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.61 77.02 686.03 195.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.87 100.20 723.86 161.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.60 75.52 553.52 206.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.81 77.50 822.28 126.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 767.19 89.17 786.63 122.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.47 77.69 735.99 208.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.88 545.26 262.79 875.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.05 739.14 1639.43 1081.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.12 938.26 690.04 1080.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1550.38 428.48 1682.03 744.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.54 467.65 1570.39 762.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000876.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000876.txt
deleted file mode 100644
index 288db426bd2bfaf831ef91eea67a7258782c5405..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000876.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 400.50 866.25 545.29 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.11 864.95 901.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.73 922.15 831.66 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1358.65 937.82 1521.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.59 968.13 1349.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1782.83 771.23 1899.71 1001.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1783.43 931.63 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1474.29 378.22 1598.93 695.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.67 646.72 1683.15 785.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.72 167.74 507.38 413.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.55 133.42 442.17 307.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.34 392.36 402.63 738.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.09 61.02 749.31 196.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.42 131.79 680.12 370.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.84 59.46 572.58 188.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1636.27 734.59 1847.80 1024.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1656.15 780.62 1841.92 1080.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.25 764.76 1405.11 1080.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.39 638.88 1556.84 1024.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.76 441.07 1578.30 740.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.65 360.19 1467.05 663.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1566.40 408.77 1692.93 724.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1759.86 460.14 1877.38 787.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1692.44 380.11 1798.26 722.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.71 720.14 1655.56 1080.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.14 215.82 1548.05 365.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.10 97.80 1297.03 187.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.63 129.77 1533.65 229.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.02 268.43 1305.23 445.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.66 127.16 1432.74 204.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.14 294.63 1333.74 625.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1376.80 181.69 1452.44 330.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.55 136.74 1498.72 298.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1352.29 67.78 1403.94 190.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1286.70 67.15 1329.34 172.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 785.65 61.89 853.94 129.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1141.06 445.93 1181.02 483.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1453.69 110.61 1472.92 143.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1354.47 83.83 1393.13 127.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.84 147.62 1375.26 358.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1313.05 229.41 1417.31 584.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.43 405.23 611.45 626.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1444.81 242.51 1532.64 445.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.09 351.89 1327.60 668.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.86 131.39 1283.48 393.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.69 308.59 1181.23 598.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.73 273.12 1207.49 587.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.95 151.26 1184.17 310.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1169.32 444.14 1223.02 526.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1212.93 508.46 1245.48 546.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1549.82 595.24 1595.30 660.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.84 82.98 706.21 142.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 266.85 537.91 315.96 587.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1328.80 94.24 1364.81 167.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.39 154.85 769.81 379.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.61 556.26 452.41 956.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.99 579.07 627.96 963.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.46 452.86 528.12 830.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.27 758.23 344.08 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.24 540.64 267.95 856.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.94 777.89 225.09 1080.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 764.89 121.79 1050.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.83 493.21 656.68 727.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 554.66 294.97 581.95 342.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1593.48 888.02 1678.77 982.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.54 555.90 155.95 775.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1512.11 96.94 1531.93 154.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1489.74 941.39 1541.99 1049.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1449.13 453.43 1484.55 514.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.20 342.19 403.32 467.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1369.56 187.63 1394.27 227.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1309.06 457.46 1333.43 515.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1496.18 97.82 1515.46 146.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 742.39 278.63 769.38 314.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1752.90 656.14 1777.56 728.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 387.10 458.20 430.95 529.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.67 343.07 770.58 440.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.00 287.74 813.84 440.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.58 446.16 247.03 583.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.17 329.30 730.97 502.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.77 384.14 511.77 518.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.20 341.33 264.55 515.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.50 91.08 674.55 374.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.20 307.23 482.30 487.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 906.74 141.01 983.82 239.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.20 62.87 840.90 111.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1638.26 663.89 1772.71 804.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 786.12 75.45 805.48 109.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000877.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000877.txt
deleted file mode 100644
index 8f2513768a3f43a1e3eaace29f82539771b995b7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000877.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1491.14 215.82 1550.26 365.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.63 129.77 1535.39 237.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.88 378.22 1598.93 695.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.02 269.16 1306.51 446.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.64 97.80 1297.61 189.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.76 127.16 1435.44 204.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1784.08 771.23 1901.37 1003.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.67 646.72 1683.15 785.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.81 867.44 539.67 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.91 922.15 838.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 764.89 123.92 1080.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.61 941.08 1525.05 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1783.43 931.63 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.56 864.95 901.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.59 968.13 1349.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1641.96 663.11 1774.80 806.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.58 345.09 407.00 468.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 267.91 537.91 317.02 588.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1216.16 507.85 1246.44 546.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1549.82 595.24 1595.30 660.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1174.56 445.64 1224.59 528.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.99 229.41 1419.18 586.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.95 181.69 1461.84 333.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1331.03 94.32 1367.04 167.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1449.13 453.43 1483.70 514.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1514.49 96.86 1534.31 154.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1593.48 888.02 1678.77 982.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1486.11 941.39 1540.07 1044.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 554.66 294.97 583.69 342.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.39 154.85 770.28 379.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.51 452.86 532.67 830.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.94 777.89 225.90 1080.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.34 392.36 402.63 741.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.09 493.21 656.68 727.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.24 540.64 267.95 856.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.67 579.07 628.91 963.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.43 405.23 615.54 619.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.50 758.23 345.93 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.43 556.26 452.41 953.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.39 638.88 1556.84 1020.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1694.23 380.11 1800.42 722.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1761.90 462.00 1878.37 787.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1636.27 734.59 1847.80 1003.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1656.15 780.62 1841.29 1080.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.45 767.10 1406.02 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.81 242.51 1534.55 445.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.65 361.83 1470.56 665.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.30 408.77 1692.93 724.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.60 351.08 1329.12 668.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.08 132.45 1283.48 393.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1034.91 309.82 1182.95 598.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1098.81 151.26 1185.97 348.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.48 147.62 1377.40 355.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.29 555.90 157.85 775.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.61 82.98 706.21 142.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1441.57 441.07 1578.30 739.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.06 131.46 681.77 375.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 787.92 75.84 807.75 108.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.97 273.12 1211.64 587.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.51 136.74 1499.54 269.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1356.62 67.78 1405.38 192.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1287.90 67.75 1330.99 172.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 788.02 61.54 856.31 128.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1143.24 446.30 1183.20 483.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1453.69 110.61 1474.53 143.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1354.47 83.83 1393.13 127.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1371.55 187.63 1395.84 227.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.66 59.83 576.98 188.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.93 167.74 509.95 413.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.93 133.10 445.49 307.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.71 720.14 1655.56 1080.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.07 61.02 751.02 195.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.74 62.87 842.23 111.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.39 91.08 677.93 377.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.53 294.63 1337.49 622.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.68 141.64 985.36 239.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.95 342.46 266.68 516.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.06 446.47 247.98 586.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.10 307.23 482.30 487.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.77 384.66 515.00 518.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.17 329.30 730.97 502.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.67 343.07 772.30 440.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 387.10 458.20 430.95 529.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 744.64 278.63 771.63 314.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.03 288.97 815.28 441.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1500.00 97.82 1518.70 146.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1754.00 659.53 1778.14 731.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1308.88 456.75 1336.44 514.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000891.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000891.txt
deleted file mode 100644
index c7e99b336505304b2d6ae430348d9d2f742c26ee..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000891.txt
+++ /dev/null
@@ -1,92 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 91.37 931.30 251.59 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.16 125.90 1003.90 225.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.15 52.67 1416.26 173.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1466.97 96.47 1481.14 129.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1375.65 108.87 1440.50 188.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1771.66 947.91 1917.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1388.54 169.69 1410.71 208.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1474.35 99.28 1541.61 223.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.40 83.85 1305.76 186.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.86 771.79 246.99 1023.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.52 856.51 498.37 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.76 911.14 786.62 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1373.55 69.59 1415.55 112.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.37 438.73 259.99 577.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.01 466.09 671.18 719.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.29 247.73 1305.43 544.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1226.98 390.04 1251.41 415.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1158.77 421.75 1197.36 463.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.25 163.33 1468.25 315.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 394.72 449.46 428.96 526.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.25 337.13 427.08 455.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.30 325.67 277.84 653.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.22 44.88 706.46 159.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.55 44.17 601.36 172.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.86 386.01 654.55 707.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.96 45.44 765.22 178.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.58 46.84 852.71 96.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 799.24 61.89 818.48 94.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1708.36 367.47 1818.20 706.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.86 122.90 696.64 367.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.38 376.83 411.33 722.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1803.40 742.09 1920.51 1030.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1548.50 566.91 1599.14 636.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1650.22 743.02 1859.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1509.86 687.05 1667.76 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1783.50 450.03 1898.29 788.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1441.76 126.70 1513.14 235.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.39 125.25 1392.69 282.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.88 851.23 915.98 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.74 78.43 689.68 232.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.10 119.25 457.64 289.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.85 326.12 787.70 424.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.92 273.76 831.91 424.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.54 275.28 717.05 372.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1492.98 192.48 1567.23 412.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.80 208.63 1435.71 557.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1443.68 443.67 1474.91 488.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.46 255.67 1226.04 569.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1183.98 429.37 1236.95 511.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1240.81 486.72 1268.16 528.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1346.17 88.60 1380.41 144.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1515.36 84.04 1532.28 119.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1528.27 71.69 1549.88 127.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.07 757.84 1423.73 1079.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.56 610.67 1556.19 1008.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.04 421.42 1584.87 702.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.16 381.10 1701.09 699.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 563.19 284.04 601.21 325.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 654.01 69.11 710.25 130.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.92 136.24 1199.96 352.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.41 116.18 1293.48 328.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1498.02 902.18 1560.08 1010.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1768.34 644.02 1794.68 723.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1629.91 866.88 1672.25 948.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1453.32 225.85 1529.68 472.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.82 51.95 1346.17 150.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.74 148.08 780.37 372.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.66 151.12 524.31 397.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.04 547.26 634.15 923.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.76 428.01 576.49 792.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.10 530.69 469.81 931.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.54 368.54 515.34 725.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.43 754.56 141.10 1081.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.36 543.06 175.23 774.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 801.31 46.14 866.80 115.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.70 741.37 392.01 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.82 527.78 272.79 900.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.23 310.39 721.88 475.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.58 346.84 581.31 448.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.75 290.44 482.39 419.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.25 349.03 1465.04 652.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.34 267.13 1370.74 600.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 284.86 532.82 320.78 572.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1251.67 328.92 1343.87 652.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1539.86 361.11 1610.44 502.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.58 293.36 1197.19 582.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.08 932.56 1564.25 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.00 317.55 1491.82 631.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1222.05 961.81 1363.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1670.75 710.10 1889.10 871.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1616.73 624.96 1687.04 749.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1648.13 635.92 1796.35 812.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000892.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000892.txt
deleted file mode 100644
index 70d13670907b30f4472a2b2f4a7d621e465b1ca3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000892.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 550.74 385.00 656.92 708.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.94 79.24 689.46 384.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1473.31 98.51 1542.38 219.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.62 465.04 672.45 714.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1466.10 96.40 1483.26 127.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1378.61 109.15 1440.91 188.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1388.81 170.35 1411.23 206.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1442.83 126.03 1512.28 235.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.48 161.13 1468.25 294.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1225.90 389.05 1249.42 415.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1443.35 441.57 1473.06 498.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1541.81 358.90 1616.17 680.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1511.65 684.01 1670.86 1080.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.14 117.76 459.08 287.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.72 529.49 275.11 901.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.91 540.25 175.76 759.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.23 546.06 634.01 921.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.63 424.71 578.48 792.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.15 42.46 602.45 171.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.33 759.10 1427.76 1079.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 653.49 68.10 710.14 131.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 564.79 283.40 603.49 324.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.65 51.21 1419.56 170.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1375.35 68.18 1417.94 112.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.50 150.39 524.05 398.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.54 365.75 517.99 677.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.24 530.69 471.22 929.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.67 376.46 413.14 722.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.36 738.81 394.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1770.53 948.17 1915.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1709.56 367.47 1818.90 704.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.90 381.10 1701.90 695.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1334.98 207.10 1434.97 557.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1251.69 329.88 1343.86 651.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.58 293.36 1196.29 581.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.99 255.67 1227.10 569.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.86 417.73 1584.57 704.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1493.29 190.11 1568.10 420.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.95 225.24 1530.52 473.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.81 122.89 696.07 374.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.79 147.37 781.42 369.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.63 114.59 1293.50 325.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.91 133.55 1199.92 339.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1768.59 642.54 1794.89 722.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1502.42 899.77 1557.68 1003.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1242.05 486.16 1268.49 527.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1528.81 68.54 1549.46 128.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1188.89 429.56 1236.81 510.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1347.13 69.63 1380.48 142.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1516.33 70.61 1532.60 119.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1648.61 635.56 1795.40 845.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1400.35 312.30 1492.21 628.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.76 268.62 1370.51 597.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1802.46 741.85 1920.00 1031.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1547.11 566.02 1597.91 637.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1419.76 609.77 1557.10 1010.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1647.60 739.53 1858.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1786.08 450.03 1898.92 790.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.91 347.66 1457.88 650.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.48 123.22 1392.89 297.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.46 51.18 1346.05 152.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.39 248.42 1306.31 545.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1201.60 82.69 1304.50 184.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 801.34 45.22 866.40 114.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.43 754.42 142.60 1081.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.87 849.73 919.35 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1388.77 934.52 1565.22 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.74 964.60 1364.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.26 274.05 716.34 373.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 798.63 61.01 817.59 93.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.84 44.27 765.38 176.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 922.10 125.37 1004.14 229.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.23 45.44 851.87 96.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.23 273.77 832.13 423.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.77 325.47 788.44 423.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 396.43 446.52 429.48 526.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.06 289.36 482.29 423.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.67 345.58 583.74 445.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.63 909.14 789.94 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.75 854.34 495.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.18 307.77 722.86 473.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.98 326.36 282.78 653.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.43 929.97 255.73 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.40 769.45 245.73 1019.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 285.41 524.31 321.46 569.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.64 337.33 429.37 454.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.43 437.92 259.79 574.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000912.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000912.txt
deleted file mode 100644
index b046a57dbaece46543a14e81c39865cb5825f7f1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000912.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 263.79 528.07 295.60 564.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1810.40 706.74 1920.83 1046.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.46 760.62 1440.66 1080.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1646.61 704.61 1843.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1476.05 652.89 1648.68 1070.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.28 166.06 1560.30 386.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1549.87 355.58 1676.20 654.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.35 330.39 1423.21 629.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.16 191.37 1512.74 510.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.84 48.23 1282.49 203.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1285.77 96.71 1389.44 255.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1456.24 62.93 1473.28 88.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.73 28.42 1469.46 132.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1429.03 87.64 1512.15 240.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1392.23 132.35 1452.41 255.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1358.96 76.27 1414.44 178.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 617.00 47.02 664.97 106.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1450.64 875.94 1499.17 1002.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.94 26.99 1337.46 117.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1777.04 438.65 1885.05 778.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1500.02 49.96 1529.37 108.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1178.53 409.45 1229.15 485.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.90 532.16 158.32 810.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1723.93 936.22 1877.32 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1408.67 955.21 1566.19 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1773.61 643.48 1792.85 716.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1250.38 972.15 1376.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1511.91 526.08 1572.18 594.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.22 310.86 568.60 588.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.04 71.26 1528.23 179.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.31 290.44 1459.86 610.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1304.36 288.02 1339.80 398.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.39 94.20 1333.14 284.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1386.33 423.72 1426.67 481.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 913.87 100.95 994.15 200.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.40 20.11 725.85 149.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.55 19.27 610.72 147.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.55 232.47 1216.47 548.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.79 82.54 1272.82 350.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1702.39 355.00 1821.24 673.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1460.16 381.52 1568.13 706.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.33 573.11 1524.58 985.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1144.38 401.86 1184.29 442.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.58 256.52 452.15 378.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1358.56 46.58 1407.09 89.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1885.32 832.10 1920.00 913.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.04 219.46 1295.88 518.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.85 236.25 1365.10 562.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.42 177.90 1429.11 336.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 425.92 194.09 451.21 248.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.96 111.69 1192.15 326.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.33 518.27 625.62 896.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1232.81 290.70 1334.45 606.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1045.55 270.80 1185.71 557.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.16 277.28 683.94 623.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.62 301.35 783.19 400.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 781.25 38.04 803.67 73.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.40 897.76 326.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.75 848.71 396.56 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.69 691.22 425.43 958.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.81 422.34 238.92 576.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.45 322.21 410.21 665.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.11 397.02 639.41 764.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.33 349.93 660.70 694.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.61 59.89 632.96 287.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1210.67 360.85 1238.18 388.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1540.46 316.91 1571.33 373.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.23 825.58 905.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.98 249.31 698.37 338.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.13 249.24 824.28 400.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 786.71 22.19 848.72 92.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.04 493.48 478.57 877.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.26 756.81 204.69 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.84 348.74 491.42 593.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.09 127.28 513.85 356.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.32 125.70 775.03 351.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.48 103.28 685.16 326.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 749.12 126.05 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.86 515.24 254.29 910.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.85 305.19 270.31 632.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.23 369.61 387.32 716.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.19 889.72 885.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1229.18 453.58 1257.94 490.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1619.09 597.88 1732.25 1067.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.18 584.20 1671.62 992.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.19 250.08 484.24 403.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.58 94.49 449.07 263.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 579.68 264.97 604.14 315.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000914.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000914.txt
deleted file mode 100644
index f7e47f0aa7dbfd69a93d9253fe4785c2e5c171df..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000914.txt
+++ /dev/null
@@ -1,91 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1407.27 952.87 1564.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1244.96 974.88 1379.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.00 824.52 902.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.39 889.23 878.71 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 796.91 22.32 834.19 76.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.66 174.12 584.09 222.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1283.34 94.49 1385.63 252.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.44 131.04 1449.17 255.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.11 234.76 1362.62 556.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.13 582.87 1664.48 991.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.25 349.58 486.99 585.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.70 372.79 383.14 721.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.64 126.71 510.72 355.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.33 516.83 251.20 914.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.50 491.51 477.41 878.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.80 514.43 623.06 895.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 777.65 20.95 844.85 94.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 777.43 40.01 797.17 73.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.96 82.08 1268.42 323.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.24 27.07 1334.75 98.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.68 515.08 295.38 568.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1140.19 403.15 1181.25 443.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 576.23 265.77 602.03 318.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.05 271.16 1184.52 558.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1100.79 110.38 1189.59 321.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1770.64 439.04 1885.54 775.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.57 310.63 563.06 621.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1543.95 352.38 1672.56 653.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1471.16 649.75 1644.02 1067.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.48 378.12 1567.00 717.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1646.00 704.08 1838.29 1078.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1808.59 704.13 1920.00 1055.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1383.51 573.77 1519.52 985.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.47 760.10 1442.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1417.68 190.32 1510.73 509.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1363.53 288.88 1448.69 611.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.98 167.09 1557.71 386.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.42 329.63 1418.17 630.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.82 287.91 1328.27 607.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 611.59 46.47 657.60 107.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1175.03 406.70 1225.35 487.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.37 127.38 771.88 348.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1505.78 51.30 1525.02 108.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1450.33 874.17 1488.67 1002.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.46 752.95 119.97 1078.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.30 535.20 155.70 764.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.86 105.82 681.65 326.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.02 249.00 479.67 404.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.28 306.60 266.95 634.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.82 323.76 410.86 676.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.18 690.13 424.92 1044.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.02 422.07 235.35 563.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.76 893.61 334.02 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.36 848.01 383.54 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.72 395.95 638.63 764.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.72 19.38 612.73 148.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.24 93.83 448.16 264.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.55 248.77 820.89 400.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.22 59.96 662.16 276.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 421.70 199.97 449.11 250.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1616.61 593.89 1730.45 1070.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1715.44 940.15 1867.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.95 20.41 711.29 151.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.16 100.98 993.56 207.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.40 300.69 781.00 400.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.39 251.94 693.95 339.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1536.61 315.92 1568.64 379.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.53 233.69 1213.35 548.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1698.14 356.33 1818.48 676.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.72 759.61 200.85 1080.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.12 218.66 1293.16 511.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.28 176.78 1424.66 349.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1450.98 72.29 1471.82 87.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1506.40 522.54 1568.17 591.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1881.89 833.15 1920.00 914.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1373.91 424.29 1415.22 483.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1771.44 641.40 1792.13 716.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1224.88 449.78 1254.42 487.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1208.22 360.08 1234.22 387.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1496.32 59.82 1508.26 102.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.58 75.23 1409.78 177.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1383.38 28.25 1464.69 134.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.35 27.93 1395.99 109.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1354.66 45.80 1402.29 89.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.08 93.54 1331.50 285.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.34 48.60 1279.07 200.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.15 88.22 1508.51 239.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1470.00 70.65 1524.32 179.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.94 255.67 446.78 379.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.39 273.13 678.93 622.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.74 349.50 657.57 693.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000915.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000915.txt
deleted file mode 100644
index d7824c325ca599bc6e63b8615f60dbf4ade8400b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000915.txt
+++ /dev/null
@@ -1,92 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1572.54 583.06 1664.72 992.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.22 234.36 1362.49 556.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1611.16 592.71 1730.01 1065.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1246.66 976.38 1378.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.49 951.65 1561.87 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.75 888.33 875.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.85 249.09 818.46 400.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.11 61.67 661.20 341.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.89 217.81 1291.30 511.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 908.46 101.92 992.07 208.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1807.75 703.21 1920.00 1059.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1468.70 647.97 1642.39 1067.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1289.82 329.12 1413.96 631.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.39 290.53 1442.19 611.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.22 269.48 1181.90 558.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1226.77 290.38 1324.06 606.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1502.30 52.11 1523.17 110.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 419.72 198.41 447.00 251.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1447.89 877.41 1481.27 1003.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1173.99 407.72 1223.60 488.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.99 47.23 653.61 108.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1767.10 439.10 1882.06 776.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1541.65 352.38 1668.56 654.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1696.96 356.33 1817.27 675.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.98 252.47 692.85 342.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1422.55 87.60 1504.96 239.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1467.99 70.22 1523.26 177.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.84 95.88 1383.77 254.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.68 130.46 1447.84 254.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.76 395.61 640.30 763.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.26 306.36 264.57 635.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.28 325.35 411.73 675.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.41 349.20 655.62 695.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.40 249.73 478.04 406.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.58 273.90 677.03 623.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.37 94.73 447.41 264.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.03 893.14 333.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.95 256.09 443.06 380.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.79 848.52 372.11 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.92 689.23 424.86 1071.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.29 423.41 233.01 564.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 775.35 39.79 794.37 74.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1494.60 60.34 1505.93 103.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.46 20.47 654.12 128.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.49 824.17 898.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1710.32 943.44 1863.39 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.81 300.98 780.09 402.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.23 20.26 614.09 149.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.10 21.02 704.67 152.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1447.80 63.64 1471.60 90.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.51 22.78 830.66 77.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1353.55 74.79 1407.91 177.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1370.44 425.49 1410.55 488.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.75 190.32 1510.51 511.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.85 127.36 508.60 355.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.84 574.04 1519.43 988.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.84 761.34 1443.11 1080.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.81 93.85 1331.22 284.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.98 176.59 1423.63 356.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.35 128.79 770.41 345.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.41 48.45 1275.72 172.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1643.62 702.68 1839.01 1081.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.80 376.91 1565.46 707.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.75 179.72 582.85 222.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1144.53 233.02 1212.60 548.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.76 82.89 1265.99 319.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1098.92 112.27 1187.20 321.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.59 27.97 1334.01 97.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.50 168.25 1556.32 385.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1352.40 45.99 1401.02 90.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1533.65 315.41 1567.25 378.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1205.63 358.93 1233.09 386.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.72 108.77 680.27 325.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 775.22 21.96 843.04 94.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 574.89 267.23 601.04 320.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 253.15 521.72 286.84 569.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1382.10 28.71 1463.60 135.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.32 28.39 1395.02 109.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1504.07 528.64 1566.38 591.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1767.78 654.14 1791.43 718.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1887.46 831.06 1920.00 913.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1138.30 405.15 1179.86 443.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1222.02 448.57 1252.69 487.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.74 492.15 475.60 878.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.70 512.74 622.63 894.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.30 351.24 484.44 571.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.53 372.79 379.79 722.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.48 310.03 560.55 619.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.46 751.61 117.51 1078.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.84 758.57 196.29 1077.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.41 516.83 250.39 913.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.95 535.20 152.55 764.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000924.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000924.txt
deleted file mode 100644
index 4f3221fd78d8317ac20f9d59709df700099225d5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000924.txt
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 64.73 764.11 171.87 1080.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.16 517.88 238.82 920.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1082.82 107.13 1172.16 306.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.20 23.98 1317.60 90.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1515.80 336.59 1653.83 640.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1255.91 89.55 1312.44 278.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.36 86.45 1370.63 253.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.50 287.05 1397.27 606.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.45 24.55 1380.92 109.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.94 59.34 1501.11 171.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1338.27 71.50 1380.66 157.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1273.05 321.63 1370.56 625.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.97 283.21 1294.11 603.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.65 228.03 1197.69 543.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.02 262.43 1166.92 555.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1744.68 433.21 1870.55 749.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 228.40 521.67 260.40 564.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 557.79 270.28 578.75 321.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1486.44 518.06 1547.30 585.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1856.12 816.51 1910.75 895.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1206.24 439.94 1237.41 479.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1330.19 417.42 1368.09 482.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1415.41 371.66 1544.30 646.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1124.30 403.77 1163.67 441.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.19 253.01 411.13 382.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1331.83 35.51 1379.01 86.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1582.29 582.00 1723.17 1029.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 750.29 91.52 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.30 420.66 214.71 561.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.97 304.79 260.01 636.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.21 16.96 680.42 148.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1631.35 683.01 1825.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.51 249.56 456.55 403.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.06 875.89 363.79 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.19 324.65 391.86 672.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.47 353.24 467.07 561.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.79 267.01 653.56 431.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.28 345.73 640.35 561.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.86 377.92 636.42 737.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1396.91 186.54 1492.99 505.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.01 297.06 767.28 396.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.65 247.21 677.84 353.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.52 244.27 802.87 397.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1157.71 403.63 1207.79 483.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1423.45 855.48 1476.39 973.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.77 41.13 616.01 109.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1442.97 630.82 1617.69 1041.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1430.81 62.83 1447.63 86.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 762.37 17.69 823.76 91.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1671.01 955.77 1821.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1515.55 303.98 1551.87 374.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 757.66 36.89 777.81 71.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.88 90.33 430.53 297.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.71 80.30 1247.97 295.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 403.99 193.26 431.43 247.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.31 104.96 660.82 316.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.36 122.63 1430.68 249.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.06 84.99 1488.36 237.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.17 368.02 356.86 719.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.93 498.47 613.93 868.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.96 683.96 415.56 1070.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.73 482.78 467.11 874.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 533.04 129.40 768.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.88 764.16 1445.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.46 955.36 1554.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.80 819.77 880.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.89 173.11 1405.42 366.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.86 226.18 1345.69 544.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1192.46 209.39 1275.73 503.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1555.15 568.45 1650.69 975.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.72 25.05 1446.21 129.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.66 17.35 627.30 108.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.21 132.49 751.17 331.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.89 888.56 831.26 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.35 97.95 974.82 203.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.01 18.80 814.56 74.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1478.35 51.66 1500.17 101.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1172.84 44.27 1252.26 145.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.09 307.03 533.82 562.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.45 561.49 1493.98 876.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1793.15 686.25 1917.90 1066.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1680.41 351.64 1806.76 677.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.18 160.58 1544.14 390.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.74 123.02 493.15 354.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1191.06 348.00 1218.06 377.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000927.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000927.txt
deleted file mode 100644
index eea5d1f71f7c764693c9d4af50766e599992a65f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000927.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1325.50 34.43 1372.59 84.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1396.25 965.58 1548.69 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.70 889.08 848.22 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1660.30 956.75 1808.02 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.93 769.77 1450.11 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1120.36 401.66 1158.16 440.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1318.60 419.63 1356.58 482.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.57 209.58 1270.45 502.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1203.63 441.62 1232.11 479.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.02 121.14 1426.59 258.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1401.95 85.63 1484.77 238.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1241.83 227.23 1332.02 547.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.70 172.28 1398.55 374.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 550.03 272.61 567.39 321.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.87 24.27 1378.53 162.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1333.03 71.19 1373.79 151.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1125.56 229.30 1192.88 543.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.63 133.82 744.46 332.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.57 766.07 166.28 1080.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.12 297.29 764.34 396.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.36 243.57 797.55 396.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.66 265.09 645.60 438.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.04 248.03 669.66 360.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.65 246.15 448.05 404.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.51 253.08 398.62 382.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.52 63.35 631.41 224.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.36 90.39 423.01 263.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.79 376.23 635.74 737.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.89 344.63 633.87 477.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1431.86 627.69 1609.26 1033.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.52 558.26 1490.95 876.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1628.07 679.28 1820.79 1061.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1790.40 684.79 1913.64 1081.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.28 105.39 653.73 315.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 887.55 97.10 967.60 196.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.69 45.07 1243.06 135.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.32 14.78 557.77 144.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.95 18.20 807.66 75.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.89 15.73 672.86 145.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.79 263.56 1161.25 553.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.22 283.86 1291.79 601.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1269.15 321.33 1346.61 625.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.19 288.95 1391.87 608.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.14 186.09 1485.66 504.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.62 158.04 1541.20 383.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1509.61 335.64 1646.47 674.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.07 373.27 1536.83 646.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1677.48 351.14 1802.92 681.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1740.07 433.37 1868.87 735.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1545.21 565.73 1643.62 965.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1511.44 300.35 1549.82 371.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1482.61 523.29 1541.85 585.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.81 819.78 875.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.57 579.92 1713.59 1022.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.89 24.50 1437.96 123.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.62 59.04 1494.28 171.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1847.08 811.64 1907.32 890.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 757.81 17.76 818.93 92.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 222.34 517.92 253.48 562.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1078.90 107.49 1167.08 307.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.61 81.00 1242.51 294.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1271.22 23.24 1311.28 91.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1154.02 401.00 1202.95 482.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.38 495.32 605.16 865.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.88 369.07 348.52 717.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.58 123.52 487.58 355.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 534.86 121.96 773.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.48 518.43 235.00 919.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.81 684.10 411.40 1057.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.54 306.34 533.37 566.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.29 482.86 462.96 873.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.30 305.34 254.83 636.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.78 324.83 391.74 672.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.00 354.73 462.95 555.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.29 878.49 371.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.68 847.98 306.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.16 422.29 208.21 572.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.91 85.31 1364.10 248.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.52 89.91 1309.81 277.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1612.69 484.22 1622.69 515.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1467.84 48.87 1480.82 88.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 404.32 194.48 426.55 243.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1414.43 852.78 1476.21 977.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1471.05 47.17 1493.48 102.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.73 40.33 603.71 104.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1254.00 215.47 1270.57 248.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1187.08 348.26 1215.05 376.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000937.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000937.txt
deleted file mode 100644
index d11818d08d0a48d05ab18af8ae58f1e5e4991fa8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000937.txt
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1508.16 288.74 1529.01 334.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.19 544.82 1468.17 867.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1726.90 430.88 1873.05 713.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1396.50 622.84 1578.46 993.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1376.22 849.25 1455.98 969.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.72 118.94 473.02 345.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1138.18 398.62 1187.85 479.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1517.34 556.24 1617.19 946.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1441.78 149.47 1525.75 388.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1138.42 42.03 1210.14 127.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.60 119.26 1415.04 402.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.74 222.78 1327.55 349.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1829.50 801.97 1890.76 881.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1352.85 20.86 1413.44 159.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1550.43 575.16 1690.14 1032.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1172.50 351.96 1197.84 375.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1105.38 404.16 1141.61 438.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1195.74 435.64 1218.95 473.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1255.64 20.11 1294.57 100.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1275.34 402.68 1313.46 482.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.10 302.18 1624.59 464.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1664.40 636.10 1875.49 965.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1623.74 953.88 1779.15 1080.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.26 14.30 790.56 72.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 733.79 34.76 755.45 68.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.67 167.73 539.02 232.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.17 817.34 859.46 1081.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1235.43 206.21 1271.54 249.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.82 92.89 950.59 193.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.56 887.70 840.97 1081.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.20 487.20 596.50 862.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.39 667.55 402.48 1038.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.62 765.04 144.99 1081.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.95 86.46 1292.22 273.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1614.65 666.58 1803.85 1031.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.41 479.61 454.52 868.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.66 299.27 503.94 570.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.64 519.18 223.82 870.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.69 787.70 1447.25 1081.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.70 363.95 1511.74 621.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 94.66 859.14 240.82 1081.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.16 868.45 389.73 1081.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.19 328.83 1623.34 683.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.10 375.66 632.64 645.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1058.34 260.24 1147.32 550.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.62 534.60 101.78 764.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1374.50 178.35 1469.71 499.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.51 166.13 1383.60 508.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.94 71.20 1227.27 287.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1117.23 225.51 1178.31 540.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.55 424.94 186.62 565.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.09 12.73 657.53 141.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1063.25 103.13 1153.08 296.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1470.45 510.63 1522.37 578.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 742.04 13.75 801.56 90.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.61 99.46 634.74 312.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.85 128.81 728.76 325.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1451.68 42.53 1473.95 99.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.23 204.74 1251.92 500.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.83 20.55 1359.31 157.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1310.76 32.24 1356.35 77.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1780.95 673.90 1901.44 1081.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.67 330.09 597.22 528.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1673.29 350.82 1792.19 669.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.72 293.00 759.87 392.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.43 304.56 237.67 639.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.40 367.25 324.58 719.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.77 322.19 382.72 669.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.58 349.10 450.67 700.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1250.26 291.26 1377.10 613.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.44 65.15 1345.95 137.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.49 33.83 566.96 96.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.14 263.92 541.84 320.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1253.32 81.40 1349.72 247.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1412.96 57.39 1470.87 182.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.98 79.88 1460.46 228.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.19 320.76 1303.73 627.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1443.52 49.03 1456.28 87.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.81 236.16 423.84 380.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.92 237.43 783.63 384.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.01 243.59 657.31 401.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.93 259.93 622.52 443.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.82 242.43 367.31 386.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.37 86.32 407.97 259.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.74 64.21 621.24 312.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000951.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000951.txt
deleted file mode 100644
index d4ec46a69f5e5d46440f9aaf891f68487c3e9f7c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000951.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1654.57 358.19 1773.49 634.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.08 89.13 932.40 191.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1446.16 493.02 1497.04 562.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1762.97 656.73 1884.36 1067.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1432.52 31.63 1450.78 89.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1119.52 63.12 1207.25 252.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.82 283.20 1288.26 610.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.12 74.17 1268.24 259.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.67 317.37 575.72 579.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1825.33 423.75 1920.00 845.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.17 17.29 1379.37 161.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1080.75 403.73 1117.98 436.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.19 545.44 83.09 775.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 481.11 277.87 508.01 319.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1120.90 395.33 1170.56 475.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.44 148.90 1507.85 394.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.53 238.17 642.14 400.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.98 230.11 759.78 380.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.07 234.64 333.63 412.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.35 289.31 813.86 389.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1720.91 430.23 1850.39 703.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.34 298.32 224.31 640.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.29 288.22 458.58 532.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.69 107.40 615.80 313.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 723.25 10.09 782.39 88.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.22 355.99 429.87 726.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 488.55 37.54 531.25 93.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.56 11.15 769.99 71.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.42 227.89 391.79 388.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.36 376.56 296.53 728.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1091.90 220.63 1160.30 536.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1213.40 421.27 1251.44 483.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1100.91 30.27 1151.67 138.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.69 194.79 1220.52 482.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1375.56 611.75 1537.77 1027.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1595.54 655.31 1782.48 1081.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.35 207.54 1297.91 337.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1205.08 190.27 1237.15 235.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.61 651.58 394.09 988.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.33 478.23 568.30 853.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.55 458.90 446.21 843.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.52 34.37 736.28 69.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1044.95 99.43 1132.67 367.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.43 865.98 172.18 1080.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.01 115.76 456.31 335.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.86 133.67 711.01 319.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.85 62.38 609.01 221.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1648.79 625.73 1860.26 954.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.70 82.22 387.55 256.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.04 520.88 200.41 914.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 178.68 523.20 211.46 572.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1509.99 554.78 1657.19 1002.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.36 330.48 357.92 658.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1239.87 16.02 1277.47 89.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1286.81 31.10 1328.02 77.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.59 73.58 1324.01 235.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1365.10 47.38 1433.62 124.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1315.30 537.62 1439.79 856.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.39 16.74 1323.88 132.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1420.26 32.32 1435.02 78.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.48 168.10 1448.87 485.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.91 155.09 1362.10 504.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.48 323.07 1279.64 624.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 562.46 453.27 592.27 541.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1475.30 320.46 1604.52 622.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1375.27 348.27 1485.21 644.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1494.05 291.16 1511.92 325.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.50 879.70 839.90 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 288.41 447.88 315.98 531.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.26 851.84 404.93 1080.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.55 812.82 836.93 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.55 257.55 583.91 457.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.34 548.80 1568.92 923.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1047.69 256.31 1129.24 546.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1827.28 787.36 1878.47 865.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1582.13 985.60 1722.46 1080.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.02 795.06 1427.53 1081.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1344.83 834.21 1424.22 960.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.39 428.63 165.88 570.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.35 770.22 121.22 980.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.67 113.34 1400.26 395.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.07 68.21 1439.30 211.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000961.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000961.txt
deleted file mode 100644
index 84c03f2e805a27039cb6dc97a776724558367bc7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000961.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 659.60 284.04 805.32 384.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1751.99 639.07 1870.41 1045.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.88 184.91 1205.17 386.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.92 62.37 595.32 254.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.38 229.73 317.52 418.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.19 222.34 380.70 378.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1188.97 181.17 1225.55 225.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.43 829.41 412.88 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 458.99 35.15 501.64 88.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1070.83 400.81 1110.32 435.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.16 282.89 441.42 489.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1717.85 428.30 1831.99 677.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.63 2.17 519.00 132.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.54 3.68 590.08 120.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.23 232.05 630.99 414.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1827.85 764.36 1876.40 843.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.86 11.88 1354.48 153.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1373.68 342.90 1474.03 644.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1318.71 101.63 1399.24 251.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.09 330.78 623.15 612.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1640.94 352.86 1765.02 614.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1420.04 25.92 1440.24 81.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1471.20 531.89 1546.62 918.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.13 246.69 560.54 524.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.73 109.78 447.14 357.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1427.03 493.74 1483.39 556.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.03 258.83 1305.43 572.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.13 63.23 1312.85 254.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1273.17 23.73 1313.37 70.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.35 139.57 1504.89 388.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1484.90 279.86 1516.10 305.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1041.76 250.47 1119.56 542.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.55 59.66 1190.96 246.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1118.50 314.95 1214.92 620.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.29 519.15 1425.69 833.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.47 59.22 1430.07 220.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 713.85 4.99 777.48 84.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.72 11.37 1268.00 72.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1410.12 20.90 1424.96 71.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 700.68 30.64 723.94 65.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 265.76 437.51 294.30 523.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1358.87 593.15 1513.39 996.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1488.29 540.91 1636.67 995.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.80 77.37 376.41 251.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.24 633.49 1778.01 1080.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.83 801.24 1416.98 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.19 425.86 152.49 571.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.38 372.11 282.42 732.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.74 296.63 227.75 504.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1035.82 93.52 1120.89 359.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.40 325.22 336.83 662.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.44 861.85 105.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.46 777.11 152.38 1023.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.14 199.75 1252.04 337.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.67 284.35 1276.11 608.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1083.04 214.28 1147.83 533.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.21 521.50 188.14 910.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.72 543.87 76.32 789.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.76 20.28 1134.31 149.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.55 647.51 399.04 950.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1250.08 148.26 1353.83 499.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1338.04 162.99 1432.94 469.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 845.94 83.50 922.69 184.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.51 65.78 1255.62 204.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1743.40 417.16 1912.57 840.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.63 809.37 782.84 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1169.92 406.84 1211.35 478.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.57 130.29 706.44 306.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.40 105.26 609.04 361.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.90 462.59 558.76 828.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.28 313.18 566.32 544.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.54 360.49 410.76 715.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.90 447.32 455.26 820.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.34 5.03 759.50 68.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.80 978.88 160.88 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.28 223.09 746.44 382.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.48 303.74 1590.66 575.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.50 871.62 850.25 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000963.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000963.txt
deleted file mode 100644
index d541fa6580e226fa61fee926e4489334fdfa2028..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000963.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1049.88 21.41 1130.78 139.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.12 520.08 1420.00 833.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1450.58 304.76 1588.16 591.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1033.77 96.11 1116.52 361.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1085.48 216.85 1149.64 494.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1339.78 809.56 1405.84 907.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.96 247.29 556.86 524.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.33 12.95 1353.85 161.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.92 630.19 1776.60 1084.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1417.07 24.78 1437.50 81.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.28 344.47 1471.63 646.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.58 313.28 562.86 536.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.49 450.58 456.51 816.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1468.19 530.12 1543.71 921.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.25 185.14 1199.74 392.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.14 107.08 606.39 326.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1812.57 762.49 1874.46 846.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.75 67.38 1253.92 256.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 842.45 84.31 919.67 186.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.06 6.29 756.86 69.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.03 78.19 384.20 298.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.96 111.08 444.31 357.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1744.15 637.80 1866.89 1047.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.41 130.20 708.27 303.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1185.44 183.80 1224.35 228.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1160.78 407.69 1204.37 478.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 711.50 5.84 768.19 86.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1731.01 418.59 1908.29 840.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1639.68 354.66 1763.97 617.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.48 59.57 1427.17 222.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1408.30 24.82 1424.17 72.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1629.60 608.12 1846.02 757.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.82 285.65 802.00 385.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.41 462.10 558.18 830.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1248.92 149.99 1352.12 496.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.61 37.36 499.46 95.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.48 545.63 74.32 791.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.38 282.32 1622.10 448.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.33 62.62 1187.36 249.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 864.15 94.45 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.39 372.91 279.98 734.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1716.57 429.09 1825.23 672.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.97 65.47 1311.08 261.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1169.99 203.59 1245.80 337.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.60 806.08 1421.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1092.53 285.44 1273.17 607.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1422.77 494.11 1479.61 557.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1353.99 593.15 1509.69 995.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.61 4.14 514.21 133.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.88 331.46 622.90 638.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.63 871.13 853.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.57 231.75 629.62 414.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1270.85 25.51 1308.83 71.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.40 284.06 435.79 490.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.31 326.94 332.21 670.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.98 810.42 779.59 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.29 645.88 401.12 948.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.22 425.06 149.37 574.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.86 297.25 226.98 501.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.36 230.64 315.35 426.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.10 224.30 378.24 381.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 155.50 525.92 187.76 573.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.08 976.54 171.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.20 828.21 414.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.19 362.81 408.90 709.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.19 101.44 1410.92 378.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.41 523.07 185.52 910.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1042.74 252.85 1117.47 543.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.09 316.29 1199.15 622.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.83 5.37 585.53 120.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.23 223.69 742.40 386.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.32 66.01 593.24 250.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1482.87 538.85 1631.63 993.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.56 776.20 153.33 1027.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1336.08 163.40 1429.29 469.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.34 138.94 1502.86 386.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1068.18 400.25 1108.12 437.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1581.82 430.25 1593.53 479.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1485.10 277.17 1510.65 302.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000968.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000968.txt
deleted file mode 100644
index e66780bac7efff455fa033b5475dfe0c6390a7ce..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000968.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1640.97 359.69 1763.43 652.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.82 456.33 453.23 816.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.17 526.81 176.64 916.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.20 64.36 1179.90 256.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.05 519.87 1411.87 822.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.05 345.65 1466.52 651.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.19 368.48 397.64 715.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 444.57 43.16 495.95 96.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1337.27 169.83 1421.69 470.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.46 141.16 1501.38 384.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.00 154.80 1349.66 503.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.08 304.35 1584.70 591.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.91 320.50 1162.01 625.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1075.50 290.73 1268.74 612.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1157.32 207.71 1240.29 352.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.40 191.43 1188.61 329.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.57 97.12 1115.87 367.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1065.40 408.41 1103.97 446.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1315.35 106.40 1406.76 238.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.53 11.08 752.86 75.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1081.32 221.02 1145.33 356.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1039.61 256.57 1110.59 548.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.00 783.99 156.84 1042.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.15 980.72 153.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 873.56 70.48 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1143.98 415.81 1186.57 485.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1179.22 259.01 1227.99 359.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1823.13 767.35 1866.39 849.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.35 813.35 773.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.05 876.42 856.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.05 828.67 417.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 552.33 69.16 854.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.89 331.90 328.71 689.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.76 233.23 310.54 439.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.01 432.85 142.37 577.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.14 303.10 228.37 497.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.71 289.41 429.29 489.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.13 230.74 375.53 383.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.56 644.22 405.74 942.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.41 9.28 580.80 140.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.28 16.77 1344.64 146.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1476.83 543.10 1623.39 998.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1345.12 595.92 1501.18 1001.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.97 821.66 1417.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.83 264.33 1310.96 576.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1715.90 424.64 1906.89 845.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1735.69 643.81 1858.65 1048.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1573.25 628.91 1770.14 1085.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.60 314.72 558.38 531.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.19 465.18 558.25 834.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.55 283.83 1617.52 544.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1461.33 532.19 1534.40 924.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1717.09 432.49 1823.05 652.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1623.80 602.39 1838.87 1041.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 708.30 10.44 763.77 91.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.43 110.60 603.59 387.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.28 116.18 440.03 358.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.30 134.99 707.53 302.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.22 249.43 546.96 527.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.82 334.26 621.70 636.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.28 83.09 374.83 255.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.41 237.26 623.87 408.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.39 88.52 916.23 191.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.29 322.46 670.46 390.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.17 289.08 796.45 374.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.72 377.68 276.19 737.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.74 7.93 512.68 137.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1328.94 811.86 1398.01 905.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1175.75 72.53 1246.75 218.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1264.96 28.64 1302.53 72.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1038.37 28.00 1122.90 140.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.64 71.31 581.67 297.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.53 227.31 734.45 389.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1571.16 430.83 1594.79 484.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1415.10 496.80 1470.01 558.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1408.58 32.96 1432.96 83.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 142.61 532.16 182.05 572.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 694.15 37.13 718.25 71.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.76 445.14 287.14 530.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.93 69.87 1421.46 226.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.57 69.11 1306.82 266.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000970.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000970.txt
deleted file mode 100644
index 6604b825c5afcd3ca0ea4b4a4ef46fd86b027bc8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000970.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 47.43 528.42 173.04 918.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1414.43 142.73 1499.79 387.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.87 382.01 270.98 739.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.97 90.99 913.88 192.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.06 250.50 542.49 529.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1074.14 292.86 1262.80 613.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1710.90 426.91 1902.96 846.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1028.51 99.33 1111.95 367.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 254.73 449.23 284.08 533.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1259.90 28.81 1296.72 74.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1034.25 30.21 1118.09 158.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1040.95 258.56 1107.26 550.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.27 192.09 1180.76 316.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.88 70.59 1420.57 228.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.26 106.74 1403.43 383.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1245.08 155.66 1350.26 504.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.02 266.57 1309.51 577.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1076.53 322.05 1160.43 626.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.31 65.44 1176.06 257.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.54 18.52 1341.47 149.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1135.89 418.07 1178.41 484.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 139.29 536.82 177.84 586.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 554.09 66.16 862.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.91 829.74 418.46 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.61 305.52 225.67 642.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.79 437.29 138.72 582.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1169.07 259.28 1228.16 390.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.89 785.92 157.34 1069.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.09 982.06 159.46 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.59 467.41 558.76 835.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.95 455.49 448.87 817.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.87 313.61 555.64 532.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1718.03 433.46 1814.12 651.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.35 815.61 770.05 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1287.18 519.85 1409.95 823.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.42 596.38 1498.00 1001.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.93 368.97 392.74 716.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1172.96 74.47 1244.81 270.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.83 344.77 1464.81 611.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1472.83 546.61 1619.28 999.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1078.90 223.65 1143.03 366.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.45 325.07 670.85 392.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1641.08 361.52 1761.22 651.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.35 533.36 1530.52 926.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.95 118.24 437.79 355.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.36 208.15 1237.09 522.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1222.92 826.83 1418.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1201.12 70.57 1304.34 270.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.07 10.89 578.96 140.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.69 290.34 425.58 490.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.62 111.97 601.82 387.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.23 337.28 616.58 641.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.23 877.42 856.98 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.05 12.66 751.15 76.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.99 228.14 372.37 371.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.77 234.48 308.67 442.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1473.29 284.96 1609.46 546.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.22 641.46 417.13 941.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1337.97 170.92 1418.11 472.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 706.40 12.49 759.54 93.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1570.29 630.54 1768.07 1079.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.33 335.53 323.80 695.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.77 238.28 622.81 412.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.06 228.59 730.80 392.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.62 305.95 1582.44 589.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.46 290.35 792.68 390.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.62 85.45 370.25 257.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.10 10.11 510.80 139.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.58 73.85 574.48 299.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.63 137.19 703.12 300.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1402.14 32.24 1429.21 84.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1063.01 410.66 1096.58 449.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.70 414.94 1220.58 454.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1569.04 429.90 1593.74 486.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1411.99 489.60 1466.96 556.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1819.66 767.81 1863.86 848.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1729.86 644.07 1854.40 1050.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000973.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000973.txt
deleted file mode 100644
index 0b600c96e5c8e8c7c19fcef9227cfe2755b18f20..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000973.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1409.48 144.05 1497.82 387.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1337.93 173.73 1411.69 475.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.01 266.17 1309.14 575.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1555.18 521.87 1577.63 624.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.25 344.98 1462.23 603.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1444.48 308.73 1581.53 597.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1408.77 492.88 1465.79 553.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.96 13.57 510.16 141.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1472.43 287.38 1598.62 549.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.93 535.59 1526.31 930.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.96 603.45 1831.07 1046.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1226.22 837.00 1419.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 140.10 540.89 177.19 590.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 251.87 455.34 279.26 539.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1258.25 32.93 1291.77 77.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1398.64 33.60 1426.27 84.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1334.75 27.85 1350.95 62.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1196.21 417.02 1221.61 457.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.86 93.39 912.97 196.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1061.30 415.97 1084.26 448.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.23 310.13 226.46 647.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1171.32 78.04 1241.67 273.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.81 229.43 368.87 394.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.59 342.83 317.30 706.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.96 253.21 538.10 533.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.43 292.02 421.22 463.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.91 242.12 619.93 407.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.68 295.81 787.73 394.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.67 328.22 670.79 394.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.31 143.88 702.76 300.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.59 231.78 726.28 394.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.69 14.05 577.27 143.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.89 77.82 571.07 302.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.03 15.98 749.58 81.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.27 370.84 388.99 720.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.80 341.14 616.97 639.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1284.53 22.27 1335.35 145.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1641.04 366.27 1764.17 657.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1201.19 74.03 1303.80 274.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1573.20 433.07 1592.63 489.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1810.75 770.39 1858.23 844.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1163.09 258.84 1224.14 378.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.31 88.70 367.91 261.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 704.52 15.66 759.81 97.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1570.29 632.96 1765.65 1079.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1284.25 522.97 1406.69 907.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1068.95 294.71 1253.33 616.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.95 237.19 305.98 453.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.78 326.21 1157.75 630.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.76 532.57 166.75 922.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.19 642.19 411.79 941.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.25 879.52 860.53 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.89 115.60 601.21 391.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.81 121.36 436.03 362.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.95 313.70 551.45 528.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1245.55 158.01 1348.85 504.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.53 67.97 1171.52 261.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.22 76.81 1419.30 231.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.53 602.32 1494.40 1003.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.59 469.45 561.26 839.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1703.14 436.45 1891.71 850.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1468.53 547.78 1615.57 1002.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 689.02 42.73 715.50 77.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.89 48.36 1394.68 137.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1728.73 645.47 1848.85 1051.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.00 385.92 268.05 744.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 432.53 43.50 491.37 103.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1125.66 420.19 1167.77 491.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1076.15 225.16 1141.03 382.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1029.27 34.90 1112.94 164.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1025.63 103.49 1110.03 371.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 12.34 788.21 158.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.68 983.07 167.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.56 833.05 421.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 560.37 62.49 865.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.61 444.37 135.88 587.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.33 819.92 770.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1038.82 261.67 1107.61 552.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1313.11 109.51 1401.88 380.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1124.88 196.37 1178.07 298.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.90 458.10 446.87 821.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1137.01 209.28 1236.62 526.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000990.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000990.txt
deleted file mode 100644
index ee0632445d13510244bf7cd44fa02823d61de93c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/000990.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 127.64 580.22 158.19 619.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1545.84 538.30 1571.14 643.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1758.19 772.54 1818.16 851.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1064.24 249.38 1131.56 567.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1558.50 452.26 1575.71 503.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1102.36 425.26 1143.20 503.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1045.75 310.44 1116.95 634.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1285.47 61.85 1347.75 170.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.90 88.62 1409.39 252.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.51 132.07 1387.39 237.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.72 94.43 1299.04 326.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1493.05 306.99 1568.42 561.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1384.94 50.93 1404.15 99.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1293.02 830.22 1337.72 945.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.02 252.08 294.47 481.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 6.09 824.32 130.70 1080.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.11 307.55 403.68 503.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.41 486.15 568.52 855.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1641.96 403.48 1726.88 636.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1118.52 270.39 1188.44 381.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.73 145.23 426.44 364.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1170.78 207.67 1200.43 250.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.05 186.75 1399.80 498.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1400.44 503.38 1455.80 565.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1241.55 55.15 1271.55 96.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.23 177.26 686.60 312.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1198.47 428.39 1224.92 464.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.05 222.33 1198.60 537.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1569.96 650.02 1754.69 1081.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.36 175.29 1343.96 519.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 697.00 38.89 750.85 124.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1016.96 129.50 1100.32 288.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.40 353.26 662.86 416.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1011.50 347.54 1113.44 654.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.26 246.54 354.59 427.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1661.44 442.77 1803.67 705.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.72 611.19 1477.24 1000.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1337.47 358.65 1452.05 633.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.47 152.06 588.05 413.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1397.90 168.91 1493.57 394.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.59 359.97 586.50 635.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.75 653.17 418.51 951.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.58 547.99 1510.16 941.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.90 45.47 1313.67 172.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1015.18 52.36 1094.85 196.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.12 45.71 1241.88 139.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 824.62 116.59 903.57 214.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1173.01 382.65 1209.23 452.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.08 40.70 741.64 107.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.51 567.23 146.85 918.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.70 105.03 561.63 270.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.04 256.69 709.57 417.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.55 466.47 455.08 845.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.55 428.85 252.94 793.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.74 409.05 378.87 740.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.74 69.63 702.32 104.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.99 867.84 1438.35 1080.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.80 279.13 1291.08 588.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.28 84.15 1154.31 270.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1429.84 330.91 1561.10 583.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.09 332.68 528.58 556.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.51 113.22 358.88 284.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.68 560.79 1599.27 1001.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.75 902.82 888.85 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1710.33 653.12 1823.37 1049.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1273.26 539.62 1383.61 838.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.25 378.77 309.25 738.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.70 344.36 220.06 687.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.12 476.59 113.75 645.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.77 853.27 449.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.31 846.17 757.23 1081.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1051.52 443.72 1097.58 513.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1792.50 469.42 1869.37 833.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 422.57 59.18 445.80 119.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.29 267.42 609.22 421.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.77 92.35 1234.88 338.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.69 274.09 516.56 468.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001002.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001002.txt
deleted file mode 100644
index 88566e058d5c4a07384a50483d40697104c6b022..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001002.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1412.72 180.42 1515.68 396.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.71 447.83 269.51 812.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.80 286.51 628.06 445.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.93 204.54 1425.57 515.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.85 192.18 1358.48 538.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.79 359.16 235.65 546.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.26 847.30 511.95 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.36 846.41 128.95 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 840.16 136.02 921.68 244.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.50 323.44 412.69 522.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.11 264.53 361.22 450.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.83 272.47 305.46 488.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.71 396.80 334.64 763.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.58 484.06 480.69 859.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1558.34 537.67 1584.59 647.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.22 493.78 591.69 854.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1184.22 391.48 1242.54 456.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.98 367.07 596.46 562.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.27 171.65 598.81 413.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.51 226.73 1216.67 515.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.72 110.60 1245.35 360.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.02 164.17 444.06 410.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1118.86 240.20 1180.55 550.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.23 56.59 557.69 175.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.13 59.37 759.23 130.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1157.08 96.90 1204.32 231.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1767.32 783.69 1825.68 863.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.99 427.91 403.74 754.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.31 593.12 167.39 1002.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1419.54 522.83 1468.50 580.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1587.81 621.41 1808.72 1051.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.86 197.53 695.02 330.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.86 131.12 583.41 288.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1119.16 289.82 1181.99 404.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1766.45 494.72 1887.90 856.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.69 318.04 1606.42 578.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1286.87 85.27 1352.31 192.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.88 349.68 526.71 592.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1587.63 648.97 1775.34 1078.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1719.13 665.67 1832.74 1059.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1661.83 458.26 1780.82 699.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1318.87 143.42 1403.89 256.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.89 912.96 922.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.91 911.03 1458.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1221.92 454.06 1249.11 484.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1033.36 148.13 1120.86 309.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.52 666.67 438.72 968.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.55 547.08 1393.84 912.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 246.81 516.35 277.29 601.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1100.71 104.84 1165.77 285.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1295.64 833.42 1346.64 945.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.05 284.87 534.36 476.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.61 273.55 725.64 437.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 695.70 93.25 721.90 127.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.02 567.92 1603.44 1013.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.17 64.96 1255.66 157.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.42 336.44 1580.05 577.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1573.94 457.37 1589.21 513.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 714.67 59.19 770.38 146.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1032.93 456.35 1078.90 532.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1027.19 334.78 1127.12 650.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.84 57.04 513.84 181.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.03 393.47 867.89 531.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.75 375.16 1459.47 683.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1234.42 301.96 1318.31 602.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1331.24 104.71 1423.91 270.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 990.52 363.91 1059.32 534.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1064.90 269.98 1150.83 587.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.20 553.74 1521.79 926.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1306.46 620.82 1477.23 998.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 134.82 598.11 167.21 642.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.62 856.22 775.57 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.13 495.04 122.52 643.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1065.05 307.71 1119.64 595.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1221.85 108.31 1316.11 355.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1249.28 77.52 1274.94 111.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1334.09 68.81 1359.36 103.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1027.31 69.23 1102.87 205.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1187.39 223.99 1213.98 265.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1110.63 442.15 1162.44 520.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001015.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001015.txt
deleted file mode 100644
index e8a838463d626f25c1e37320aabc189108cb19a0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001015.txt
+++ /dev/null
@@ -1,83 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1287.28 296.98 1380.59 597.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1487.63 573.87 1629.77 1016.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1112.03 463.08 1149.52 497.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1158.12 447.26 1208.34 527.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.68 108.04 1206.72 290.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1810.25 509.98 1921.03 881.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.69 629.73 1509.71 1014.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.83 235.09 1263.81 522.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 740.27 104.16 765.80 138.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.24 182.17 642.19 376.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1379.19 77.36 1409.98 109.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.96 69.14 805.81 141.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.96 393.92 959.50 540.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1596.47 782.96 1647.69 860.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.17 314.95 1161.84 603.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1076.60 153.01 1156.41 345.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.44 212.69 738.43 340.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1814.02 776.84 1868.28 844.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.90 555.55 1430.26 942.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.36 115.16 1454.30 250.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.19 119.39 1276.04 365.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 284.05 539.11 316.90 625.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1462.52 513.16 1509.26 576.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1311.29 89.35 1369.49 193.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.78 608.19 219.08 1023.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.86 347.54 540.75 684.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.13 376.05 629.68 568.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1047.87 78.83 1119.13 217.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 987.10 375.81 1060.92 542.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1353.88 149.90 1449.57 271.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1642.33 469.39 1779.57 708.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.11 140.10 418.78 312.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1622.11 470.87 1641.08 520.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1016.99 340.43 1077.75 491.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1287.41 451.72 1307.18 481.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1732.39 436.43 1833.79 668.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.56 265.90 390.73 427.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.14 501.50 634.69 858.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.21 660.20 486.52 1017.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1595.14 546.93 1623.12 652.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.22 172.90 486.84 394.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.50 370.80 1492.74 649.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.78 938.47 1492.84 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.91 561.94 1560.46 921.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.82 419.19 377.67 784.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.98 200.49 1393.27 543.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.45 298.76 667.38 562.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.88 864.16 822.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.16 275.19 337.53 505.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.25 277.96 1192.73 586.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 882.46 143.33 962.46 248.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1039.29 464.53 1076.58 539.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1222.40 234.86 1246.32 279.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1251.32 116.54 1348.88 388.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.51 185.12 1561.79 405.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.19 368.98 278.50 554.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1229.28 398.79 1293.56 468.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1750.51 657.16 1869.86 1040.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.74 850.35 583.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1382.88 211.56 1467.96 523.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.16 237.52 1196.01 359.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 758.35 67.61 817.76 157.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.39 480.68 529.83 851.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 401.43 245.08 425.00 292.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.29 138.64 633.42 290.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.39 64.92 552.31 192.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.05 511.61 159.64 657.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1555.82 326.16 1667.78 615.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 634.93 63.33 931.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.29 438.78 446.50 828.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1318.64 839.78 1378.79 951.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.69 288.44 577.66 617.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.69 282.84 768.58 445.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1492.30 344.10 1619.87 646.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.45 73.96 1294.79 165.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.75 65.68 592.09 184.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1635.39 656.10 1814.35 1081.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.60 96.20 1234.23 176.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 824.70 917.21 985.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1283.43 81.92 1305.30 120.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.48 860.16 169.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.46 325.80 444.09 494.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.28 459.83 295.67 827.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001026.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001026.txt
deleted file mode 100644
index da5c3955e312f14e5a6fba0c1036fce3f900241f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001026.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 305.06 380.69 421.91 743.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.62 329.99 1543.20 582.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.71 231.58 386.06 436.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.06 502.49 1476.73 887.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.86 106.56 685.58 249.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.04 25.60 591.05 148.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1775.42 405.59 1883.66 652.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1650.46 415.66 1805.49 676.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.22 243.02 815.55 406.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.44 257.49 723.21 509.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.96 152.91 699.58 330.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.21 175.06 797.19 304.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.91 276.69 1713.61 575.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1520.30 512.49 1624.85 887.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.88 326.53 673.07 546.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.09 247.31 628.01 576.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1868.17 726.08 1910.59 798.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1672.23 602.85 1848.75 1082.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1629.92 729.60 1685.80 806.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1656.82 577.55 1881.15 1000.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1144.52 274.57 1213.30 563.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.98 222.65 439.97 381.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 931.85 102.58 1016.04 209.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.97 26.06 632.40 147.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1028.63 299.80 1092.17 464.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.78 607.18 112.06 902.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 946.78 348.41 1046.80 501.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 812.65 28.64 873.76 120.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.36 100.02 468.51 272.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.24 132.11 538.32 332.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1045.55 431.37 1086.34 484.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1027.41 1021.00 1103.25 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.91 906.11 1553.24 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.17 872.39 1052.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.37 334.01 335.34 495.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1404.76 70.81 1494.78 205.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.51 410.76 489.58 800.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1506.46 469.65 1547.44 535.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1413.22 110.39 1505.88 262.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.16 74.63 1389.99 353.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.20 479.57 209.61 624.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.13 431.20 332.63 779.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1217.09 189.07 1313.86 480.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.86 570.45 274.49 983.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1390.01 573.97 1549.67 923.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.00 145.16 1620.49 364.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1244.18 71.65 1320.65 313.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 793.12 67.19 825.23 102.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.63 167.60 1515.94 479.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.19 450.41 687.35 805.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.19 431.20 584.62 794.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.33 829.02 215.05 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.40 941.11 432.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1438.17 36.79 1472.43 68.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.13 45.52 1404.81 171.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1226.55 58.34 1269.00 119.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.60 111.52 1210.70 248.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.17 32.76 1148.68 178.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 322.80 493.75 346.53 578.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1290.41 352.87 1334.24 421.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1192.96 63.60 1254.41 263.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 909.60 159.48 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.72 613.87 542.33 1074.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 824.54 34.27 863.72 104.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.39 281.25 482.70 471.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.95 302.13 576.08 500.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1788.55 613.20 1902.03 999.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1346.81 785.10 1424.34 887.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.42 823.35 868.84 1081.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.47 804.93 638.30 1081.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1163.16 422.81 1199.92 457.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1334.69 157.04 1441.17 494.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1210.07 412.86 1263.45 489.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.01 251.78 1449.09 541.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1073.33 240.12 1242.21 546.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1677.69 419.76 1698.09 475.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1530.30 516.98 1669.11 953.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1335.12 401.18 1372.90 441.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1548.12 298.06 1676.97 600.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001028.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001028.txt
deleted file mode 100644
index 6aa8d7d70dc1e3eab3eed84d30bd1d37643bc22f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001028.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1342.68 392.55 1380.49 432.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1036.94 1011.86 1119.69 1081.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1513.01 463.87 1559.85 525.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.70 326.09 346.52 483.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.37 16.92 595.32 139.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1677.40 589.87 1856.33 1061.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.79 288.12 1684.38 587.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1075.53 229.57 1251.01 536.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.25 470.88 217.96 618.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1783.40 397.49 1894.16 659.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1171.80 413.73 1209.47 450.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.63 24.03 869.84 94.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1352.30 767.07 1432.55 875.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 601.07 119.17 894.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.86 820.95 222.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.22 250.01 730.66 500.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 822.00 20.54 883.29 112.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 897.05 173.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1688.24 409.35 1709.77 463.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.41 237.11 633.52 567.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.78 60.17 1502.27 194.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.88 101.75 1220.72 234.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1235.53 49.71 1275.17 110.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.71 35.29 1410.25 156.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.33 91.00 478.00 263.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1443.96 153.74 1520.37 467.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.52 490.12 1482.11 869.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.38 242.80 1461.48 533.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.64 98.02 692.93 240.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.99 213.55 443.86 373.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.86 272.79 492.97 467.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.07 295.60 581.88 491.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.30 329.81 782.66 396.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.04 234.59 823.24 396.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.95 165.90 804.86 294.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.55 144.73 706.19 321.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.10 423.58 596.61 780.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.41 443.35 691.96 782.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.78 316.77 679.13 534.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.09 562.38 283.88 972.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.53 603.53 552.90 1061.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.24 403.95 494.77 794.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.38 321.17 1550.72 565.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1873.11 716.34 1913.92 790.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.42 267.28 1218.90 555.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1225.34 178.86 1319.83 464.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.79 54.61 1261.06 239.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1255.04 61.13 1327.40 301.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.95 222.35 392.57 426.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.83 124.27 546.26 308.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.67 370.14 428.56 733.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.12 423.75 337.45 768.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1218.84 400.85 1270.36 480.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1299.22 342.89 1339.89 409.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.19 63.85 1398.83 343.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1636.51 715.30 1690.51 790.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 961.87 333.19 1066.11 492.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1397.92 559.55 1555.49 913.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1535.74 507.11 1676.06 938.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.72 101.20 1523.44 255.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1029.38 291.49 1100.63 464.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 328.13 483.42 353.41 568.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1524.58 135.53 1629.90 352.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.33 18.72 639.26 138.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 940.29 93.27 1024.04 203.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.46 23.73 1153.70 168.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1050.45 420.01 1085.42 475.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1625.96 266.81 1722.26 518.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1526.79 499.39 1632.14 871.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.85 188.94 1197.11 401.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1445.61 26.45 1481.10 60.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.46 864.16 1056.34 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.59 813.69 877.44 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.58 793.67 646.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.12 928.68 448.35 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1649.29 407.02 1810.49 659.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1662.84 561.22 1890.57 982.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1794.21 601.81 1911.29 986.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1365.62 899.37 1563.21 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001096.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001096.txt
deleted file mode 100644
index 4889489c2cce808ef48c01b6c2db461294a24bec..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001096.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 0.00 475.19 134.73 771.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1571.66 294.97 1663.23 658.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.93 107.60 592.82 367.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1605.83 0.00 1716.86 139.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1501.08 0.00 1596.19 284.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.86 0.00 1290.91 102.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1323.99 131.42 1342.62 156.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 350.19 819.73 383.94 858.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.23 390.69 637.59 779.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1619.27 90.60 1743.61 304.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1695.37 70.34 1798.72 257.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1230.72 98.25 1291.68 389.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.63 695.21 236.45 1032.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1660.42 193.42 1807.14 445.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1563.39 263.18 1610.62 323.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.00 239.13 479.97 625.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.52 291.04 381.52 670.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.67 49.39 1490.97 345.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.17 124.74 1608.43 390.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.06 86.98 801.64 343.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.60 222.06 739.88 580.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1588.10 299.93 1720.10 726.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.31 38.31 499.86 273.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.47 148.57 1424.11 490.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.50 354.47 1609.02 735.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1148.64 69.96 1299.77 220.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1377.04 164.41 1413.75 234.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.40 686.65 384.33 1082.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1422.54 0.00 1515.13 300.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1310.66 0.00 1407.86 281.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.53 984.03 252.68 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.07 178.38 462.81 357.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1699.37 349.09 1903.46 748.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.01 285.45 1553.71 538.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.90 973.12 642.47 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1769.72 208.86 1790.66 262.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1891.23 494.14 1918.67 561.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.79 272.06 568.34 678.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.21 436.27 341.55 778.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.86 793.35 469.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.74 689.06 146.94 1081.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.23 130.24 682.09 418.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 115.20 885.88 157.40 966.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 461.70 261.83 484.23 324.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.76 616.71 193.02 772.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1018.10 831.06 1075.98 924.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1870.30 269.21 1920.90 636.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.58 -0.74 623.41 202.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1317.80 0.01 1349.45 40.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1565.35 -0.43 1616.50 173.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.02 331.58 266.12 487.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.33 361.49 398.13 451.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.09 573.24 766.46 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.82 706.87 647.51 1062.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.08 31.58 516.84 132.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1393.64 192.25 1428.02 234.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 425.14 365.57 464.69 448.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1428.59 561.58 1482.98 671.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1680.08 490.56 1747.20 569.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1729.63 370.96 1903.65 836.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1462.49 838.75 1685.99 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.96 692.43 1015.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.16 0.00 760.39 220.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.82 54.15 727.07 239.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 935.83 675.87 1064.36 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.08 180.14 739.33 292.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.71 115.84 928.14 231.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.72 153.90 875.74 231.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.24 21.43 873.37 125.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.50 71.53 886.41 209.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001098.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001098.txt
deleted file mode 100644
index aa112008171ebbfb463f27cf5797d93621752000..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001098.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1447.98 352.72 1608.40 727.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 354.63 817.13 388.21 859.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1392.11 192.91 1428.85 234.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1871.99 271.85 1921.60 641.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 476.48 133.84 775.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1569.80 -0.13 1619.90 173.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1887.74 494.33 1920.00 562.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 462.46 261.20 492.84 331.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1317.30 0.00 1348.42 39.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.27 180.90 463.01 359.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.56 975.95 639.00 1080.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1422.41 0.00 1514.51 301.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1017.15 828.17 1076.92 922.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.44 87.79 802.47 358.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.98 -0.88 623.88 197.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.83 272.99 568.61 679.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.19 221.25 743.58 577.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.44 844.15 1687.80 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1326.48 130.00 1344.68 158.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.70 0.00 761.13 224.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.65 180.88 735.67 288.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.76 72.05 868.57 210.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.73 22.10 873.57 125.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1573.64 293.88 1661.87 655.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.44 117.37 922.04 231.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1771.65 210.51 1792.46 262.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.40 298.06 1720.33 718.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1378.48 165.23 1418.30 235.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.70 0.00 1294.76 117.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.75 240.54 478.15 624.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.02 437.25 342.82 782.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.73 293.98 382.32 674.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1725.58 369.93 1904.11 832.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.24 392.77 638.20 778.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1680.00 487.25 1745.69 568.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 116.74 904.58 156.22 973.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1427.19 558.50 1480.49 666.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1147.56 70.60 1301.74 210.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1501.41 -1.26 1597.61 283.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1697.13 70.64 1791.71 257.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1619.99 89.75 1743.63 304.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 904.39 672.77 1062.32 1080.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1561.75 263.38 1609.16 322.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.27 985.00 251.94 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.10 283.69 1552.72 540.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.84 99.79 1295.37 390.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.16 129.98 681.38 418.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1511.68 123.36 1608.03 383.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.10 49.55 1487.99 345.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.08 146.94 1427.12 490.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1311.96 0.00 1409.64 281.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1702.71 346.39 1903.26 751.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.85 37.46 500.79 272.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.23 108.11 590.99 366.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.33 685.57 388.90 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.60 30.99 514.29 131.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 368.84 365.91 397.67 456.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 425.82 368.36 462.67 451.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1657.95 193.56 1804.74 438.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1609.10 0.00 1716.29 137.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.29 618.09 191.44 756.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.17 332.20 266.65 498.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.61 706.87 647.84 1057.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.30 572.54 761.20 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 877.05 697.01 1030.35 1081.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.28 791.82 465.53 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 688.16 145.05 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.97 697.18 235.34 1032.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.55 54.28 727.75 238.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.04 153.86 869.04 231.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001099.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001099.txt
deleted file mode 100644
index f45c9d232e5f7de8086206754b833104df8df8d0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001099.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1262.30 147.31 1428.18 490.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.38 100.26 1295.38 391.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1399.72 50.34 1487.74 346.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.15 123.82 1609.41 384.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1426.55 558.19 1480.66 665.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.30 -1.12 623.67 200.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.35 706.87 649.58 1065.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 476.79 133.81 773.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.05 86.98 802.94 369.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.98 107.96 591.23 366.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.42 847.79 1688.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.69 21.80 874.31 125.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.78 53.97 727.72 237.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.12 119.14 918.66 232.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.43 72.26 866.42 200.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.74 181.24 733.30 439.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.49 154.36 867.49 231.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.63 30.51 516.07 131.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.22 129.60 679.36 418.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.59 977.43 637.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.81 221.17 746.03 579.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.72 273.41 567.55 679.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 357.08 816.53 390.70 860.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.75 618.54 191.96 776.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 369.46 367.33 397.43 457.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.98 335.03 267.61 500.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 426.16 369.46 462.62 455.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.18 181.44 463.98 362.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.67 0.00 762.41 169.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.40 283.56 1552.40 537.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.73 295.94 381.48 665.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.59 244.33 479.92 628.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.97 697.84 235.82 1032.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.50 685.97 391.43 1081.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1621.12 90.53 1742.66 306.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 688.16 144.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1572.14 293.02 1660.42 657.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1658.44 193.25 1804.82 488.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.67 791.82 465.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1561.64 263.37 1609.40 322.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.24 393.29 637.49 782.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1701.13 345.97 1902.98 750.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1147.54 71.98 1303.95 374.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1697.42 72.26 1790.30 257.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.71 0.00 1294.36 127.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1327.51 130.99 1345.61 158.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1501.42 -0.71 1598.99 282.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1420.08 0.00 1513.80 302.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.50 352.56 1608.57 724.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1609.19 0.00 1716.17 136.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1724.97 368.09 1907.77 820.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.96 298.23 1720.50 717.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 878.54 696.95 1037.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.68 574.06 756.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1019.14 828.37 1078.84 921.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1770.11 208.54 1794.15 262.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1379.61 163.50 1416.01 235.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1389.77 193.43 1428.51 234.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1312.49 0.00 1409.89 279.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.02 986.35 253.32 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.02 439.21 343.28 784.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1679.50 485.97 1746.24 567.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 112.08 906.22 156.51 976.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.85 37.46 499.94 273.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001122.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001122.txt
deleted file mode 100644
index fe15028987ab726206bbd633b86c525b9bdc65a9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001122.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1708.49 350.19 1904.62 757.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.92 0.00 554.76 109.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.89 4.76 1408.77 202.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.13 45.53 526.40 123.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.25 209.82 475.47 364.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.79 396.01 455.99 477.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 368.47 401.80 390.42 486.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1429.58 558.27 1497.12 674.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.86 140.73 657.43 429.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 462.39 261.07 486.25 359.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1461.91 360.45 1602.01 731.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.37 51.86 505.10 281.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.97 227.80 772.51 581.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.32 182.79 717.67 453.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 797.95 88.03 880.26 247.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.16 50.62 867.97 158.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.15 681.94 1027.12 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.27 17.56 761.70 264.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.43 65.74 717.47 240.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.77 164.73 791.66 296.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.58 133.22 836.49 247.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.39 162.96 876.24 247.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.07 120.23 582.60 364.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1676.14 489.00 1765.91 564.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.59 564.15 730.90 1070.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.82 697.20 676.43 1080.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.46 0.00 791.24 105.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.83 996.95 596.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1290.74 242.74 1330.03 324.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.90 524.21 125.83 784.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1632.04 98.96 1741.39 309.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1756.80 211.68 1775.96 262.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.80 317.90 388.27 694.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1631.31 -0.36 1707.92 152.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 829.61 803.34 908.63 1078.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.56 466.21 309.87 889.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1660.37 200.12 1803.53 449.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.70 303.43 560.77 711.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1312.70 0.00 1358.39 44.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1503.95 -0.00 1606.33 268.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.64 92.20 1306.21 390.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.27 0.00 1294.34 158.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1330.46 134.84 1346.94 162.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.07 892.66 1721.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1251.92 264.88 1288.25 297.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.13 146.38 1418.70 485.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.15 114.59 1298.45 405.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1376.89 56.27 1464.75 346.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1411.98 0.00 1503.99 303.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.59 123.25 1621.81 424.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 956.49 749.62 1133.98 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 372.03 793.95 419.66 850.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 118.82 943.24 152.52 1013.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.01 292.35 1551.01 510.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1692.13 77.49 1788.08 259.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.72 785.45 512.47 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.77 272.40 470.33 656.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.98 731.11 255.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.38 683.77 406.60 1080.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1718.07 372.77 1899.45 822.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.68 715.23 141.06 1080.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.77 390.07 656.20 816.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.99 358.39 272.78 524.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.00 660.87 165.36 811.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1560.71 263.81 1615.89 315.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1386.11 201.95 1416.06 234.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.96 0.59 626.33 188.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1584.29 315.79 1713.43 725.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.25 0.00 1544.93 165.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1571.06 0.00 1645.23 187.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001128.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001128.txt
deleted file mode 100644
index b9ab6af66f5a033b86a3e957a7f9b9513266d16d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001128.txt
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 157.60 366.42 270.77 543.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.75 676.88 164.28 818.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 108.44 948.23 151.48 1019.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1664.88 197.59 1806.80 459.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -3.06 531.07 120.21 794.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1624.27 101.57 1729.85 311.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1291.83 246.91 1334.90 328.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1316.07 6.64 1359.34 50.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1436.76 560.18 1495.64 675.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.28 228.45 772.18 574.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.38 120.63 1299.88 410.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.31 144.23 651.69 434.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.02 55.02 509.71 280.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.23 0.00 625.15 181.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.65 280.08 470.60 670.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.44 313.01 561.39 727.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.19 389.35 656.03 816.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.08 169.92 763.44 476.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.41 743.34 257.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.68 188.71 707.88 455.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.18 475.53 296.16 893.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1332.98 140.88 1352.14 166.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1250.92 271.06 1287.52 303.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 971.85 765.02 1143.93 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.23 0.00 1544.34 170.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.61 0.00 1639.76 190.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.13 96.96 1304.36 396.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.78 0.00 1293.47 162.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1675.55 486.62 1768.82 565.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1442.80 291.43 1547.19 524.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1688.75 79.36 1797.98 232.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1562.77 269.86 1612.96 321.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1751.78 214.18 1773.93 259.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.29 56.88 864.66 157.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.58 0.00 785.11 111.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.45 94.50 877.12 251.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1517.68 907.01 1728.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.03 24.86 759.02 255.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.58 71.08 710.20 236.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.01 330.92 388.10 716.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.51 564.24 739.80 1074.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.81 697.60 678.32 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.44 685.67 414.70 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.93 785.80 516.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1502.72 129.40 1619.53 423.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.97 360.01 1603.56 733.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1412.21 0.00 1505.03 307.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.95 685.14 1029.96 1079.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.06 813.37 898.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 728.28 143.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1582.80 308.20 1713.02 727.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1706.93 351.26 1903.21 746.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1719.60 371.40 1898.44 824.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.82 136.79 814.16 273.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.78 168.32 874.74 252.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 367.55 409.20 403.10 502.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.00 402.85 455.98 490.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.97 1000.14 594.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 384.38 790.01 424.26 845.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.21 47.14 529.35 125.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.66 0.00 552.13 105.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.39 215.35 480.30 352.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.28 125.48 577.09 372.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1374.95 58.60 1462.42 350.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.94 11.28 1408.29 200.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.88 149.74 1416.26 487.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1631.79 0.00 1703.59 154.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.45 104.45 581.95 382.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1502.19 0.00 1605.61 174.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001136.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001136.txt
deleted file mode 100644
index 4b8ca88351d53cd87571d9127ac9fb8410f6a47b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001136.txt
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 706.51 234.57 784.83 563.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 991.10 793.23 1193.81 1080.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1700.11 351.24 1900.12 733.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1663.47 197.00 1803.65 462.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1679.20 86.76 1803.71 251.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1437.67 290.15 1541.31 566.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.97 0.00 1542.18 175.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.25 0.00 1635.94 196.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.68 0.00 788.27 121.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1147.88 105.09 1303.56 398.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.91 80.67 697.65 244.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.28 144.57 792.45 266.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.40 36.08 758.35 199.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.93 176.74 872.86 261.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.42 118.13 797.74 244.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.82 102.36 878.05 259.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1728.56 365.88 1895.80 807.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.75 146.98 644.76 432.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.47 178.03 735.70 478.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.64 124.49 571.89 388.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.30 321.67 563.16 736.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.83 188.89 683.15 455.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1288.29 254.09 1337.21 335.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.58 296.90 466.93 689.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.34 786.19 517.35 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.86 703.30 677.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.10 569.70 752.58 1079.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.81 392.36 652.11 806.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.48 346.89 389.76 729.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.54 485.49 286.85 899.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 744.77 153.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.03 747.65 251.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.09 821.78 915.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.80 424.71 459.16 511.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 369.15 425.89 409.46 522.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1570.05 276.43 1614.02 325.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1334.66 149.84 1353.79 173.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1526.74 935.37 1726.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1891.49 492.16 1919.57 564.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.97 222.30 485.10 366.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.98 378.51 267.80 560.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.18 105.29 581.11 203.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.52 49.57 537.05 124.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.26 299.82 1689.86 651.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 264.31 520.65 295.68 558.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1758.98 233.44 1773.63 260.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1249.81 275.59 1286.18 310.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1319.47 11.77 1360.10 54.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1502.98 131.67 1614.95 428.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1461.50 357.00 1601.59 718.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.04 146.73 1444.07 481.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.48 692.09 1023.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.05 307.31 1712.39 712.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.08 535.29 112.88 784.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.45 688.35 421.57 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1612.84 102.04 1724.26 306.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1499.27 0.00 1607.21 178.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.46 0.00 1505.61 314.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.30 64.87 1459.20 304.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1333.98 16.15 1406.65 201.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.98 127.22 1296.92 416.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.32 0.25 624.47 180.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.63 57.09 515.94 282.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1446.80 558.30 1492.90 670.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1672.70 485.37 1746.16 561.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001207.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001207.txt
deleted file mode 100644
index 10c795656983d0b36cecb2b8f2dae6ce6c8a01d5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001207.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 938.60 37.73 972.71 84.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 890.59 55.21 911.75 91.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1500.47 200.59 1591.10 465.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1218.90 380.42 1254.91 412.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1117.24 198.80 1277.46 500.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 242.11 662.91 285.48 709.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1607.12 258.34 1733.80 633.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.53 -0.25 1402.85 152.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.34 0.00 1333.30 205.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.97 434.98 419.32 784.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.62 452.06 645.21 734.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1311.53 208.29 1428.22 531.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1518.61 367.90 1645.32 760.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1280.52 100.38 1319.38 143.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.21 879.85 253.29 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1281.99 288.76 1325.34 323.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.46 160.65 633.85 453.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.64 725.23 391.93 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.01 241.06 558.81 527.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.36 -0.52 1259.87 124.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.09 748.77 656.89 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 445.34 362.29 496.10 430.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.88 211.68 483.79 370.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.05 608.99 702.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.05 292.11 881.00 361.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1498.69 -0.20 1556.27 131.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.74 512.02 221.22 700.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 905.60 126.71 963.17 235.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1342.33 100.11 1405.34 262.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.34 18.47 945.20 100.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.22 353.37 1469.20 692.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1634.15 160.62 1739.99 320.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 352.83 789.05 386.68 818.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1705.56 300.93 1718.53 331.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.80 825.11 500.32 1081.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.57 68.13 1481.46 387.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1675.09 419.26 1841.38 842.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.29 175.65 1691.08 363.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1591.58 366.17 1664.80 713.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.78 15.93 1591.17 152.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 900.00 0.00 958.32 112.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 940.11 0.00 1002.11 152.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1785.14 437.61 1883.87 789.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.75 56.17 521.45 192.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.23 813.32 958.57 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.21 0.00 904.12 197.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.41 184.90 789.60 300.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.14 119.35 772.24 281.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.78 139.34 498.18 279.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.56 229.10 1267.17 519.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1419.13 416.16 1538.94 767.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1577.69 46.44 1652.60 227.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1844.12 545.77 1879.23 615.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 927.11 924.99 986.81 1008.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1407.68 620.08 1459.80 722.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1633.05 455.87 1677.74 537.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 981.50 62.38 1071.45 169.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1252.34 358.88 1296.36 440.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.02 153.90 731.33 491.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.33 187.80 539.50 271.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.82 309.03 735.93 567.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.92 814.52 1300.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.86 991.63 806.35 1080.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1429.10 -1.05 1516.49 253.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.65 218.30 847.34 362.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.13 626.41 235.11 916.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.52 89.15 594.01 212.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.27 479.97 377.13 802.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 994.23 332.68 1084.29 456.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1286.56 146.54 1359.79 427.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.60 459.82 504.88 890.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.11 79.03 1587.49 252.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1554.35 335.17 1599.16 390.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.75 264.79 510.27 558.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.31 80.25 974.81 355.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.12 701.69 58.48 1080.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 705.97 420.51 731.82 456.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.45 231.84 564.74 514.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.49 65.86 1260.74 233.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.24 358.56 444.40 515.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.99 260.52 663.14 519.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.69 224.02 756.67 547.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001210.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001210.txt
deleted file mode 100644
index 44fc41c97d4b6b0e80d8a36b20d297f189bfc3b7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001210.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 443.93 243.10 556.13 530.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.77 882.50 256.94 1080.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.43 723.69 390.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.82 462.55 506.48 892.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.77 0.00 1259.90 126.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.04 747.48 656.40 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.89 0.00 1333.45 199.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.80 139.72 499.91 277.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 999.49 334.50 1090.86 458.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 931.69 38.35 965.90 85.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 702.23 422.83 728.88 458.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.16 45.50 1652.55 225.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.86 186.81 788.34 358.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 350.76 784.87 381.33 813.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.08 210.64 1424.32 533.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 241.38 668.38 284.94 711.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.74 148.67 1355.14 428.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.32 354.04 1467.63 690.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.87 230.55 1265.23 520.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1603.69 260.72 1726.57 636.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.77 189.13 535.83 274.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.94 68.14 1260.01 233.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1315.73 0.00 1402.19 161.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1378.85 68.47 1479.61 386.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.22 232.03 563.44 515.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.11 57.32 519.57 157.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1500.06 199.95 1589.78 463.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.91 484.97 374.40 802.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.78 632.06 232.00 919.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.82 454.60 642.49 728.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 824.07 292.96 882.29 364.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1494.26 78.70 1586.59 251.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1673.35 418.60 1840.42 846.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.22 826.31 499.48 1080.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.83 219.86 847.53 363.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.58 359.89 444.84 517.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.99 157.25 730.15 496.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.69 120.17 772.78 233.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.51 515.09 218.75 708.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1634.36 457.29 1678.49 537.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1104.71 816.19 1305.42 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.56 438.30 418.55 780.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 880.70 79.28 969.69 350.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.18 161.61 632.98 457.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.97 366.91 1640.57 762.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 906.47 20.94 938.85 98.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1115.48 200.81 1276.50 501.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1217.56 382.20 1253.33 414.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.36 416.26 1535.27 769.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.76 610.09 700.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 886.09 57.07 910.08 93.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 933.02 -0.77 996.23 159.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1635.18 160.12 1737.01 322.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1402.56 619.77 1456.69 723.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1252.10 361.93 1296.21 443.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 925.19 926.09 984.32 1009.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1278.50 290.69 1319.62 325.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 436.45 359.22 487.96 429.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1553.38 335.37 1599.18 390.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.45 101.03 1404.19 265.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1835.84 543.98 1876.70 610.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1280.91 102.29 1317.50 144.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.59 0.00 899.23 197.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.83 260.62 658.60 521.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.00 264.80 489.58 533.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.28 311.98 726.37 572.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.60 90.47 593.14 211.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1701.15 295.12 1716.65 335.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1574.51 173.95 1690.02 364.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1540.77 -0.13 1580.34 18.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1497.44 -0.48 1555.11 132.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.10 17.96 1587.97 152.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1590.72 364.17 1664.80 714.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.12 226.36 755.88 549.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 900.20 126.74 958.30 236.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.88 813.07 956.37 1080.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 21.93 901.36 139.02 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.29 702.05 58.39 956.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1428.18 -0.55 1515.19 254.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 898.80 -0.62 955.58 116.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 980.69 65.19 1070.48 168.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001215.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001215.txt
deleted file mode 100644
index 6777e20041b47667403ea95dd6d43381ece25686..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001215.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 468.42 189.13 536.07 272.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.29 138.55 502.48 265.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.28 242.75 543.76 536.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1653.70 538.02 1688.14 603.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.78 160.67 729.15 498.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.46 121.67 775.07 237.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.32 222.04 848.53 364.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.28 188.19 787.96 359.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 696.76 426.05 725.55 461.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.72 293.29 883.83 364.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.37 58.29 518.52 189.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.57 90.80 591.44 210.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.61 69.18 1258.49 235.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.80 149.85 1345.46 431.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1394.61 619.15 1450.45 721.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.06 463.39 512.33 892.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 978.15 65.45 1069.61 169.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.78 518.33 215.90 724.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.20 18.30 1583.45 135.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 881.99 58.81 908.37 96.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 919.04 35.63 955.41 87.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.57 885.96 264.23 1080.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 889.26 120.88 953.93 237.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 897.36 -0.52 951.39 117.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.99 608.25 699.02 1080.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.85 813.71 952.23 1081.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1249.56 361.72 1294.00 442.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.55 453.10 638.50 729.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.61 742.27 654.56 1080.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.90 824.38 501.57 1080.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1377.46 67.49 1478.40 386.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1413.45 414.78 1529.55 769.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1505.60 366.41 1632.71 761.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.48 904.05 138.78 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1302.62 212.30 1418.40 511.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.86 637.90 228.12 965.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1832.28 537.83 1877.46 608.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1672.55 417.20 1837.88 844.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1573.74 43.85 1650.65 223.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 977.98 -0.63 1045.60 107.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.08 719.32 389.27 1081.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1273.57 292.83 1311.88 326.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.60 261.66 654.21 520.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.08 -0.80 892.72 197.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.78 356.42 1462.31 684.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.60 231.84 1264.26 521.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.42 265.15 457.13 435.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.34 -0.36 1258.87 143.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.50 228.78 754.01 553.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 921.58 924.71 977.63 1007.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1779.84 429.27 1881.44 772.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.08 232.95 562.03 511.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 922.75 -0.39 985.91 169.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.69 362.64 442.26 521.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 411.41 313.70 472.37 427.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.57 491.05 374.00 796.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.93 440.13 413.80 783.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1119.42 811.31 1313.73 1081.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.34 663.10 285.29 716.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.37 162.66 633.80 472.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1550.32 334.80 1595.89 388.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1625.64 458.00 1675.31 538.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1561.79 365.97 1661.72 715.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.36 313.81 720.74 570.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.25 704.15 64.61 964.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1007.21 335.60 1103.94 459.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1698.50 295.61 1716.90 337.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1630.29 157.99 1732.41 324.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1571.73 171.67 1687.28 362.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1497.80 199.92 1589.48 460.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1214.58 382.47 1251.74 414.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.20 201.63 1274.59 506.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1596.70 262.80 1718.69 637.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1279.58 102.24 1316.90 144.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.09 98.46 1404.60 262.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1271.97 -0.84 1324.97 197.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1313.98 -0.74 1402.41 219.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.84 76.50 1587.99 253.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.57 -0.33 1513.68 255.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.66 79.02 963.73 349.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001224.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001224.txt
deleted file mode 100644
index 31aea1a8a9324a2a0aa34d236900d5f0b25557a0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001224.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 768.60 821.53 945.80 1080.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1020.99 342.42 1120.65 467.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.36 -0.19 1321.36 164.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 385.74 321.82 446.53 434.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1618.16 462.64 1666.37 546.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1824.50 541.90 1869.87 613.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1248.09 370.23 1291.07 451.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1384.96 624.88 1431.30 734.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.04 240.96 1262.28 530.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1376.43 75.41 1481.86 387.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.27 81.44 1586.84 263.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.85 -0.23 1510.24 258.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1174.15 77.67 1254.57 247.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1310.03 0.00 1399.35 242.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1248.22 156.64 1326.18 437.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.36 0.00 1250.92 146.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.06 -0.28 968.13 181.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.23 48.30 1647.51 231.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.74 240.38 754.81 569.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1498.01 20.60 1576.84 134.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1334.90 101.32 1401.08 264.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1266.23 298.69 1295.11 333.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1211.59 392.32 1249.59 424.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.08 211.21 1271.78 514.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1274.28 106.44 1311.12 150.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 974.56 74.23 1064.50 178.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.54 900.71 279.53 1080.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.45 925.13 132.03 1080.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1133.72 811.00 1333.38 1082.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.60 618.12 695.12 1067.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 245.81 676.43 291.22 732.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.75 451.29 420.73 802.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.08 716.34 65.43 982.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.88 534.11 209.55 746.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1542.25 338.78 1583.56 398.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.17 372.35 1650.81 719.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1644.95 532.28 1689.19 605.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.85 377.68 436.11 540.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1567.90 -0.26 1609.14 23.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1627.89 162.68 1718.56 335.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1699.28 294.84 1717.29 343.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1569.86 180.14 1681.00 340.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.75 90.57 948.47 325.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.71 325.76 709.63 583.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.58 -0.30 880.22 197.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.78 172.31 632.97 462.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.69 211.18 1409.28 522.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.16 450.87 634.41 738.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1780.05 434.52 1881.64 780.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 341.08 778.65 371.78 805.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.35 650.74 215.01 992.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.85 742.10 654.99 1080.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.43 827.35 508.14 1080.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.43 725.86 387.70 1080.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.06 482.27 514.04 871.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.20 501.08 369.56 802.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.23 242.55 491.95 545.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.52 271.73 430.93 427.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.23 239.71 559.01 524.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.64 268.72 641.11 527.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.62 144.39 501.61 268.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.99 99.84 587.39 217.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.72 210.73 489.18 467.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.45 302.48 887.37 373.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.48 192.63 534.98 476.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 683.61 441.90 712.38 474.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.24 265.05 1707.18 635.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1672.87 426.69 1830.12 850.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1493.08 210.76 1587.38 463.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1352.63 360.86 1456.26 710.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1403.07 425.59 1525.09 779.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1503.56 374.38 1624.14 767.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 877.89 70.09 902.73 106.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 899.70 41.84 935.75 91.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 963.15 -0.54 1024.47 127.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 875.66 135.31 940.49 247.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.85 131.97 776.16 251.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.95 170.82 728.08 507.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.44 201.12 785.76 368.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.83 235.19 849.78 373.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001229.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001229.txt
deleted file mode 100644
index 7a30f9cdf36c01d63b9fc66a03e0e6add5150cea..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001229.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 508.46 93.17 585.37 211.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.26 61.25 514.27 138.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.82 229.50 850.80 366.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 682.81 436.35 703.21 468.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 833.59 296.83 896.08 364.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1612.47 454.77 1659.45 531.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1677.70 394.00 1863.69 526.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1245.23 364.29 1289.89 444.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 973.00 68.67 1061.84 160.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 952.27 -10.00 1015.11 123.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 869.10 127.74 931.22 232.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 889.69 35.97 927.07 81.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.79 126.96 773.80 244.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.17 304.72 955.84 460.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.95 195.56 787.83 350.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.37 0.00 959.77 180.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.59 203.12 486.67 488.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.64 234.44 1256.39 524.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.91 164.72 715.88 378.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.45 366.60 1618.70 762.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1566.78 44.59 1645.59 226.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1172.35 69.41 1252.14 238.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1781.20 427.89 1881.95 773.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.22 0.00 872.47 191.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.64 85.04 940.38 307.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.54 198.03 1421.44 514.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.75 817.38 941.97 1080.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1644.64 521.66 1683.15 595.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.60 234.02 559.70 515.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.15 -1.18 1510.52 184.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.09 13.26 1575.03 126.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.26 75.53 1582.96 249.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1572.33 172.45 1680.14 316.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1629.20 156.73 1712.17 330.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.57 93.93 1399.71 258.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.05 360.15 1646.49 708.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.35 0.00 1249.69 127.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1263.41 290.67 1286.17 325.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1700.19 290.33 1719.03 334.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.59 815.35 510.03 1081.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.59 204.34 1269.67 504.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1820.13 535.27 1869.96 603.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.24 801.26 1344.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1211.40 383.70 1247.78 417.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 335.79 764.99 378.79 794.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.23 899.46 290.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.73 924.56 132.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1029.88 331.21 1129.74 462.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.74 531.68 205.35 744.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.77 375.44 430.22 539.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.91 448.02 403.24 771.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.06 234.11 456.71 480.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.17 138.73 500.49 248.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.89 166.61 633.82 446.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1571.60 252.35 1702.73 615.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.65 0.00 1395.33 226.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 387.59 360.68 429.81 427.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1379.83 611.58 1419.56 718.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.32 0.00 1319.34 182.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1235.70 148.00 1318.82 430.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1399.52 417.36 1520.87 770.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1488.05 202.98 1585.23 449.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.15 70.99 1482.86 385.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.31 322.88 707.73 576.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.68 238.67 754.14 564.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1272.45 102.16 1306.77 144.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.77 610.37 693.65 1080.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.19 439.59 632.18 711.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.86 265.96 408.79 436.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.70 716.02 65.43 977.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1349.32 348.82 1455.88 698.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1669.66 417.81 1824.15 843.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 910.84 921.75 965.21 1004.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.70 494.18 363.97 776.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.31 719.47 382.92 1079.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.22 642.24 206.63 1000.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.30 186.43 537.61 370.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.14 259.94 636.15 515.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.29 732.94 655.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.19 481.94 517.13 872.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001232.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001232.txt
deleted file mode 100644
index 74dd1a946695bf0a280dde8440bdeef9614d0454..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001232.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 551.20 257.04 633.32 510.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.31 70.00 1482.75 388.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.35 186.47 537.75 270.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.71 138.12 497.99 248.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.32 233.04 452.60 453.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1663.98 412.91 1818.81 838.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1302.42 0.00 1391.54 224.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1289.26 194.27 1412.91 514.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1565.80 357.07 1642.06 704.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.90 329.04 1133.36 462.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.22 229.46 850.77 366.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.01 297.03 900.63 365.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 889.30 302.10 961.42 459.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 848.45 80.43 936.80 311.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.17 483.21 515.26 869.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.25 232.93 561.29 515.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1630.60 156.93 1708.90 328.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1493.73 10.28 1572.86 125.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.82 495.33 364.01 787.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.96 198.78 1583.45 446.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.45 92.34 1399.82 256.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1269.84 101.22 1305.30 142.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1375.47 606.46 1419.74 715.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1608.80 450.81 1655.88 528.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1208.94 382.64 1245.63 415.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1244.75 363.42 1287.88 443.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.07 204.34 1267.27 506.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1169.93 0.00 1248.78 122.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 907.59 920.93 961.98 1003.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 889.64 0.00 952.85 187.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.85 0.00 1320.61 223.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.51 165.03 633.44 445.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.20 720.26 384.60 1080.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.19 809.80 511.85 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.63 202.24 487.88 501.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1565.88 43.24 1647.32 225.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 971.77 66.67 1061.82 169.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.74 377.47 424.94 539.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.03 73.25 1580.93 244.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1696.82 291.19 1720.42 332.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 883.52 33.75 919.99 81.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1818.46 536.45 1871.97 602.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1230.76 145.71 1314.54 423.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1345.91 345.06 1456.06 692.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 378.63 362.49 418.46 426.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.54 324.93 701.63 575.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.00 732.94 656.05 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.39 819.39 941.01 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1431.80 -0.48 1511.11 175.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.09 92.58 584.35 211.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1572.02 171.13 1679.46 314.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.78 0.00 868.59 191.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.07 236.58 752.80 564.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.64 232.79 1255.59 524.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1567.95 247.95 1700.12 613.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 330.63 763.61 384.15 794.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1172.17 70.70 1250.93 234.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1399.40 412.56 1518.81 768.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.93 450.72 401.63 769.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 864.16 122.64 926.91 236.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1502.23 362.32 1615.94 759.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 947.57 -10.00 1012.66 121.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.78 127.08 771.58 244.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.86 194.07 787.40 352.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.01 435.25 699.97 470.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.57 59.68 514.01 157.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.45 645.60 205.10 1013.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.83 163.62 715.82 374.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.06 717.60 63.91 980.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.11 931.98 135.04 1080.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.14 265.53 399.38 433.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1143.44 801.88 1348.85 1081.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.29 902.76 298.10 1080.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.78 607.63 692.95 1080.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1644.23 522.15 1681.27 587.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.48 533.10 203.05 729.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.04 437.38 630.51 728.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1782.63 424.80 1883.33 772.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001240.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001240.txt
deleted file mode 100644
index 10355b82babbdc77c6eaec10c35573a93d5b5136..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001240.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1282.42 205.60 1412.75 523.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1554.70 255.50 1691.01 623.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1629.84 164.71 1698.23 337.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1265.10 108.38 1296.16 149.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.14 336.00 1145.18 473.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.35 248.46 436.04 495.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 737.13 59.13 996.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.62 605.24 691.52 1080.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.50 270.97 377.32 448.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 346.90 355.12 390.08 438.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.64 349.11 1449.18 686.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 900.16 925.80 958.89 1009.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1606.99 4.84 1644.42 27.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1493.65 363.38 1605.70 752.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1652.89 410.76 1817.14 825.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.62 261.93 625.65 514.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.96 309.26 975.71 470.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 948.72 136.45 1080.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.26 237.75 560.77 519.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.76 444.29 629.28 729.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.24 495.37 506.87 881.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1555.44 358.74 1634.59 702.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.38 549.29 193.89 763.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.61 81.10 1247.69 224.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.70 464.95 389.64 584.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1601.07 451.19 1650.85 531.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.72 76.06 1061.35 176.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1471.19 200.74 1580.56 446.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1171.00 0.00 1248.23 135.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.37 247.26 749.38 575.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 929.78 0.00 1028.89 96.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1487.33 19.65 1569.63 141.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.21 70.10 509.46 157.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.03 149.03 491.63 458.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.72 2.94 1509.25 253.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.24 102.59 580.96 224.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.81 174.15 632.04 341.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1240.12 372.90 1284.32 454.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.87 139.92 766.95 247.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.75 204.71 786.60 359.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.63 238.72 853.09 376.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.40 508.09 357.65 793.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.05 173.35 706.15 374.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.31 0.99 1383.85 234.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.08 1.42 1315.10 231.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.40 410.98 1512.08 758.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.84 76.26 1482.02 394.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.61 732.79 652.78 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1784.95 424.76 1887.90 760.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.62 813.81 511.92 1079.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.37 715.94 385.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.05 0.00 942.29 206.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1565.40 52.21 1647.76 230.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1331.92 104.51 1397.41 347.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1687.30 295.45 1709.33 339.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.41 831.38 937.85 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.57 0.00 854.59 200.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 833.61 81.86 927.24 350.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.54 333.30 691.91 586.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.44 914.04 318.40 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.57 658.85 195.97 1071.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.54 243.60 1253.71 533.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.99 152.42 1282.84 389.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.39 194.84 547.72 387.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 345.18 753.22 402.21 793.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1371.62 604.86 1418.68 707.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 843.38 306.91 915.31 376.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1829.26 536.12 1878.65 600.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 864.20 46.92 900.60 87.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1570.31 174.26 1678.52 330.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.03 209.74 485.73 516.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 851.06 125.29 914.61 233.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.95 391.41 410.66 552.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1204.70 392.36 1242.18 426.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.48 216.04 1262.75 513.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.21 445.69 687.84 479.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.78 84.03 1576.60 259.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 928.21 0.00 995.46 184.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 238.45 684.30 282.47 739.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1144.25 809.49 1354.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001242.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001242.txt
deleted file mode 100644
index caef189210709edf29606150ae24660e79b726ac..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001242.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 612.36 332.26 693.66 585.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.50 247.69 747.65 574.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.97 359.70 1638.05 702.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.08 447.44 630.10 726.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.36 389.26 407.58 553.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.05 269.61 368.97 457.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.02 262.30 622.74 517.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.32 237.15 559.53 514.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 744.24 57.88 999.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.75 549.26 191.52 753.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.35 603.65 690.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.21 466.40 388.57 585.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1143.75 810.32 1351.87 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.94 831.34 936.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.52 913.97 324.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 950.00 132.87 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1628.44 163.08 1696.48 337.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.00 83.27 1575.73 259.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1571.42 172.70 1677.73 329.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.16 0.00 1247.41 132.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1486.99 18.97 1568.41 142.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1429.15 0.00 1508.82 259.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1833.77 532.31 1882.15 599.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1203.97 391.46 1240.70 427.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1262.57 107.46 1296.79 148.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.47 442.86 684.65 479.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.79 209.68 485.82 516.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.22 510.21 356.15 799.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.16 148.44 490.48 457.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1371.07 603.23 1417.20 703.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1240.53 371.30 1281.93 452.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1681.06 292.03 1704.79 336.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 341.87 365.55 385.01 436.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1600.65 447.65 1647.88 530.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 858.48 58.24 893.47 87.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1469.31 198.84 1581.16 443.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.96 75.89 1481.27 387.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1565.66 49.90 1650.06 228.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 850.54 123.04 911.50 230.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.91 495.05 504.81 880.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.23 255.99 1688.83 624.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.99 151.65 1277.52 388.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.70 306.32 920.34 376.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.84 238.86 853.85 376.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1053.73 334.28 1146.09 470.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 896.56 308.90 979.00 470.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.99 174.63 705.39 376.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.94 172.00 632.57 332.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.53 203.61 784.02 373.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.50 140.47 764.38 252.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.71 79.68 1245.36 222.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.30 214.19 1261.03 515.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.59 103.25 1397.60 312.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.71 814.27 511.52 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.73 731.07 651.84 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.32 661.38 193.05 1080.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.68 364.35 1606.42 747.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.48 346.28 1448.17 691.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.63 410.02 1508.43 756.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.17 192.58 534.16 283.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.55 101.87 579.98 222.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.37 248.55 428.54 446.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.82 145.59 509.15 233.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 897.72 924.88 957.20 1005.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1786.31 422.51 1887.90 760.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.02 242.57 1249.81 533.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 965.55 76.32 1058.76 181.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.22 0.00 940.69 206.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 831.53 80.48 924.82 342.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.89 0.00 850.39 199.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1650.65 408.18 1816.20 825.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.65 203.88 1417.00 522.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.10 0.00 1381.32 233.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1253.69 0.00 1312.65 231.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 922.65 0.00 990.27 183.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.36 714.67 386.01 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 962.22 0.00 1028.33 114.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001252.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001252.txt
deleted file mode 100644
index 557d241ea81e94b6f88852d39732fbb1abc6f37b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001252.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1627.13 3.73 1661.64 27.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1621.88 157.21 1698.18 317.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.13 81.93 914.94 362.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 903.00 0.00 969.99 191.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1480.24 79.21 1578.14 253.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1565.90 43.85 1649.76 221.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1428.20 -0.09 1505.37 189.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1235.71 371.93 1276.86 452.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1594.64 446.69 1641.50 527.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1377.54 69.96 1479.45 387.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1642.50 404.89 1810.97 825.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.77 168.80 631.45 462.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.73 407.44 1500.14 755.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1337.30 348.68 1439.26 671.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1788.99 419.64 1887.73 759.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.72 244.31 1246.71 533.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.16 390.43 392.18 550.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.74 -1.09 827.92 198.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.17 20.86 1566.54 133.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.82 -0.83 919.40 206.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1287.27 0.00 1373.49 225.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1674.96 287.74 1692.15 331.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.33 441.64 635.69 721.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.24 518.74 344.17 752.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.98 500.13 485.59 877.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 921.50 312.21 1001.68 470.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.51 240.80 856.23 375.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.88 197.27 1390.86 509.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.02 187.52 533.31 373.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1845.87 523.80 1885.85 588.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.60 103.01 574.99 219.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.08 264.61 619.07 506.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 963.52 76.62 1058.95 179.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.58 551.24 180.17 749.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.81 668.59 185.80 1080.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 954.73 115.72 1081.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.25 912.03 354.53 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.54 707.82 394.48 1008.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.02 804.98 507.48 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.52 96.49 1394.46 349.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1078.17 337.38 1159.66 472.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.35 215.96 1255.16 514.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.80 81.55 1241.07 225.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.90 154.10 1265.81 387.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1166.71 0.00 1246.71 131.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1245.60 0.59 1306.97 232.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1483.71 358.00 1608.33 746.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.79 723.84 650.45 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1366.70 602.02 1412.86 704.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.01 358.88 1625.26 696.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 840.44 125.54 898.04 228.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.56 248.86 744.78 572.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 948.63 -0.69 1019.19 126.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.12 392.83 1237.43 425.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.54 55.06 924.88 118.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1254.76 106.85 1292.30 149.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.21 210.82 477.14 518.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.27 234.73 558.76 514.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 315.69 362.55 356.02 421.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 891.76 923.58 952.71 1003.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.53 334.86 688.39 585.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.80 595.42 684.96 1075.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.19 835.55 933.33 1080.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.33 811.30 1359.77 1081.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 638.77 446.18 669.96 478.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1548.76 257.57 1687.28 615.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.57 305.94 937.55 468.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.60 470.85 376.24 597.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.93 70.46 501.20 150.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.22 144.46 478.74 451.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.14 170.57 1674.87 333.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.75 176.23 699.49 519.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 839.33 41.53 869.57 84.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.05 268.17 339.99 498.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.76 244.44 378.12 415.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.40 199.70 1573.86 445.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.35 140.33 738.10 248.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.90 208.47 778.14 357.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001291.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001291.txt
deleted file mode 100644
index 8485ab5b21588a42a03057b7224ee4766028de46..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001291.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 784.49 93.54 873.57 367.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1758.16 416.84 1852.89 750.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.78 362.13 1577.35 743.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 336.99 732.63 380.00 779.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1133.52 346.58 1223.53 671.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.18 19.14 837.82 159.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.82 18.79 791.99 119.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.71 23.54 1203.61 160.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.03 24.42 1364.21 245.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1521.61 257.27 1641.25 611.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.04 276.80 720.64 608.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.17 412.24 1462.23 754.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.82 711.32 391.54 1061.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.56 331.46 924.85 493.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1075.03 238.99 1226.95 364.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 946.71 96.41 1030.29 204.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.62 102.31 1216.17 262.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 769.74 65.20 802.07 98.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.09 795.00 495.00 1081.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.18 431.59 350.99 581.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 800.29 136.06 857.06 237.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.56 436.72 616.36 682.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1125.44 829.43 1325.20 1081.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 869.70 50.56 919.56 168.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1503.74 368.17 1577.25 700.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1638.95 407.80 1786.51 811.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 456.17 356.01 490.72 440.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.68 90.88 482.16 210.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.04 719.90 141.32 1081.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 297.42 646.41 338.04 738.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1590.64 165.98 1679.06 394.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.29 158.43 465.13 459.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.89 160.39 517.63 447.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1198.46 120.67 1220.08 155.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.12 962.20 390.01 1081.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.29 91.58 1554.24 313.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.29 171.72 720.31 321.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.76 472.39 614.26 508.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.47 272.15 576.19 392.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.38 200.90 556.77 323.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.67 123.71 550.99 235.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.37 558.95 317.79 970.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.40 359.11 636.42 608.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1316.47 606.60 1369.34 707.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.99 210.79 641.48 403.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1619.97 368.09 1660.27 453.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.73 241.22 714.05 557.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1302.41 106.64 1371.52 368.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1453.32 26.46 1512.25 171.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.98 33.43 1546.72 139.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1218.02 392.65 1250.64 474.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1308.02 235.44 1333.57 257.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1567.81 445.31 1621.01 520.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.56 353.44 1437.19 669.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1666.51 303.16 1682.19 339.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1375.17 25.78 1469.63 186.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1797.52 517.39 1843.84 583.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1538.91 57.23 1613.37 217.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.50 267.55 816.59 397.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.19 20.81 987.93 159.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.51 73.27 908.90 150.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.58 194.36 1351.58 502.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.41 19.69 888.18 203.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.33 265.50 1241.03 554.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.99 177.50 1637.06 340.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.91 540.37 462.96 975.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.53 173.38 1163.24 295.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 990.40 318.22 1077.23 493.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1437.92 211.24 1526.54 515.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.31 23.62 1282.83 245.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1619.43 508.07 1654.14 572.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.31 848.98 903.95 1080.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.78 18.16 751.01 212.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.93 597.63 150.00 817.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 714.07 96.62 785.55 204.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.70 512.35 348.38 761.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.40 720.27 630.62 1081.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.05 84.47 1447.11 393.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.48 590.61 647.92 1057.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 866.56 942.52 921.12 1021.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.18 219.77 451.36 525.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.62 243.16 550.43 514.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001316.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001316.txt
deleted file mode 100644
index e9706ad6b464062fe02f51ee2cb7bd3859132f34..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001316.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 352.06 753.88 385.75 807.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 778.30 131.77 832.25 228.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.94 295.26 704.70 628.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1295.39 240.64 1315.64 261.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.86 742.42 148.42 1081.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1471.17 32.93 1535.61 144.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 723.67 62.54 760.40 106.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.71 862.69 894.19 1080.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.28 84.57 901.49 163.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.08 357.74 1547.59 725.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.27 785.96 495.10 1080.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1736.39 410.45 1830.35 737.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.96 372.83 632.57 513.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1067.96 176.50 1114.07 329.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.61 339.89 930.48 500.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.77 287.09 808.61 405.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.83 591.25 641.12 1064.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.23 628.59 121.62 1015.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.90 529.75 323.63 702.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.07 552.16 439.55 996.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.73 436.40 607.59 689.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.13 827.25 1284.55 1080.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 493.48 398.00 526.49 456.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1549.43 437.59 1592.59 506.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.89 219.23 596.39 439.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.05 253.24 659.96 582.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1574.34 164.60 1668.59 401.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.82 25.75 795.64 215.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.64 457.01 321.15 613.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1511.12 178.40 1620.60 363.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 852.32 59.56 913.87 182.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.74 341.83 1426.59 677.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1037.16 316.19 1124.63 502.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.97 24.75 700.61 211.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 140.38 757.26 193.12 811.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.01 110.03 1205.20 272.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.70 240.46 522.43 511.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.02 488.48 585.77 513.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.11 27.70 816.08 125.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.31 216.56 452.79 518.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.81 402.67 1446.11 735.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1530.91 59.44 1605.49 206.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.38 130.17 539.06 218.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.21 159.46 526.52 447.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.23 90.71 850.60 362.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.87 98.36 467.28 249.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.25 161.59 445.98 466.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1483.71 363.53 1552.06 692.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.57 181.18 637.74 280.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.46 184.17 716.40 355.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.56 574.16 288.37 995.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1062.14 243.09 1214.69 397.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.09 251.20 1626.30 605.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.86 24.06 661.39 143.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.51 703.21 619.90 1080.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.52 191.82 1317.62 488.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.04 111.17 1357.13 372.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.13 88.67 1436.64 391.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1798.25 506.59 1832.80 567.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.81 30.67 1284.71 251.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.82 342.59 1263.22 662.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 666.51 90.66 763.83 206.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1587.68 399.02 1630.17 454.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1189.27 123.91 1213.68 163.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.80 95.56 1549.14 305.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1282.87 588.99 1354.91 689.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.96 26.51 870.67 133.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 890.87 26.56 973.63 172.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.00 29.87 1201.67 169.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.27 691.29 388.37 1081.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.41 31.03 1355.17 240.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 928.76 102.55 1019.29 207.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1640.32 291.59 1660.45 337.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.40 203.35 1515.29 459.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.35 31.64 1458.22 176.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 852.27 949.90 911.24 1030.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.79 270.29 1210.11 563.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1617.43 389.36 1770.90 793.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1442.85 32.98 1495.44 180.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001323.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001323.txt
deleted file mode 100644
index b9bb5bbf9faa43cf8c907c433d3426f893a6f6e3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001323.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 651.54 88.86 753.89 203.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.53 701.04 614.65 1081.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 850.50 58.58 912.68 182.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1782.40 494.70 1819.14 556.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.84 359.35 1550.31 690.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1286.22 229.69 1309.38 253.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.68 86.55 848.15 347.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.53 576.17 281.54 994.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1281.25 588.73 1354.32 688.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1640.22 285.82 1660.46 332.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1197.78 118.08 1216.86 159.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.03 686.39 393.72 1080.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.99 779.24 493.39 1002.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 462.06 404.06 493.45 457.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 850.45 948.06 907.78 1027.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.91 396.87 1436.18 734.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1414.47 352.50 1544.67 723.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.40 247.22 1619.28 595.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.55 633.07 110.50 1028.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1610.60 388.55 1765.59 790.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1728.95 398.05 1822.56 716.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.32 295.39 704.56 631.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.40 746.01 144.79 1081.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.08 531.08 318.28 687.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.91 24.51 777.69 214.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1574.81 161.94 1676.21 415.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.68 341.77 1424.29 511.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1545.18 433.09 1589.77 502.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.05 159.05 529.02 355.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.64 98.70 455.14 270.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.57 170.96 1614.32 350.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.88 252.76 645.88 580.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.02 31.86 1492.75 197.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.41 185.99 711.68 354.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.81 179.74 638.04 303.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.66 338.75 931.24 497.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.72 285.09 808.78 404.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.36 370.53 629.36 509.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.04 428.18 607.38 696.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1121.60 107.95 1201.40 268.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.93 24.84 972.13 170.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.83 340.34 1263.69 656.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1337.29 82.16 1433.60 389.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1284.28 104.51 1351.35 366.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.15 185.74 1303.28 486.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 837.92 122.89 858.28 160.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.41 201.80 1507.69 450.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.62 32.49 1532.21 141.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 708.31 56.71 742.89 102.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.33 22.13 688.11 211.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.55 213.23 450.42 514.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.48 91.17 1548.30 330.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1582.57 390.64 1622.86 442.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.30 24.64 873.38 133.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.10 227.78 591.29 438.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 361.74 763.35 396.10 812.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1527.67 53.56 1601.60 206.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.34 160.28 439.94 464.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.61 28.76 1285.83 235.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.16 85.22 900.79 163.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 774.02 129.08 829.39 228.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.17 128.60 534.28 217.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.31 24.83 802.82 133.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.29 457.35 315.03 650.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 924.62 101.07 1015.71 204.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.90 580.57 641.06 1037.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1135.31 361.04 1174.27 393.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 128.52 734.47 179.34 807.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.78 553.61 443.65 997.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.78 860.03 889.86 1081.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1085.40 818.40 1271.61 1081.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.73 311.34 1140.79 498.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.96 269.42 1208.27 415.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1058.24 241.06 1211.79 365.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1063.37 174.42 1101.93 304.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.08 28.85 1214.15 234.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.42 29.59 1352.34 219.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.47 31.00 1458.54 177.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.25 197.57 572.32 279.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001327.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001327.txt
deleted file mode 100644
index f1e8f733a99f46bc885efd28a56e445b27cee336..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001327.txt
+++ /dev/null
@@ -1,76 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1052.68 175.71 1095.74 305.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1571.79 163.00 1677.22 413.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.87 87.38 898.36 165.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.99 102.91 1012.26 204.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.15 177.34 636.12 304.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 771.73 126.54 830.15 225.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.60 30.48 1351.54 218.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.47 197.00 573.98 296.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.54 243.11 1614.65 587.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1333.77 79.36 1432.59 390.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.38 949.69 904.00 1030.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1057.14 240.42 1210.12 358.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1133.06 360.97 1171.22 394.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.38 187.23 1299.07 486.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1120.41 108.48 1201.17 270.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.93 32.95 1531.21 146.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.49 398.86 1433.72 735.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1069.38 308.62 1168.20 630.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1415.56 350.55 1544.39 725.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1724.19 392.90 1818.27 719.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.43 32.60 1492.02 198.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1283.99 228.39 1305.82 252.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.39 31.21 1456.64 174.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.58 339.90 1425.45 661.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.81 103.17 1349.74 363.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.45 24.91 795.86 133.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.39 29.02 1217.39 236.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.54 699.06 611.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.73 268.01 1208.33 562.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.95 88.09 1548.90 327.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 751.61 138.08 1080.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.54 158.80 439.40 463.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 120.39 755.91 178.96 817.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.05 531.44 315.49 950.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.55 557.79 446.54 1023.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.04 458.42 312.02 665.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.83 230.16 587.61 491.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.75 294.42 701.70 632.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.86 685.89 399.39 1079.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.26 24.69 685.25 209.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.37 24.15 768.76 215.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.59 26.86 972.64 171.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.22 214.78 448.95 516.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.63 777.56 493.37 1009.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.73 336.85 1262.66 656.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.74 254.73 643.13 582.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.60 186.28 709.25 543.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 440.82 409.32 480.24 464.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.93 285.13 811.22 403.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.72 372.15 627.74 509.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.22 341.28 928.29 500.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.79 576.02 640.52 1031.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.05 422.53 607.90 695.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 837.66 124.10 856.57 162.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1280.84 591.65 1354.58 692.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1640.62 288.01 1660.12 332.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1526.35 53.30 1598.27 204.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1403.46 202.93 1503.64 433.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1611.62 390.37 1764.76 786.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.09 157.98 528.43 352.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1075.04 815.46 1264.99 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 368.55 768.91 399.59 819.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.97 85.30 846.33 348.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 700.11 57.64 730.86 101.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 633.66 105.21 1019.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1503.89 169.58 1611.66 351.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1770.22 492.50 1814.21 554.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 643.25 89.86 727.08 203.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.91 30.60 1284.61 235.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.39 579.46 274.96 1003.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1583.38 387.53 1618.51 440.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 849.63 63.84 910.93 184.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1545.37 435.81 1589.78 504.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1198.16 118.93 1218.96 157.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.75 861.84 887.39 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.29 357.59 1550.67 692.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001330.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001330.txt
deleted file mode 100644
index 5f750139097bcec83aa59e9b5315c9257a8f439a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001330.txt
+++ /dev/null
@@ -1,76 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1283.02 233.38 1301.00 252.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1117.65 111.31 1199.91 270.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1423.91 34.95 1491.57 199.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.93 25.99 767.48 218.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1545.40 439.23 1591.67 503.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1197.96 119.41 1220.27 159.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1169.32 337.86 1266.38 652.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1201.77 191.69 1294.93 488.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 846.56 65.25 910.25 188.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 637.38 90.05 724.04 204.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 885.89 28.69 974.05 173.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1365.05 34.79 1455.75 169.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1570.42 166.55 1676.79 417.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.98 358.66 1549.58 694.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.59 339.42 1427.19 662.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1759.74 491.30 1811.03 557.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.97 295.28 701.30 633.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 426.87 204.73 458.73 259.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 771.79 127.08 826.75 231.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.36 199.82 574.32 306.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.36 178.18 632.18 306.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.96 88.99 1549.66 317.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.84 161.99 530.87 345.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.89 258.13 641.44 583.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.82 192.15 705.24 548.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.57 375.91 626.71 510.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 431.41 413.58 471.94 466.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.43 560.74 446.98 1023.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1143.04 271.49 1206.21 565.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.85 462.18 308.30 667.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.49 536.10 316.32 952.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 845.33 344.61 924.70 502.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.05 422.64 607.43 707.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.48 288.15 811.89 407.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.64 161.12 445.88 464.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 636.46 102.14 1031.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1525.68 56.61 1594.49 210.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1133.90 364.49 1170.81 395.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 919.91 105.93 1012.21 207.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1607.66 391.29 1765.28 786.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1721.73 394.62 1815.41 719.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.89 32.93 1349.21 219.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1075.05 309.03 1168.08 631.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.49 403.45 1433.09 737.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1413.64 351.56 1542.40 728.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1462.01 34.89 1531.67 154.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1640.38 292.25 1658.79 334.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.82 27.73 791.50 139.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1281.11 593.96 1354.91 696.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 837.84 126.91 856.78 165.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.27 244.14 1610.42 585.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1400.67 203.96 1501.26 429.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1047.69 178.13 1090.60 306.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.71 104.20 1349.52 363.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.78 80.73 1430.62 362.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1055.64 243.68 1210.18 360.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.47 864.24 885.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.46 814.45 1259.02 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 372.10 772.90 404.50 820.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.79 578.29 640.25 1030.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 117.77 765.96 171.87 822.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 756.11 131.47 1081.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.81 777.56 492.93 1067.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.14 686.99 402.62 1079.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.36 32.71 1284.10 237.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 847.81 951.88 902.57 1033.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1501.25 171.88 1607.54 333.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.06 32.30 1217.19 239.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.35 584.95 273.00 1007.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.03 698.80 610.29 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.48 233.40 582.82 495.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.37 88.76 899.49 169.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.57 26.94 681.49 214.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.51 217.59 448.95 520.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 695.92 67.57 724.83 104.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.71 85.25 844.93 348.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001333.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001333.txt
deleted file mode 100644
index 51b6b7c4b7ba69d1fdf74a720a2d8e18cf43fab8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001333.txt
+++ /dev/null
@@ -1,76 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1545.13 428.90 1591.32 500.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1757.47 489.31 1805.33 555.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1396.04 200.53 1496.68 422.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.61 101.80 1346.91 362.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.25 411.33 466.60 463.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 838.46 128.19 855.93 165.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 376.77 773.18 408.87 821.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.85 574.37 637.33 1028.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.34 861.95 884.19 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1061.85 811.17 1255.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 115.36 768.37 172.46 822.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 638.86 97.69 853.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 758.25 124.33 1082.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.12 561.51 444.40 1022.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.25 25.90 760.08 216.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.66 462.35 305.84 664.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.40 534.21 315.65 960.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1334.99 336.33 1430.64 468.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.97 355.34 1550.42 687.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.31 162.31 1675.13 417.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.69 269.42 1206.88 563.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.20 30.40 1216.72 236.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.47 31.66 1348.60 214.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1363.29 32.58 1455.05 166.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1435.32 33.04 1492.22 195.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1279.05 226.33 1301.02 250.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 847.17 950.08 899.71 1031.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.53 86.13 1551.97 275.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.30 682.83 406.57 1079.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1282.23 592.01 1353.47 693.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 631.43 86.90 723.68 203.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 848.42 64.64 910.11 187.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1609.70 385.47 1763.23 783.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1460.10 33.04 1530.76 146.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.32 216.44 447.81 518.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.36 188.42 1291.19 485.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1498.23 169.96 1605.05 323.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.89 77.17 1429.77 384.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1310.14 400.46 1431.42 736.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1054.99 240.49 1210.14 361.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.13 175.54 659.00 262.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.33 192.16 702.27 535.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1525.92 54.58 1592.96 208.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.58 231.62 578.61 491.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1672.48 152.71 1748.60 338.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1642.88 288.72 1658.49 333.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1078.44 304.80 1167.61 630.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.41 31.16 1284.43 233.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.27 295.76 700.57 633.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1198.38 116.36 1220.74 156.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.72 585.27 272.98 1007.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.10 197.51 576.53 313.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.09 25.08 677.79 207.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.73 160.45 531.71 332.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 428.25 206.30 457.59 258.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 887.09 27.11 974.55 171.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 768.43 122.42 825.65 218.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 690.99 56.34 721.26 103.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.04 26.67 786.89 208.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 918.20 104.67 1007.39 207.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1041.72 176.11 1087.99 330.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.74 109.34 1199.14 270.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.87 80.50 846.11 346.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1720.54 390.15 1814.07 718.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.04 286.47 812.46 405.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.00 343.79 921.06 500.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.05 416.07 607.26 708.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.46 775.45 495.67 1073.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1178.85 331.82 1270.86 646.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.16 158.56 450.57 455.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.44 258.12 639.84 582.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.00 373.56 624.35 510.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.24 89.83 898.54 170.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1413.71 351.58 1541.39 726.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.41 238.15 1610.50 582.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.00 692.77 608.52 1081.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001350.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001350.txt
deleted file mode 100644
index 0886de083d9cc3d5858fc86e70f670e31730e8d7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001350.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 663.21 17.04 736.03 207.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.73 209.04 444.08 506.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1519.53 45.54 1581.72 202.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1577.18 466.20 1625.55 524.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1568.91 349.74 1597.56 426.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.15 16.91 680.67 134.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 418.15 406.68 445.46 462.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 762.10 141.41 1079.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1363.76 321.16 1435.21 652.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.77 563.72 430.06 1016.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.68 360.81 1760.88 756.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.58 18.12 785.36 146.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.60 18.34 862.69 124.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 835.27 123.63 851.79 161.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.56 85.67 893.46 165.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 83.25 764.33 136.53 826.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.49 184.77 683.64 345.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.94 96.75 999.48 204.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 763.36 111.60 818.35 219.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1049.74 798.61 1236.34 1080.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.24 95.07 1334.91 351.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.56 22.88 1278.93 216.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.14 15.30 620.05 197.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.39 566.13 627.73 1018.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.48 221.46 536.04 568.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.96 48.19 696.43 93.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.45 24.18 1446.42 225.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.40 17.79 763.30 198.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1476.75 341.15 1543.68 669.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.12 262.77 1199.14 554.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1711.49 371.93 1802.68 688.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.52 292.17 692.58 630.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.54 467.99 295.21 607.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.31 231.81 1204.15 375.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.08 112.45 1225.75 151.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.72 297.16 1187.21 620.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.44 319.92 1286.10 636.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1561.23 145.10 1648.69 408.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1475.37 227.06 1584.74 574.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.46 534.17 311.36 957.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.13 852.96 874.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1760.42 473.97 1798.42 533.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1603.19 343.46 1782.04 689.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1539.94 419.67 1578.55 482.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 885.33 18.65 971.06 159.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1641.70 152.67 1708.48 352.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.96 70.65 1412.76 368.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.29 162.25 1286.65 364.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.72 101.57 1192.30 261.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1268.93 218.84 1292.45 240.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1638.97 275.83 1651.89 316.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.96 22.14 1222.78 212.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1450.82 25.20 1528.20 132.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.26 25.39 1488.07 187.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1474.06 159.28 1586.43 352.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.67 77.12 1539.66 239.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1286.17 567.56 1337.80 655.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.91 333.05 1533.93 706.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.01 70.27 839.23 335.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1394.97 182.80 1480.37 396.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.01 377.08 1427.33 707.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.21 340.14 902.41 491.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.13 287.68 807.58 399.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.95 148.93 430.66 445.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.10 257.04 621.90 573.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 643.98 83.30 841.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 259.95 674.11 304.39 760.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.91 376.42 615.52 489.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.26 405.91 584.23 776.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.37 674.92 605.54 1059.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.58 755.61 507.17 1077.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.22 663.59 421.99 1079.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.86 586.21 253.48 1015.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.90 189.41 583.80 307.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.62 144.58 538.27 267.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 844.70 60.88 905.67 184.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 607.91 73.07 687.78 189.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001358.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001358.txt
deleted file mode 100644
index 513e101ef730e3ed9255ca0597da535319d0a8f5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001358.txt
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1212.05 20.66 1281.94 222.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.43 17.45 965.73 158.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 831.85 124.14 850.25 161.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.10 399.91 570.30 774.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.99 669.44 606.95 999.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.96 223.20 523.47 571.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.44 295.19 683.86 638.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.99 14.13 608.68 194.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.21 199.10 437.64 502.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.38 66.39 833.68 332.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.80 14.75 722.55 202.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 645.35 78.80 840.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.41 468.85 290.27 615.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 766.36 156.29 1080.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.42 345.47 894.58 488.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.39 292.15 798.12 395.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.82 373.52 1415.02 703.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 592.56 69.71 676.60 184.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 843.73 60.32 901.41 183.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1556.01 329.36 1585.06 416.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.02 536.15 307.55 955.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.01 660.23 425.11 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.50 748.95 511.98 1076.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.05 326.33 1527.46 694.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1533.90 416.21 1579.48 491.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.34 291.39 1200.03 618.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.29 182.69 593.36 275.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.67 141.26 540.54 276.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.94 146.72 444.96 445.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.78 257.96 608.74 574.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.05 43.27 684.47 87.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.26 14.65 670.46 122.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.57 162.98 707.69 363.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.85 186.46 679.85 356.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1462.18 223.15 1572.69 566.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.07 16.21 782.28 146.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.30 15.79 747.63 192.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1393.97 183.24 1478.04 391.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.53 850.71 867.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.96 560.62 611.41 997.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1049.60 787.78 1232.14 1080.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.44 567.40 422.23 1014.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 253.56 677.47 300.78 775.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1558.99 143.40 1641.44 407.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1757.65 461.79 1800.74 523.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1284.03 563.98 1329.56 654.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1571.59 455.86 1627.42 523.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.48 67.44 1403.60 364.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.82 163.87 1285.66 373.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.36 22.44 1446.98 227.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.31 87.60 1327.95 347.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.29 39.34 1580.92 200.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.89 16.00 870.46 120.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 761.55 107.28 815.16 208.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1707.34 366.99 1799.56 684.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.04 96.23 996.42 198.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.07 84.08 890.71 165.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1629.11 151.07 1697.62 362.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.44 376.44 612.77 505.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1045.68 230.51 1201.86 362.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.16 583.84 241.54 1013.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.08 100.25 1187.14 261.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1598.04 339.53 1777.70 689.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1475.30 338.29 1536.46 668.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.89 320.24 1429.47 645.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.53 318.49 1288.36 632.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1156.99 20.65 1223.87 210.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1264.19 214.00 1289.51 235.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.30 23.43 1485.98 182.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1450.54 24.06 1526.36 129.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.74 75.33 1526.67 227.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.51 150.28 1579.82 322.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 74.07 756.72 130.55 828.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.12 360.28 1756.01 752.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1205.58 110.55 1228.41 147.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001376.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001376.txt
deleted file mode 100644
index 174d33aeba48a6e0e10930fd72794168995c2409..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001376.txt
+++ /dev/null
@@ -1,76 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1254.88 77.87 1318.01 332.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.46 647.74 611.97 1029.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1043.76 225.47 1147.21 352.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1574.43 440.25 1613.71 504.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.12 31.56 660.18 77.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1022.27 762.10 1221.57 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.58 14.37 1233.47 189.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.87 319.10 1506.63 685.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.11 16.45 1455.07 218.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.09 55.11 1394.83 358.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.98 9.77 778.44 142.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1598.35 336.74 1751.26 718.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.42 590.41 227.91 1018.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 644.14 67.11 853.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 774.49 86.19 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 72.72 776.40 113.25 833.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.71 637.86 447.58 1080.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.42 570.47 382.59 1024.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.22 542.84 284.42 972.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.49 62.45 1515.75 216.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1438.80 16.92 1517.90 111.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.80 15.24 1286.58 199.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1263.60 200.66 1283.74 224.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.06 476.37 271.04 885.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.51 688.43 272.07 776.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 753.36 11.42 769.83 44.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.58 8.72 701.18 186.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1518.24 406.61 1563.67 484.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 877.83 10.50 955.60 152.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.04 9.37 687.10 192.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 887.77 142.24 900.90 164.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1533.09 345.92 1564.62 412.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1350.64 299.74 1433.77 623.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1460.26 142.36 1558.79 280.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.48 202.72 1565.69 410.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 834.29 60.63 900.57 184.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 551.74 60.21 657.19 178.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1747.41 446.53 1777.41 497.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.39 84.84 883.73 166.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1272.08 551.01 1315.95 648.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.62 365.23 1407.56 696.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1208.96 97.28 1234.45 137.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1388.42 166.08 1474.30 377.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.15 296.05 1295.75 611.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1509.72 34.38 1576.83 191.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.02 130.35 1627.91 388.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.80 985.10 643.26 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1598.80 148.59 1686.94 427.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.54 92.97 1183.48 257.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.18 276.27 1232.85 599.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1694.91 351.65 1782.26 660.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.42 143.81 1275.31 346.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.79 188.69 433.97 486.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.24 225.64 482.77 580.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.41 734.27 503.82 1051.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.73 8.12 578.69 188.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.52 51.30 835.22 316.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.35 328.73 1520.98 656.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.13 379.54 560.82 767.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.39 291.48 666.81 632.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.44 343.96 892.52 484.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.71 284.60 782.60 401.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.03 190.16 668.50 366.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.35 989.45 1298.12 1079.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.74 88.62 990.30 197.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.68 544.25 611.93 990.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.63 843.22 857.19 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.01 368.72 586.78 547.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.95 146.83 715.46 370.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.01 172.89 601.63 301.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 831.50 122.38 847.36 161.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 756.75 90.45 815.15 195.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.64 134.46 460.59 256.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.93 258.99 581.90 433.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.95 134.54 547.86 268.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.08 194.66 504.82 324.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001383.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001383.txt
deleted file mode 100644
index 212b9a647761a57118e25297d1473a2615a6ef69..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001383.txt
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 469.59 127.06 554.75 262.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.99 128.51 471.43 249.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.65 142.88 723.46 368.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.22 169.37 599.78 311.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.02 256.74 579.24 433.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.00 283.86 779.24 400.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.01 186.17 664.70 549.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.85 185.99 509.47 358.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 885.72 139.93 899.79 162.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 760.38 87.58 821.40 189.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 876.40 6.61 956.44 148.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.89 185.11 406.58 368.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.06 5.06 775.87 139.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.78 4.61 698.33 182.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.47 592.13 221.96 1023.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.51 220.93 473.67 576.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.10 290.09 663.15 632.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.85 367.83 582.45 628.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 356.49 413.82 377.91 472.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.35 342.53 892.05 479.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 778.80 73.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.22 375.36 544.38 758.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1285.38 353.34 1402.47 682.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.78 311.44 1500.44 677.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.83 640.32 611.76 1026.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.43 629.28 462.93 1073.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.81 538.98 276.20 967.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.74 564.42 375.45 1021.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1597.01 326.36 1751.47 714.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1693.61 341.10 1778.51 653.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.91 48.74 836.86 312.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1020.13 755.36 1220.25 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.60 982.56 674.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1513.98 396.17 1558.30 478.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1267.74 514.64 1307.74 628.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.29 56.89 1512.71 199.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1666.48 279.39 1683.25 315.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 829.05 57.09 893.80 182.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1038.61 219.98 1148.45 340.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.65 199.31 1568.24 519.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1740.53 436.03 1774.36 500.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.19 292.94 1434.94 619.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.43 538.97 602.63 985.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 643.94 60.88 859.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1528.06 346.63 1553.91 406.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1459.48 135.63 1556.38 282.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 539.53 55.48 640.29 168.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.14 982.36 1298.98 1080.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.84 838.50 854.98 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 603.18 28.92 645.05 74.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.88 3.16 566.76 173.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.72 4.15 698.62 177.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.53 81.93 880.82 163.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 754.06 7.90 770.00 42.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.55 84.24 988.19 189.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.45 475.68 259.18 626.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.58 13.22 1515.03 107.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.94 727.13 499.31 1046.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1574.76 431.78 1605.61 490.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1210.23 91.51 1234.32 132.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.51 159.19 1480.26 348.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1365.37 11.69 1445.42 210.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1219.35 10.33 1287.58 184.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.95 8.86 1230.30 182.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1101.77 88.88 1181.01 252.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.58 136.59 1269.35 336.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1243.52 73.88 1313.69 327.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.33 49.62 1389.84 354.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.28 11.28 1366.22 111.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.20 271.43 1251.09 593.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.62 293.35 1305.33 606.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1457.38 323.20 1517.88 651.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.92 26.49 1575.29 184.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1537.90 123.31 1618.53 383.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1589.63 148.58 1680.91 432.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001386.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001386.txt
deleted file mode 100644
index 7c66362766855f9e4b77ce53c634262c0a7382ca..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001386.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 49.56 758.65 109.83 829.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.43 168.07 593.44 310.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.21 135.31 728.44 375.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.50 183.29 437.11 311.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 595.70 27.82 636.08 74.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.04 126.02 480.86 249.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.82 124.67 556.28 305.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.15 250.76 1185.56 541.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1037.07 218.30 1149.81 338.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1601.37 310.83 1761.21 652.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1512.93 393.84 1556.38 476.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.97 980.09 685.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.80 2.44 559.63 170.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 754.64 9.91 769.14 42.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 840.90 83.50 879.58 164.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.70 84.26 993.66 195.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.39 11.82 1514.16 118.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.52 2.91 694.04 173.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1450.46 133.07 1551.75 278.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.72 135.43 1269.60 339.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.29 8.27 1287.46 183.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1241.90 71.89 1312.73 324.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1164.44 8.60 1231.67 181.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1537.54 122.52 1617.38 383.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.27 49.12 1387.64 352.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.94 23.35 1573.94 182.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.40 110.07 500.50 184.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 544.18 40.99 635.53 166.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 827.79 61.69 892.89 181.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.94 48.01 840.20 310.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.86 5.17 957.13 148.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1417.81 55.25 1514.33 206.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 341.13 408.89 366.79 468.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1737.56 433.85 1771.57 496.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1527.26 344.78 1552.60 400.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.79 291.69 659.88 637.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.76 2.61 672.65 181.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1106.65 343.37 1141.60 374.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.28 10.77 1364.40 113.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.49 292.98 1429.98 617.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.19 198.72 1566.77 406.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1178.19 980.47 1299.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.96 836.27 855.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1586.68 147.82 1676.80 430.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.65 182.88 512.42 439.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.12 184.30 663.98 551.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 884.41 139.77 898.05 161.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.56 367.98 580.28 627.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.17 536.23 603.41 985.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.46 475.02 255.04 619.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 646.47 57.05 860.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 762.66 86.42 819.52 186.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 822.47 343.78 889.99 479.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.86 284.53 776.80 402.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.42 255.66 573.40 428.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.27 566.59 349.29 1019.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.95 538.28 272.24 967.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.15 626.41 465.17 1072.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.13 220.25 467.44 574.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.61 595.10 219.10 1026.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.46 374.24 537.93 757.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1694.32 340.26 1777.78 652.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1598.87 326.54 1751.11 712.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.18 639.02 610.90 1020.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1018.92 753.54 1219.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.15 346.77 1400.49 674.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.37 292.80 1301.50 605.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.94 321.59 1516.83 651.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.36 304.93 1499.20 675.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.83 3.82 776.36 142.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.68 158.51 1479.99 344.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1143.89 271.69 1230.61 591.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1101.20 88.38 1179.52 251.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1264.85 509.46 1308.77 620.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1210.49 90.09 1235.61 131.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1572.51 429.16 1627.67 492.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.87 10.71 1446.26 228.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001406.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001406.txt
deleted file mode 100644
index d2b7010512e6f11b54bf0d13d6d18147e30b3b29..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001406.txt
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1447.52 310.40 1519.11 643.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1606.26 309.03 1750.08 681.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1562.16 140.61 1655.21 415.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.33 43.19 1492.38 200.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.53 277.09 1328.74 578.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.90 336.86 1389.40 660.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1374.06 291.29 1498.54 653.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.96 619.52 611.45 998.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.85 473.56 232.87 671.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.70 253.86 563.13 416.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.47 -0.17 958.18 141.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.98 521.07 609.15 965.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.36 369.42 569.77 636.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.12 348.50 504.59 724.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.74 228.83 445.48 587.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.01 593.41 201.61 1024.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.16 542.11 248.61 980.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.50 570.50 336.29 1032.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.71 -0.39 1250.49 166.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 267.87 416.56 309.83 464.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 551.13 15.18 588.08 59.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.35 287.76 775.80 380.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.43 170.75 454.24 319.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 781.50 67.53 836.62 168.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 503.89 488.63 542.01 522.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.57 76.79 990.01 181.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.97 -0.34 654.82 165.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.04 118.67 1549.42 251.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1442.83 4.74 1513.03 129.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1033.64 211.65 1180.10 514.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1589.81 295.67 1758.32 625.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 47.07 769.06 94.12 830.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1192.95 961.65 1298.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1259.50 521.63 1296.21 617.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1743.38 418.03 1773.15 478.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.54 210.83 712.07 394.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.46 608.46 497.89 1057.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.48 112.23 568.52 270.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.68 185.57 648.06 360.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.68 117.63 479.65 241.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.36 103.42 505.97 181.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.17 81.22 1175.88 245.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.53 183.40 526.70 347.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1245.18 3.25 1300.90 108.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.43 976.68 759.05 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1515.48 388.57 1560.10 466.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.35 117.40 1270.05 312.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.13 57.58 1296.01 309.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1171.56 252.09 1261.12 569.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.33 242.98 1185.15 533.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.18 175.90 1557.80 390.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.49 145.85 1464.70 332.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.25 3.92 1464.25 145.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1283.28 32.65 1375.88 333.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1538.82 109.23 1634.75 363.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1505.74 10.37 1566.84 169.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.80 822.11 866.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.23 0.00 783.26 139.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 992.53 732.66 1227.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.81 28.70 858.08 292.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1568.52 414.03 1633.75 477.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.34 290.99 656.58 636.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1281.17 202.06 1300.26 262.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 527.11 56.72 579.97 157.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1102.13 338.78 1137.00 369.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.74 -2.27 617.56 173.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 838.32 55.47 886.63 180.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.92 132.02 744.33 337.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001420.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001420.txt
deleted file mode 100644
index 8593c4b286704c93ce080bfb1ed54260fb7fff11..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001420.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1226.58 57.47 1289.34 306.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1190.35 0.00 1260.74 158.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.26 79.66 1173.24 242.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.12 137.01 1452.11 340.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.80 27.26 1366.20 322.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.98 113.76 1283.78 306.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.14 251.14 1275.06 567.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.32 240.39 1181.84 532.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1422.36 173.23 1531.41 353.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1500.11 7.09 1564.76 178.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1532.80 103.32 1631.97 348.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1555.42 147.44 1647.54 398.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1607.16 296.68 1748.82 675.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1443.95 304.30 1519.34 634.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1358.56 287.13 1461.72 646.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.82 325.60 1373.33 649.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.99 74.06 981.78 176.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.78 0.00 677.11 137.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.24 112.99 571.43 240.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.66 100.90 503.59 163.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.18 0.00 648.33 161.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.87 150.89 640.23 290.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.17 159.26 530.74 306.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.48 184.96 621.75 406.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.79 110.50 489.55 262.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.66 160.51 456.84 360.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.69 -2.55 593.86 172.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.57 0.00 787.16 140.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 499.74 56.08 553.65 118.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.56 124.72 752.98 333.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.65 28.95 869.85 286.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.51 0.00 950.83 141.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.79 582.70 336.46 1046.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.55 514.48 603.05 950.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.79 288.06 774.62 375.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.44 599.72 189.32 1038.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.98 485.03 201.07 904.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.07 544.23 251.41 980.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.91 13.74 562.79 57.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 276.11 413.65 316.71 470.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1553.64 397.69 1622.05 463.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1516.51 387.79 1558.91 464.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1263.23 510.87 1297.70 603.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1741.38 408.25 1774.98 468.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1007.46 718.96 1221.01 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.14 813.45 891.32 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.79 259.93 546.04 599.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.29 371.53 572.41 637.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.00 345.71 474.19 703.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.25 227.37 428.30 588.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.74 612.21 611.22 989.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.78 600.23 511.22 1049.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.20 203.73 731.99 395.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.03 296.73 653.85 635.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.93 984.88 826.44 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1274.27 206.41 1297.80 263.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1166.31 365.94 1207.28 449.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.99 956.75 1283.24 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 793.19 67.74 850.46 168.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1243.66 268.17 1327.56 461.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.35 212.08 1184.53 511.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 22.73 765.70 89.58 826.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1522.95 289.21 1553.31 380.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 739.80 278.81 783.97 374.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 493.28 491.60 543.82 527.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.27 284.39 1751.81 622.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.18 119.33 1541.12 289.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1253.99 0.00 1317.65 105.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1389.38 1.91 1468.85 109.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.23 38.45 1483.72 258.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1445.84 2.78 1511.57 151.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001429.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001429.txt
deleted file mode 100644
index a85325b37a407ea820ee7cc0eb4be1fd23f4f462..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001429.txt
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 411.35 263.43 539.11 599.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.14 230.19 417.26 592.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.41 339.50 456.76 702.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.15 607.47 185.72 1043.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.23 0.00 943.85 151.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.69 203.82 743.22 391.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.80 302.99 651.10 635.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.16 379.74 572.83 646.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.67 -1.13 786.22 144.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.41 0.00 583.10 170.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.97 24.12 877.82 282.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.25 550.81 250.29 989.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.24 600.40 511.79 1046.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 749.01 958.48 798.29 1042.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.98 805.22 910.35 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.34 76.45 978.24 154.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1349.11 139.37 1448.54 337.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.69 107.93 491.40 262.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.90 108.57 574.52 243.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.28 162.84 459.32 395.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.22 149.02 529.29 308.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.22 298.52 764.88 382.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.22 188.66 614.58 458.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.36 514.68 593.11 950.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 290.01 416.04 320.58 477.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.90 947.45 1283.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1513.38 386.54 1552.97 462.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1165.58 367.54 1207.21 447.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1523.35 279.10 1553.17 370.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.38 113.71 1541.08 352.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1517.81 104.21 1620.08 348.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1406.26 169.27 1520.35 360.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1404.93 38.10 1468.17 246.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1441.50 1.52 1509.70 148.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.77 585.26 338.86 1048.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1735.94 402.14 1765.09 461.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1273.61 28.74 1357.97 323.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.68 112.20 1287.59 305.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.13 284.40 1746.03 621.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.80 487.77 199.49 907.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 18.91 784.23 87.93 837.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1019.93 715.94 1213.59 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.27 80.42 1170.70 247.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1100.96 347.35 1132.52 379.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.53 245.66 1283.62 561.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1555.58 149.63 1650.92 399.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1496.16 3.84 1564.95 178.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.40 306.52 1517.29 630.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1604.13 298.97 1741.89 672.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.16 321.50 1368.40 640.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.05 282.64 1449.45 632.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.10 0.00 684.03 139.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.18 241.92 1180.95 532.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1551.69 398.33 1617.06 462.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 736.47 276.09 773.51 363.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.09 0.00 1269.01 123.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1169.81 0.00 1216.40 137.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1251.81 270.74 1351.00 429.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1257.78 502.07 1290.25 592.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.46 213.05 1182.04 518.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1306.23 0.00 1384.30 207.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.83 54.16 1282.22 298.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.70 0.00 1314.71 96.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.54 501.13 542.01 530.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 800.80 63.23 855.39 162.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.54 146.37 645.64 340.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.83 122.85 756.03 300.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.88 0.00 627.95 157.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.40 610.15 610.21 985.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001435.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001435.txt
deleted file mode 100644
index 0dd6ca9abfa00b5a26fe8f02874141084658e1b1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001435.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 509.16 0.00 569.51 154.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.50 0.00 785.00 144.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.51 21.51 884.92 279.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.25 803.67 924.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 750.85 959.71 785.96 1042.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1396.04 162.86 1516.99 334.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1730.95 396.09 1757.18 453.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1521.33 277.24 1551.47 366.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1553.18 392.31 1612.11 454.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1248.79 504.34 1292.97 594.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.83 943.50 1286.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1164.80 370.09 1206.64 450.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.94 144.23 653.04 357.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.83 0.00 939.85 158.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.41 303.89 645.52 637.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.57 205.83 741.10 355.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.53 236.45 410.54 596.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.74 266.07 534.87 599.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.71 332.64 450.57 702.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.27 600.46 507.87 1046.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.56 587.22 339.82 1047.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.51 612.08 187.70 1055.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.31 267.72 1352.02 405.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1169.02 0.00 1223.21 137.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.22 105.53 577.56 213.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.04 558.80 242.70 996.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 293.95 426.64 317.81 485.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.22 514.87 591.33 951.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 14.20 799.79 86.83 851.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.97 308.78 756.23 509.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.17 104.22 1291.14 300.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.52 280.05 1742.76 614.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.07 107.25 492.40 268.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.75 161.19 457.11 391.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.77 605.95 611.72 977.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1091.64 80.32 1169.73 250.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.45 716.93 1218.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.70 3.95 1563.88 163.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.60 29.99 1351.07 315.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1029.43 212.61 1180.11 513.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.50 138.43 1441.49 334.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1094.89 348.74 1128.95 383.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1219.14 51.65 1279.94 283.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1311.49 3.82 1389.85 208.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1183.44 21.09 1206.77 53.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 788.76 123.71 808.06 163.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.88 383.54 568.65 653.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 723.67 276.12 787.66 368.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1600.00 296.32 1738.39 669.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.18 0.00 689.18 139.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.47 304.30 1514.39 631.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.83 150.84 1654.53 393.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1262.59 321.50 1366.33 640.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.80 277.91 1445.67 631.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.00 242.12 1283.79 551.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.33 241.94 1177.63 532.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.50 102.25 1601.85 347.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1436.30 3.55 1506.68 147.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.65 989.34 995.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1398.74 38.21 1459.86 197.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.44 489.84 203.67 907.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.11 157.00 896.34 297.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.63 121.07 756.68 279.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 898.46 78.38 977.65 165.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 807.06 59.45 859.98 157.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 500.62 8.08 538.94 50.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.70 0.00 605.41 156.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.73 109.15 1538.53 350.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.48 189.21 606.41 559.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.11 148.40 529.80 288.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1510.77 383.74 1549.82 464.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001438.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001438.txt
deleted file mode 100644
index 7d7d4847c72fd1594cdf7359f06292de2dea0b01..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001438.txt
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 625.87 204.44 738.43 353.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.76 144.95 657.11 357.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.98 107.81 578.22 222.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.07 0.00 600.92 157.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 811.50 58.30 860.73 156.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 788.79 123.74 812.01 164.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.12 78.60 977.53 164.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.90 266.36 534.66 600.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.96 100.48 1288.02 295.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.94 265.51 1353.06 389.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.88 599.24 505.28 1044.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1091.41 80.54 1169.07 243.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.79 603.93 610.21 978.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1034.34 716.64 1234.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.90 385.65 566.17 654.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.70 612.08 186.51 1055.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.56 588.49 340.45 1051.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.28 302.99 640.13 637.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1183.61 20.26 1208.78 53.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.81 0.00 691.61 138.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.28 984.11 1001.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1552.93 388.01 1611.01 450.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1508.48 385.45 1547.68 464.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1519.71 277.28 1549.78 365.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1164.93 368.57 1207.19 448.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1243.24 508.14 1291.39 595.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 9.58 798.32 84.92 859.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1095.11 349.16 1127.00 382.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.58 275.80 1741.95 606.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 719.89 276.67 791.99 370.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.34 802.46 929.88 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1187.00 942.69 1289.69 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 761.08 961.00 787.67 1043.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1261.44 321.93 1364.10 640.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.44 277.83 1443.27 631.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1727.57 394.97 1758.09 453.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.21 563.37 241.96 1001.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.20 491.09 202.84 907.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.37 512.94 582.91 940.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.75 298.24 754.12 510.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.45 157.03 895.75 299.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.38 162.09 455.69 390.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.66 108.04 493.29 269.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.64 149.01 529.32 282.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.20 190.79 601.27 422.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.77 122.62 757.79 285.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.14 19.98 884.60 279.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.44 236.27 407.61 598.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.31 332.64 447.27 697.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1393.48 160.68 1513.77 341.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1519.33 99.92 1601.09 348.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1599.33 290.08 1735.84 665.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1558.28 151.23 1654.39 391.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1494.87 4.26 1563.00 160.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.62 0.00 1221.76 137.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1029.14 212.59 1180.44 512.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.46 50.62 1275.60 282.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1262.92 30.79 1348.01 315.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1397.66 39.70 1455.91 199.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.51 0.00 1391.81 208.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.77 107.13 1535.54 352.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.89 3.30 1504.25 147.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.68 135.88 1439.53 336.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.84 0.00 940.45 159.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.71 239.06 1286.23 551.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.05 0.00 565.02 151.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.93 241.74 1178.31 532.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1437.18 304.30 1518.18 631.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.22 0.00 783.11 147.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001445.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001445.txt
deleted file mode 100644
index 78d7df8747a08731c829802ad6fca10435b5f073..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001445.txt
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1236.31 505.75 1290.50 601.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1503.01 390.98 1541.39 465.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.44 142.59 659.76 359.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.47 277.36 1436.38 632.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.76 130.81 1436.40 335.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1092.49 350.52 1125.76 383.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.95 798.31 942.01 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.48 158.32 889.31 295.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1549.35 385.76 1600.77 449.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 723.58 277.75 797.86 369.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 754.53 967.09 793.16 1044.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.92 159.89 1509.69 364.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.65 37.85 1450.68 194.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.75 4.66 1501.48 145.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.11 107.31 1536.10 356.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.19 153.48 1653.19 359.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.10 270.30 1738.64 595.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.33 -0.52 692.38 139.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.40 243.15 396.02 607.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.74 614.29 183.97 1056.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.22 101.80 1285.44 293.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1049.10 715.64 1234.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.80 240.50 1291.14 552.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.72 28.63 1342.72 294.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.39 242.73 1177.34 534.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1206.91 0.00 1273.21 88.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.82 0.00 1221.87 139.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1028.54 216.04 1179.81 513.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.10 260.17 1358.24 382.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.80 0.00 1394.79 140.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.80 50.76 1265.99 138.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 820.02 61.58 875.62 156.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.02 0.00 588.72 157.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.86 306.11 648.31 638.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.51 202.37 735.55 350.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.84 385.89 560.26 598.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.51 299.75 745.57 510.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.44 500.28 202.77 907.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.06 510.09 571.96 937.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.54 569.84 242.13 1013.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.65 942.40 1298.15 1079.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 5.56 790.51 75.44 868.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1516.47 278.48 1544.22 366.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 896.39 79.73 977.40 182.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.90 0.00 785.13 145.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.31 19.17 897.48 278.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.97 160.65 455.57 381.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.90 0.00 938.27 157.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.12 331.24 438.98 661.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.95 270.30 533.51 602.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.94 602.04 607.53 979.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 925.47 981.24 1020.85 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.07 107.14 496.90 269.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.43 147.25 532.33 277.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.87 121.01 760.22 301.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.83 194.89 595.99 566.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.34 0.00 869.73 86.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.54 0.00 555.94 146.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.25 10.74 526.91 49.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1166.04 370.19 1206.29 449.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.57 596.45 347.23 1062.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.82 104.14 579.41 228.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.81 597.14 492.18 1041.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.30 319.83 1360.31 642.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.09 304.54 1511.25 636.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1593.38 283.47 1735.56 653.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.52 5.42 1562.13 153.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1518.87 96.00 1600.07 350.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1091.15 81.28 1168.22 248.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001447.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001447.txt
deleted file mode 100644
index eea3d20ecca1964d6dd8494f91c446f1d25bc005..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001447.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 138.08 571.62 244.80 1015.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.10 270.30 1736.02 593.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.57 941.64 1300.05 1079.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 931.88 979.32 1026.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.88 798.31 948.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 829.33 159.49 884.74 300.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.30 319.83 1360.31 642.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.98 105.35 581.01 230.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.07 108.28 496.90 274.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.53 302.03 743.59 510.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.42 386.71 558.93 591.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.06 509.23 571.96 937.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.82 503.66 202.77 920.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.31 146.87 534.57 278.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.87 122.10 761.03 301.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.19 197.42 595.36 568.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.84 202.70 735.03 351.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.24 597.14 486.00 1042.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.85 616.08 182.18 1058.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.13 335.22 438.31 656.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.19 604.76 606.77 980.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.86 306.11 646.82 656.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 896.21 79.73 977.22 182.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1164.88 369.74 1204.22 451.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.57 596.45 347.23 1068.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.72 28.63 1342.72 298.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.80 240.50 1291.14 552.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.56 713.49 1246.73 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.22 103.06 1285.44 297.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.00 244.62 403.79 608.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.47 277.36 1436.38 632.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1105.22 245.07 1176.17 534.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.65 0.00 692.69 144.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1516.47 278.48 1543.22 366.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1092.13 350.64 1125.40 383.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1336.47 131.63 1434.34 334.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.30 0.00 586.17 159.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 822.68 63.48 879.80 158.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.34 0.00 869.73 92.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.28 0.00 552.11 149.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 497.83 8.35 522.54 52.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1027.94 216.04 1178.99 515.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.79 0.00 940.08 157.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.64 110.61 1535.63 360.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.77 157.53 1652.77 362.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.34 94.69 836.34 173.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 787.41 93.40 839.17 192.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.23 2.82 1221.87 140.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.63 3.27 1273.93 88.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.86 52.01 1265.05 139.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.80 4.45 1394.79 147.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.49 260.17 1358.24 382.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.92 161.12 1506.82 364.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.02 37.85 1448.06 194.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.75 4.66 1501.48 147.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1502.77 390.98 1539.86 466.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1547.66 385.96 1600.57 445.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 11.72 796.54 69.84 862.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1232.12 505.45 1288.65 601.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 722.12 277.75 800.09 371.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 750.57 959.68 800.91 1047.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.31 24.49 897.48 281.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.87 83.45 1167.94 251.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.44 144.33 657.64 360.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.57 0.00 784.80 149.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1592.62 282.73 1732.56 654.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.12 304.54 1515.29 636.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.04 98.38 1600.07 350.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.52 5.42 1562.13 155.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.95 271.86 533.51 602.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.97 160.65 455.57 398.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001456.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001456.txt
deleted file mode 100644
index 78e46527178e754be49d423593de74718e40f7a4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001456.txt
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1088.24 87.13 1166.74 252.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.36 166.25 546.54 276.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.20 9.73 1499.19 150.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.46 249.21 399.56 612.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1161.99 375.56 1201.65 455.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.18 622.59 175.91 1061.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1224.87 491.35 1282.54 585.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.39 3.14 779.46 154.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.40 10.34 1564.54 158.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.13 0.00 582.59 158.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 797.08 799.07 952.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.76 206.96 735.23 358.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.83 207.38 595.36 567.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1590.11 284.48 1731.49 656.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.53 312.93 740.15 516.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.08 109.46 503.32 285.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.69 709.12 1245.78 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.00 123.26 766.14 295.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.14 610.23 356.73 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.94 244.29 1296.80 539.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1493.11 390.23 1530.77 465.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 911.21 5.35 972.10 87.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 893.84 84.02 980.47 188.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.69 27.73 913.95 188.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1166.01 6.65 1218.37 143.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.28 0.00 537.80 115.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.30 108.81 585.33 265.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 843.00 5.33 942.03 124.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.46 3.43 871.84 99.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.13 148.43 656.28 370.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.78 8.83 1394.54 138.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.39 109.33 1285.48 300.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 783.37 87.55 842.26 198.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.99 163.49 456.08 458.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 157.49 728.53 192.51 823.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.46 594.78 474.71 1031.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1250.46 317.36 1355.72 636.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.44 276.24 535.84 606.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.16 606.47 601.24 978.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 741.24 933.86 841.09 1050.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1251.34 28.52 1340.80 299.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 838.15 65.86 898.99 160.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.41 339.15 430.15 652.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.26 97.02 838.24 179.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.88 162.55 871.59 376.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1025.65 220.56 1176.98 521.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 776.33 135.56 801.31 175.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1545.36 391.03 1592.77 451.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 720.32 284.29 804.58 372.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.86 112.86 1535.62 365.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1217.45 938.17 1308.37 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 969.58 963.20 1052.71 1079.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1554.56 169.90 1650.15 355.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.47 262.24 1359.61 373.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1419.19 307.21 1508.65 634.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.36 39.44 1444.22 226.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.60 166.17 1504.20 358.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.04 102.55 1599.37 354.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.79 314.49 644.79 663.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1506.70 286.16 1537.35 370.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1087.33 361.40 1123.89 389.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.96 57.39 1258.23 141.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.47 2.64 686.88 151.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1096.83 248.16 1175.59 538.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 278.90 447.12 294.54 506.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.37 577.60 245.00 1019.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.10 511.25 192.03 935.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.44 133.30 1429.78 323.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.47 281.64 1424.29 633.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.68 509.81 568.87 939.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.89 391.62 558.19 592.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1569.54 275.58 1735.92 587.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001467.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001467.txt
deleted file mode 100644
index 77e41eb259b3bb5c604e9439696bedb973d6945b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001467.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 361.51 165.45 459.80 411.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.62 138.02 1417.86 312.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1436.86 111.83 1531.17 373.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1419.10 16.03 1496.86 157.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1553.23 173.08 1646.93 363.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.14 43.46 1440.99 241.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.45 14.54 1395.74 119.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.45 949.51 1313.32 1079.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1553.71 270.55 1726.13 592.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1012.86 961.78 1089.37 1080.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.26 8.87 869.81 108.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.66 5.70 555.97 133.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1066.83 703.34 1251.98 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.06 240.38 1309.47 547.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.19 164.94 1500.02 352.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1333.98 277.82 1416.36 620.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1244.80 313.58 1349.61 632.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1587.33 288.56 1731.89 654.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1408.61 308.11 1499.15 632.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.12 102.01 1288.28 323.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1246.80 33.15 1333.87 296.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1092.45 252.98 1172.52 543.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.01 92.66 1164.19 260.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 716.62 288.85 800.11 387.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.75 16.87 1562.62 152.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.05 100.51 1596.49 352.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1219.43 486.83 1279.24 582.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1723.76 387.32 1750.25 446.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1086.68 362.12 1118.25 395.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1179.21 34.83 1205.30 66.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1485.95 389.82 1523.47 467.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.95 104.79 834.37 193.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 889.45 88.09 982.90 189.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.28 188.96 557.55 284.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.60 208.56 735.24 374.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.43 407.87 557.56 605.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.78 212.54 596.90 386.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.82 123.65 769.24 320.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.76 168.52 849.50 383.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.54 112.25 512.92 290.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.41 112.00 589.00 276.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.58 517.67 176.83 715.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1023.82 225.11 1175.29 526.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.90 513.46 563.26 945.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.12 55.38 1255.87 152.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.51 271.53 1439.15 591.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.97 13.17 1213.96 150.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 769.07 143.93 795.52 183.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 740.39 63.10 773.81 95.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1502.42 279.09 1532.28 363.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 21.45 836.45 69.02 882.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.85 617.82 352.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.89 638.69 172.59 1078.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 779.07 83.60 850.42 206.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.82 334.60 414.82 698.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.91 603.19 593.62 969.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.11 595.75 459.75 1034.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 775.05 944.79 891.31 1056.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 240.63 456.19 275.41 517.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1533.40 383.77 1611.54 450.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.83 24.28 930.15 172.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1159.99 379.61 1198.57 461.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 856.11 64.39 912.71 161.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.93 256.42 397.51 618.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.08 328.62 646.68 683.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.49 284.33 535.81 621.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.92 7.26 680.41 155.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.28 8.64 779.42 163.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.71 149.55 657.70 388.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 821.35 798.77 978.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001469.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001469.txt
deleted file mode 100644
index 386d71526c43de72e8e433cf99e724cb37d2bddc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001469.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1407.28 306.62 1500.11 632.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.80 273.15 1416.74 621.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.76 6.50 680.08 152.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.25 7.51 779.30 166.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.58 164.41 461.73 441.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.21 239.72 1311.46 545.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.50 99.62 1291.89 331.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1244.07 313.73 1348.34 632.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.56 331.17 412.47 694.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.16 601.13 592.28 969.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.20 330.14 645.96 684.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1306.11 136.16 1415.39 305.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1018.40 958.80 1096.45 1080.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.70 146.88 658.52 387.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.42 595.89 458.00 1033.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.39 616.39 349.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.91 99.44 1598.11 350.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1246.81 31.94 1334.70 295.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.27 23.38 934.23 131.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.69 8.12 870.28 109.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1528.87 382.05 1608.01 447.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.54 285.19 536.23 627.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1219.54 486.79 1279.99 581.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1502.54 277.40 1532.48 361.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.73 11.85 1213.04 148.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1023.22 224.30 1174.84 524.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.23 53.28 1256.04 149.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.55 14.42 1495.86 155.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 888.93 88.52 982.07 191.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.40 13.73 1398.03 112.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.29 42.66 1440.89 204.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 235.68 456.65 272.09 517.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 777.28 79.02 850.57 207.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1483.91 389.47 1523.07 465.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.20 161.30 1499.86 346.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1553.49 172.39 1646.38 333.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.21 271.09 1436.83 588.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1436.55 110.14 1530.45 374.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 785.41 942.93 900.01 1055.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.80 800.07 982.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 857.91 62.74 916.16 160.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1068.46 701.26 1249.43 1080.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 769.19 142.30 795.83 184.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.12 168.23 845.88 386.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1085.87 92.18 1163.83 262.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.30 5.24 554.07 152.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.33 109.55 589.83 285.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.64 104.46 834.89 182.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.58 122.77 768.87 336.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.59 190.36 558.48 283.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.88 111.02 514.06 294.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.54 406.84 556.20 610.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.76 257.89 399.31 619.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.22 213.11 596.18 386.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.45 206.66 735.98 374.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.23 950.88 1316.50 1080.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1084.99 363.76 1116.46 394.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.34 517.80 173.95 720.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.44 511.90 565.80 944.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 719.21 287.74 795.79 385.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 25.83 841.44 69.27 891.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.20 270.44 1726.16 591.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 740.44 62.69 769.94 95.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1483.98 15.78 1562.07 149.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1588.73 286.38 1730.48 653.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1159.13 379.63 1198.63 461.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1088.64 253.29 1172.65 544.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1724.31 383.81 1749.30 444.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.33 639.97 173.62 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1177.42 27.73 1204.16 67.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001478.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001478.txt
deleted file mode 100644
index 21a766ad6a001ec15a8d93401a4fad27ddf5c130..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001478.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 796.39 319.06 832.75 352.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1.15 849.60 71.41 901.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 223.47 463.96 268.93 521.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 738.84 289.12 774.82 387.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.28 11.87 868.54 167.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.95 19.16 1559.58 146.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.15 9.10 543.52 160.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1404.18 308.80 1496.52 635.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1438.01 111.01 1527.70 381.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.68 134.23 1406.15 296.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.95 269.92 1414.82 622.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.92 257.16 1171.24 547.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1242.00 317.99 1340.04 634.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.50 103.59 1300.68 379.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1084.54 95.18 1162.86 259.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.24 32.49 1330.74 292.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.76 263.99 404.00 620.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.00 160.55 1495.17 333.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1220.63 496.35 1280.34 597.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1519.04 377.97 1598.59 443.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1479.33 390.30 1518.96 469.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 965.16 945.04 1127.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.18 951.22 1331.62 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.75 109.62 829.01 193.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.69 176.35 1647.77 324.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.61 56.25 1254.61 300.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1019.68 228.49 1172.83 526.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.47 15.28 1211.89 152.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.57 239.06 1314.98 504.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1072.55 702.68 1253.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.35 652.84 169.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 827.08 950.77 938.78 1057.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1158.22 383.96 1197.71 464.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.04 801.56 1006.56 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 782.87 88.53 844.83 214.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.84 176.51 830.49 395.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1499.39 277.69 1531.03 362.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.85 10.82 782.23 172.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.74 9.49 677.52 157.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.87 267.12 1645.59 595.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1591.94 278.83 1730.07 644.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1366.94 231.55 1380.88 269.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.33 100.94 1592.73 348.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.58 333.00 644.51 689.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 885.29 91.22 975.32 191.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 762.51 148.42 790.58 190.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 878.44 29.17 945.23 127.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.70 112.73 513.67 299.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.82 599.76 590.97 972.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1419.47 19.06 1495.83 156.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.07 46.31 1433.43 249.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 869.93 67.67 929.81 161.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.13 17.99 1402.17 119.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1175.72 31.74 1202.51 70.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1075.51 368.99 1114.41 402.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.36 630.41 340.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.62 596.31 463.61 1031.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.97 124.50 770.46 380.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.34 110.96 595.80 282.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.30 195.31 563.74 282.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.04 168.11 471.33 424.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.61 149.07 661.26 399.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.98 210.19 741.94 372.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.05 410.06 550.77 636.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.44 293.67 534.43 638.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.09 333.62 403.69 695.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.37 13.25 931.20 172.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.60 510.41 571.36 943.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.43 525.28 164.24 765.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.92 218.10 600.27 395.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001487.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001487.txt
deleted file mode 100644
index 1e06296949895845462a381998409e7b17a4f4d4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001487.txt
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 787.43 18.30 864.09 175.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1155.91 391.32 1194.79 471.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1185.82 179.78 1204.79 201.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1538.61 275.38 1636.89 599.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1514.72 381.91 1588.07 448.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 765.51 326.14 809.83 362.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1221.43 248.47 1311.69 557.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1476.95 400.85 1518.04 471.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.18 170.07 1483.21 319.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1221.23 500.54 1264.84 592.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1312.19 273.99 1414.45 624.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1596.19 284.09 1727.08 650.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1498.12 108.17 1582.45 356.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.45 117.50 1518.96 381.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.90 109.65 1299.17 382.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.32 35.83 1327.26 302.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1081.64 101.90 1161.04 265.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.49 25.16 1556.47 146.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 883.52 74.40 940.22 160.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1298.96 137.96 1401.68 312.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1076.89 379.28 1114.18 414.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 882.96 96.59 973.29 199.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1019.81 234.04 1170.84 538.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.44 182.68 795.19 396.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 824.19 18.67 917.92 208.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.84 62.45 1251.44 306.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 781.62 94.30 838.92 224.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.85 14.43 537.70 170.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.67 16.92 787.59 176.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.21 16.19 669.94 173.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1568.64 223.79 1587.87 247.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 872.09 961.80 974.64 1060.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.68 513.13 575.58 939.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.86 273.73 412.50 605.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.88 21.91 1209.51 160.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1495.81 282.22 1530.79 370.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1377.57 274.15 1437.79 584.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.81 311.39 1501.08 638.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 4.01 845.93 76.01 913.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1563.99 190.08 1652.83 336.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.55 200.24 567.20 290.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1230.57 952.84 1347.78 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 237.35 468.66 282.54 530.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.05 24.54 1493.84 154.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 13.74 538.75 155.86 763.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 4.82 661.44 165.69 1080.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.09 342.05 388.11 689.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1176.01 51.66 1197.26 74.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.29 121.63 824.10 203.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.37 129.93 759.87 388.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.54 231.89 593.72 403.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.85 306.21 528.97 652.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.26 174.77 481.08 432.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.66 37.79 944.62 163.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.25 418.89 547.35 689.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.54 216.36 746.34 383.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.15 118.18 512.19 309.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.66 158.71 677.97 395.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1232.50 318.23 1329.68 636.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.75 262.42 1168.72 555.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.85 115.89 600.37 295.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.22 655.55 346.73 1082.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.20 594.57 471.03 1031.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.99 342.24 642.46 690.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1334.49 48.60 1424.94 263.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.62 803.87 1020.41 1080.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1078.40 706.62 1274.17 1080.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.18 606.12 589.14 974.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001494.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001494.txt
deleted file mode 100644
index 6b719b2295f2930a1e3e0b2a052b7f1c627ae744..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001494.txt
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1077.69 101.89 1156.87 266.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.42 244.18 1307.44 553.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 874.58 801.85 1032.60 1080.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.91 599.94 585.39 971.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 889.99 70.16 941.05 145.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.64 591.42 471.59 1022.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.98 25.49 1490.59 153.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.05 342.08 370.02 668.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.58 345.90 638.06 669.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.53 103.51 1297.12 326.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.39 18.56 853.75 175.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.57 32.03 949.35 101.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 882.91 96.70 973.35 203.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 758.04 160.43 779.80 194.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.49 108.15 1568.31 355.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.02 131.90 739.19 336.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 740.42 326.47 782.75 362.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 905.29 960.67 995.50 1060.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1472.79 390.51 1514.19 467.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.93 46.70 1413.34 242.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 770.32 95.70 830.97 224.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.22 234.11 588.29 404.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1015.66 232.06 1167.26 540.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1075.11 386.63 1115.77 421.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.16 22.36 1206.64 159.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 753.87 308.50 801.62 389.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1571.56 194.87 1655.42 334.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1190.64 60.17 1244.04 284.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1182.58 180.01 1207.54 201.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1357.75 163.53 1470.94 323.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1169.30 41.36 1196.82 75.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.87 510.39 568.65 931.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.20 270.64 1433.35 585.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.33 117.00 601.29 309.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1085.78 701.19 1288.94 1080.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.18 271.73 410.35 628.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1399.17 308.27 1493.43 633.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1151.98 389.57 1192.21 472.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.35 120.65 817.36 203.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.69 115.68 1510.01 370.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.75 200.79 566.23 292.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.92 140.11 1394.43 314.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.32 266.86 1409.57 619.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1248.86 33.78 1321.28 298.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1510.07 377.90 1583.77 442.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1217.07 489.94 1252.78 577.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1559.77 222.18 1582.45 261.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1484.23 271.88 1528.33 363.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1587.90 285.69 1719.39 648.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1536.63 271.38 1634.16 597.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.54 311.09 1323.43 621.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.15 421.82 541.56 702.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.14 308.15 522.84 654.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.93 172.15 484.46 384.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.45 655.90 351.89 1081.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.04 662.25 172.50 1081.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.65 546.59 148.15 773.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 437.53 797.69 465.59 841.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.40 118.02 507.82 318.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1244.80 948.79 1359.67 1080.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.93 157.75 665.30 407.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.02 214.61 726.20 390.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.85 181.09 776.36 395.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.03 16.29 664.88 170.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.01 17.35 783.62 179.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.75 18.67 913.77 203.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1072.94 262.49 1164.06 553.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1472.91 26.44 1556.53 145.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001504.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001504.txt
deleted file mode 100644
index a7e8ebe777612b318d739a625ef42aa81b256328..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001504.txt
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 875.90 102.43 962.80 201.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.68 279.27 400.23 653.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.01 25.05 1196.13 163.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.17 26.63 1341.73 156.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1408.67 29.25 1480.90 154.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.12 60.43 1228.66 291.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1160.50 48.06 1185.68 77.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1065.62 396.27 1104.64 427.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.01 312.59 1309.69 625.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.59 268.74 1399.44 614.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.22 309.84 1478.71 632.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.52 172.09 482.70 380.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1520.24 266.61 1616.60 586.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1098.66 700.51 1282.04 1081.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.49 799.39 1052.31 1080.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1563.88 281.31 1699.65 643.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.80 436.77 523.42 713.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.42 340.32 338.59 666.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.46 590.86 450.28 1023.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.79 662.42 350.16 1083.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.24 184.90 743.84 398.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.46 154.81 662.91 414.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.09 598.78 572.01 965.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.50 359.16 626.36 691.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1468.78 28.27 1541.42 142.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1021.29 933.57 1153.00 1080.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.68 99.85 1273.41 360.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.59 21.10 843.33 177.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1243.99 936.62 1373.30 1080.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.49 133.24 762.14 289.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 751.27 101.41 818.23 231.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.12 671.39 168.46 1081.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.94 129.22 805.34 211.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1459.62 398.74 1499.56 468.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.52 18.86 659.09 183.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1235.37 36.19 1306.27 293.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1538.21 220.85 1549.68 261.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.31 104.58 1553.69 347.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 335.20 800.63 365.67 899.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1010.39 233.30 1157.43 539.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.12 239.94 1290.95 543.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.99 275.47 1416.44 587.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1586.12 200.33 1668.42 328.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1334.89 161.42 1452.89 327.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1394.49 112.91 1494.03 358.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.51 48.86 1398.73 215.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 942.17 958.01 1025.83 1052.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.71 214.08 706.53 363.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.77 120.13 594.14 320.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 703.48 332.31 743.91 367.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.05 240.60 570.44 412.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.36 316.70 509.35 513.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.03 116.59 495.66 305.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.42 511.56 550.53 935.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.40 554.03 133.89 800.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.72 490.67 1234.38 580.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1466.83 266.72 1512.17 356.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1142.80 396.20 1178.40 476.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 561.30 296.83 603.58 377.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1495.17 373.88 1570.34 437.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 727.22 289.77 800.66 379.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1068.56 104.69 1146.78 269.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.94 22.21 899.32 207.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.36 20.27 767.53 183.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1174.82 177.00 1199.69 200.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 741.32 166.77 762.49 208.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.28 138.17 1381.02 311.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 421.13 796.18 447.11 839.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.77 267.42 1152.88 559.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001521.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001521.txt
deleted file mode 100644
index 5b1ae53335ddd6889200ef622d693da7ea7d3974..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001521.txt
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 297.51 595.62 404.00 1019.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.69 519.20 532.61 946.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.17 573.97 117.50 1006.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.48 654.32 358.61 1080.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.80 333.98 496.37 512.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.27 255.19 557.51 422.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.01 198.93 695.33 410.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.26 59.12 1381.50 210.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1269.21 36.65 1325.01 132.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.99 34.86 1182.01 173.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.64 66.07 1207.55 159.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.65 140.95 1363.14 313.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 974.90 955.06 1052.22 1048.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1059.29 414.17 1094.93 434.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1431.03 280.34 1482.60 365.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1433.69 401.30 1474.43 477.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.56 177.03 482.83 392.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.71 369.38 589.34 665.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.77 603.77 547.33 971.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.79 449.43 488.09 728.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.65 341.89 290.17 703.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.13 694.53 339.69 1081.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.74 702.62 159.14 1081.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 740.78 114.26 802.85 247.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 321.77 799.32 377.85 896.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.20 299.48 395.18 617.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1469.82 382.16 1543.71 445.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.30 118.82 1466.16 326.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.25 39.40 1464.87 165.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.61 38.95 1524.36 152.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 732.22 286.73 773.65 385.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1167.03 490.64 1219.89 578.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1128.38 406.62 1165.94 488.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.54 314.38 1296.95 628.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 353.30 808.89 422.33 900.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 574.83 314.20 620.06 385.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.08 344.03 704.40 380.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1519.32 230.57 1537.04 266.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1148.84 57.39 1175.08 88.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 727.55 181.68 751.03 221.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1275.05 91.71 1298.48 129.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1187.84 247.61 1276.49 429.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1342.14 276.89 1392.23 586.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1597.60 218.28 1680.78 344.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1232.69 944.77 1372.53 1080.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.18 925.12 1146.70 1080.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.48 33.09 914.61 154.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.75 142.70 789.60 226.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.65 125.71 491.92 314.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.03 206.74 569.25 325.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 347.28 215.84 381.52 270.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.85 31.65 830.97 202.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.02 123.66 591.97 356.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.38 138.28 753.14 410.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 867.52 110.86 952.20 211.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1537.76 278.98 1683.30 639.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.91 274.82 1371.15 620.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.80 109.19 1249.92 365.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1445.22 113.07 1554.69 359.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.97 321.23 1455.55 642.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1490.41 272.86 1583.08 594.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 913.66 793.35 1072.53 1081.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.54 704.37 1276.94 1080.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1055.14 114.85 1134.31 287.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.70 44.51 1282.73 300.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.70 168.91 1436.39 352.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 400.66 572.95 450.16 611.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.28 276.16 1140.96 568.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.88 33.17 891.62 217.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.01 162.30 658.17 380.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.46 30.48 752.78 191.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.29 29.72 649.27 194.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001528.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001528.txt
deleted file mode 100644
index 8305c1d6a6b0f341dfe87e5d9df6dd78e9d44b8a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001528.txt
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 723.92 288.98 774.27 391.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.63 308.67 391.91 636.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1123.54 413.93 1162.47 494.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1418.84 402.44 1461.62 480.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1456.25 381.91 1534.66 447.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.50 707.57 153.36 1078.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.34 182.57 477.76 399.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 336.08 813.68 397.00 920.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.29 703.80 331.02 1084.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1416.35 290.87 1471.32 375.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 723.29 191.33 745.32 231.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.84 348.17 685.65 386.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.48 143.72 749.19 417.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.65 169.23 654.92 340.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 990.78 957.34 1061.80 1052.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1606.74 231.14 1682.61 556.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.87 116.13 950.31 219.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1054.65 926.90 1151.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1318.78 174.28 1431.33 364.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.21 125.43 1457.63 340.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.47 250.23 1270.91 461.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.08 149.01 1356.11 323.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.75 39.91 822.59 215.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.64 107.73 1242.14 372.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1049.52 121.70 1128.89 281.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 918.33 800.22 1077.47 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1245.05 943.98 1373.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.25 708.57 1283.90 1079.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 845.26 40.59 906.17 179.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.61 151.07 783.31 234.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.05 226.55 711.87 417.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.90 129.54 588.70 375.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 585.31 319.24 619.04 394.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.95 50.41 1276.72 303.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.29 45.09 1454.25 169.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.39 44.46 1389.91 132.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1437.70 116.37 1548.13 362.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1036.38 283.00 1134.32 574.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.18 316.01 1290.69 621.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.87 278.81 1361.57 620.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1347.52 323.02 1445.66 644.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.45 272.90 1574.81 591.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1530.54 286.57 1675.31 640.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1443.47 46.25 1518.95 154.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1158.07 482.70 1212.76 572.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1510.29 234.48 1521.17 273.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.64 458.31 479.98 733.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.07 348.45 275.38 708.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.52 606.49 537.32 969.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.54 379.45 575.22 654.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.97 204.88 666.12 391.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.91 39.30 887.57 222.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.17 212.90 565.84 338.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.97 132.28 493.22 324.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.33 43.80 1325.55 193.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.89 339.39 489.48 526.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.36 517.27 528.92 937.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.20 595.30 386.10 1016.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.48 670.76 380.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -10.00 587.28 107.76 1027.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1141.37 62.77 1168.40 96.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1272.44 96.85 1295.89 133.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.77 64.83 1375.82 198.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.97 42.82 1176.91 180.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.42 38.36 746.13 202.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 734.83 123.43 796.42 256.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.21 36.62 641.94 202.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 383.72 581.87 432.81 617.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 342.55 207.00 378.94 276.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1056.53 423.63 1092.75 443.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.94 266.94 552.23 433.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 367.73 824.67 441.09 918.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001543.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001543.txt
deleted file mode 100644
index 37a9b9bd5e70d014e6cd2249f8c5c30bde5ace65..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001543.txt
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 378.94 520.91 521.93 942.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.32 329.49 1425.64 642.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1139.87 198.86 1161.16 216.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 719.88 140.64 786.62 272.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1621.29 245.87 1691.46 568.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1436.17 384.45 1506.57 450.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 853.33 78.68 887.28 97.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 377.54 837.90 443.37 946.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.22 151.73 1332.33 311.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.49 322.86 388.92 681.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1172.72 328.10 1276.69 632.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1136.08 70.15 1157.08 108.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.35 54.59 1168.33 193.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.25 79.87 1185.03 307.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.63 58.44 1268.64 300.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 364.67 607.57 397.27 641.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1015.42 951.35 1080.12 1046.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.99 944.56 1387.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.28 917.27 1171.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1049.27 434.76 1085.46 455.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.30 283.66 553.14 474.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.57 213.95 630.90 438.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 700.31 307.36 778.78 403.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.90 355.08 478.24 523.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1437.71 57.76 1509.85 162.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.38 58.56 1445.31 180.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1350.79 128.46 1443.33 376.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.90 253.17 1268.38 554.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1284.92 70.61 1371.25 195.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1241.77 56.13 1287.39 179.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.25 279.32 1556.95 594.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1429.36 121.42 1515.68 343.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 609.82 84.26 1050.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1265.76 105.16 1291.59 141.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.08 602.93 369.45 795.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 402.29 841.40 484.08 944.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.92 716.89 1306.19 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1115.80 424.49 1159.42 505.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.36 356.26 251.48 701.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1148.14 120.36 1251.39 383.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1405.18 294.23 1453.04 378.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.93 401.42 567.06 632.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.40 481.32 424.53 680.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1150.58 497.55 1191.24 589.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1403.21 407.66 1443.48 483.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 944.02 797.23 1088.47 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1015.57 299.06 1128.85 586.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.62 220.11 573.84 412.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.38 698.83 407.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 334.99 226.91 376.80 285.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.98 143.44 582.70 294.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.17 173.66 652.96 255.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.80 49.97 815.73 228.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.12 52.63 899.89 213.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.99 128.39 952.30 229.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1043.44 134.24 1119.84 283.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1063.56 256.87 1143.41 566.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.63 394.65 630.06 680.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1499.08 236.96 1514.63 277.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.93 155.29 744.50 429.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.66 357.90 634.63 394.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 707.00 88.66 723.82 133.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.18 166.17 774.37 250.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.22 141.46 508.27 350.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.72 48.95 626.17 214.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.75 282.99 1347.16 621.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 551.47 320.26 577.54 343.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.15 190.48 475.80 419.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.82 612.18 521.05 971.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.29 233.89 695.29 429.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.75 52.16 870.29 240.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.92 50.29 734.58 199.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1532.16 285.21 1666.19 635.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.26 728.60 319.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 731.22 142.32 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001558.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001558.txt
deleted file mode 100644
index 47bd8cd7b6af2ca8fb3f9168612cf27c452c3329..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001558.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 488.52 232.18 551.67 487.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.12 70.41 802.11 246.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.04 307.90 544.31 521.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 326.79 237.36 378.86 302.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.56 386.94 460.50 561.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.28 380.46 574.63 415.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.52 191.44 653.45 431.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.78 420.46 616.44 713.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1146.09 506.35 1173.75 595.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1386.03 432.38 1426.87 502.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1416.47 398.05 1487.26 460.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 836.17 86.06 885.45 101.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 710.53 163.43 777.44 296.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.97 70.36 733.62 103.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1137.59 127.95 1236.15 390.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1239.73 171.08 1313.02 332.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1408.56 143.66 1487.72 346.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.86 71.75 896.30 229.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.76 156.84 509.62 360.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1144.93 730.54 1323.22 1066.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1032.29 154.38 1109.36 300.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.78 77.03 1255.61 323.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.17 195.27 763.04 275.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1111.75 444.23 1154.71 524.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1412.10 310.94 1440.04 394.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.33 168.29 741.72 448.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 694.54 327.21 765.54 421.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.54 335.99 1260.16 635.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.68 91.44 1358.03 228.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1127.96 212.54 1151.01 235.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1273.88 120.78 1292.69 155.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1125.17 94.91 1147.10 127.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.72 98.28 1176.84 332.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1105.29 74.44 1160.21 211.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.50 760.79 333.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.82 726.56 433.02 1099.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.54 625.69 500.83 985.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.61 503.87 423.07 729.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.68 68.69 605.12 241.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.15 203.40 473.65 447.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.58 355.14 376.31 666.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -6.31 772.09 144.17 1087.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.21 363.12 230.86 721.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.84 422.47 557.44 638.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 949.27 805.47 1097.02 1080.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 378.39 877.83 424.73 981.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 637.03 64.32 1078.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.14 614.14 356.73 837.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 988.95 73.44 1033.61 216.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.67 146.71 950.97 251.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1423.15 78.19 1495.91 194.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1532.00 164.30 1549.14 204.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.43 76.18 1290.88 218.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.28 76.87 1432.70 189.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1315.85 347.79 1416.10 661.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1437.85 294.53 1541.10 608.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1526.80 303.06 1648.37 654.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1610.94 276.22 1702.61 601.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 969.53 321.81 1118.10 606.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1057.10 277.02 1136.57 591.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 354.97 628.15 388.21 666.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.18 539.07 520.77 814.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1481.73 182.09 1510.38 236.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.64 147.83 1434.94 398.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1479.52 256.44 1501.99 293.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.79 155.71 570.47 240.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1287.02 954.97 1410.79 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1007.13 964.09 1082.00 1054.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1078.70 928.22 1179.06 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.52 275.86 1251.71 574.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1041.25 451.51 1077.28 472.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.04 195.21 1408.08 359.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1313.79 303.57 1369.09 610.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.46 252.13 687.44 450.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1237.46 301.95 1334.91 635.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.88 71.68 851.55 289.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.23 237.42 595.35 471.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.53 69.97 724.07 210.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001559.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001559.txt
deleted file mode 100644
index fa500e0c88fd9eaa94623bafdf261d83df89270f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001559.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1424.41 80.62 1493.93 195.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.71 93.24 1355.85 235.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.97 79.30 1431.04 193.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.90 76.15 1159.85 211.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1246.56 78.18 1290.65 220.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1123.09 95.97 1145.22 129.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.60 730.90 436.43 1099.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1272.34 121.24 1292.06 156.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.27 765.04 333.69 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 968.89 324.79 1118.09 610.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 949.41 806.66 1096.97 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -6.31 775.14 143.11 1092.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.21 357.63 377.06 667.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1412.00 313.79 1439.33 397.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1524.89 305.24 1648.18 656.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1612.69 274.66 1702.06 604.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.81 348.65 1414.02 661.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1435.83 295.93 1538.14 611.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.88 73.65 849.02 290.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.83 157.15 569.03 240.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 694.99 327.58 762.36 422.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.37 365.55 228.45 723.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 710.16 167.24 777.07 298.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.38 70.87 603.75 243.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.38 71.81 723.05 211.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 325.02 238.90 378.70 304.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.77 195.41 762.18 278.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.45 73.22 799.43 248.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 705.98 72.06 732.03 103.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1477.74 257.09 1499.54 295.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.13 423.19 616.10 719.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1236.06 301.69 1332.43 638.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.46 169.43 741.27 451.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 533.42 383.14 569.55 417.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 575.32 349.27 602.99 416.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.92 193.69 653.20 432.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1238.83 173.21 1313.23 330.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.44 232.75 550.70 487.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1112.24 445.79 1154.48 527.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.75 144.57 1484.31 347.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1528.97 166.61 1548.05 206.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.13 149.92 1432.53 399.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1479.94 184.48 1507.82 240.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.08 276.46 1248.78 575.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.91 197.60 1407.61 363.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1006.72 966.68 1082.24 1056.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1040.14 454.72 1075.96 476.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.97 955.62 1412.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1078.56 928.85 1179.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 380.62 882.79 423.89 986.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.50 337.59 1257.76 638.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1126.11 216.83 1148.64 236.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.23 100.65 1175.02 332.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.91 389.54 459.18 567.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.05 506.70 422.87 732.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.89 276.49 1134.17 593.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.94 78.29 1254.78 325.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.10 129.11 1232.22 391.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.65 149.30 948.13 253.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 988.72 75.22 1034.90 222.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 413.04 883.94 480.57 996.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.46 628.04 497.99 985.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.36 615.87 356.51 841.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 638.55 63.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 355.90 630.63 385.79 669.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.21 539.38 520.38 814.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1413.87 400.38 1487.16 461.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.98 156.56 1108.55 300.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1144.77 507.03 1172.51 596.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1384.90 430.12 1425.61 505.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.46 730.97 1327.93 1058.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.75 253.55 687.73 451.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.95 74.26 895.41 232.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.59 425.98 556.60 641.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 834.68 87.89 885.08 109.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.38 159.35 509.62 365.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.15 205.05 473.65 450.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.16 238.79 593.88 502.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001597.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001597.txt
deleted file mode 100644
index be0ff1fe049e46ae6759533db3422afb39bb573c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001597.txt
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 474.47 827.63 548.71 925.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 698.44 66.56 757.70 200.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.31 179.80 1611.93 522.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.32 822.96 1443.42 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.39 212.29 1245.83 513.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.00 22.24 1487.92 223.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1221.12 169.04 1290.93 499.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 927.34 222.00 1102.53 500.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1397.28 164.07 1498.76 470.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.86 595.14 1355.45 967.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 433.29 815.81 500.10 924.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 309.61 129.68 361.44 193.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.31 0.00 1235.20 204.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.73 0.00 693.29 104.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 312.21 827.87 419.96 940.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.52 -0.47 592.61 120.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.22 568.34 379.46 860.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 315.27 688.80 335.14 709.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.51 503.78 452.34 738.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.08 0.00 842.26 179.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.86 135.78 691.17 341.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.20 38.70 919.06 147.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.95 124.24 516.99 404.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1090.08 8.10 1195.47 269.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1015.81 46.65 1095.03 258.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.88 39.33 541.63 310.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 580.65 219.45 624.87 298.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.80 68.93 418.43 276.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 697.54 208.65 764.38 305.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1354.58 306.14 1391.78 379.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1449.25 136.34 1464.95 164.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.76 884.00 1382.35 1080.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.19 412.31 491.31 744.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.81 0.00 1534.40 175.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.86 325.81 480.42 494.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.68 294.48 464.61 497.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.87 213.05 493.95 433.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.03 88.37 475.64 264.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.03 30.45 350.07 208.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.88 40.37 522.51 324.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.44 486.02 340.76 894.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1017.02 0.00 1068.27 86.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1698.99 318.17 1714.29 371.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1022.00 0.00 1091.88 117.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.17 408.16 399.49 591.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1089.28 342.81 1134.69 423.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1129.44 377.44 1174.04 467.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1287.21 226.21 1381.94 537.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1619.70 179.05 1713.37 516.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.37 264.75 341.24 494.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1375.04 269.89 1443.82 330.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.89 120.08 606.82 347.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.43 56.13 734.07 341.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.21 74.93 1382.08 261.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.71 27.75 1407.85 274.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 824.87 0.00 874.51 12.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.05 170.22 1319.60 456.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1025.69 345.26 1061.22 369.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.54 169.62 1120.86 484.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1102.06 788.61 1215.74 1080.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1035.38 820.22 1106.36 911.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.50 92.22 747.26 181.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.15 53.53 1292.92 223.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.72 0.00 1338.72 87.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1383.61 191.79 1407.51 272.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1271.38 7.52 1292.10 28.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.69 0.00 880.76 122.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1368.71 361.91 1406.03 399.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.96 680.09 306.79 1080.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.01 0.00 776.10 90.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.69 661.91 482.80 1080.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 973.55 665.59 1120.20 1081.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.25 327.01 576.23 701.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.99 242.88 208.42 595.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.13 686.64 138.53 1080.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001606.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001606.txt
deleted file mode 100644
index 9b38dad68f3ea073ab58197db471939f13fa4255..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001606.txt
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 694.88 75.92 755.97 211.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1024.01 354.58 1056.80 377.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1382.91 27.37 1478.87 227.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.21 0.00 1529.01 183.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.17 77.35 1391.13 287.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1376.30 200.51 1400.85 277.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 203.21 478.05 230.02 543.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 487.49 841.25 564.76 936.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 326.55 831.65 424.60 946.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1699.48 331.00 1719.34 385.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1013.95 56.71 1094.33 265.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 696.91 212.55 762.65 308.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 307.33 137.39 361.14 200.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 451.50 826.45 516.53 936.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 594.76 230.20 624.85 302.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.29 130.74 506.86 392.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.83 48.35 535.69 324.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.08 0.00 687.34 109.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.60 64.02 735.36 346.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.26 103.47 743.14 190.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1046.59 822.23 1110.22 916.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 818.28 -0.77 877.79 128.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1045.11 179.40 1119.23 495.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.64 49.39 912.54 150.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1358.51 377.33 1395.14 419.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.52 888.96 1389.80 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1618.02 189.79 1712.28 524.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.51 178.83 1606.15 511.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.31 172.70 1492.51 478.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1450.41 138.87 1467.56 176.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.40 816.25 1438.94 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.12 605.99 1356.26 977.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.44 0.00 777.23 168.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.03 139.74 688.42 350.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.33 228.38 1371.70 533.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 313.33 695.06 328.26 719.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 971.63 674.39 1122.26 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.64 694.28 291.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 827.36 7.31 875.27 25.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.40 54.71 1286.04 230.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.38 219.40 1238.90 519.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1369.34 271.72 1431.55 331.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1345.35 303.91 1384.79 381.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1082.42 18.14 1191.22 275.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.76 173.43 1285.59 504.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.82 -0.84 1227.61 205.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.51 0.49 839.75 188.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.23 127.30 608.42 388.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.06 78.33 422.59 290.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.37 275.48 332.08 543.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1089.20 351.53 1126.49 432.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1133.98 379.03 1185.59 471.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1031.57 0.00 1088.28 90.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.67 0.00 584.29 130.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.81 672.65 498.50 1080.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 697.67 136.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.96 792.99 1215.76 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.95 231.04 1101.38 508.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.79 491.96 335.73 890.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.95 509.70 448.44 752.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.07 333.50 574.65 709.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 308.43 552.72 339.42 579.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.67 247.38 209.96 602.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.11 32.36 1404.03 269.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1275.79 181.01 1292.16 213.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.70 152.47 1224.48 398.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.98 575.02 380.26 868.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.02 421.26 362.66 590.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.81 418.62 472.11 748.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.16 303.79 471.54 478.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.75 338.27 482.71 540.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.14 228.58 486.06 446.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001611.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001611.txt
deleted file mode 100644
index 3dad34905599a2fe8f3efbce40409448821f6386..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001611.txt
+++ /dev/null
@@ -1,73 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1616.75 193.14 1712.90 532.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.99 175.40 1605.79 515.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.17 229.00 623.27 299.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 969.51 674.54 1122.03 1081.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.60 811.25 1445.66 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1355.14 379.50 1380.15 428.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.00 695.75 286.99 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1140.96 380.42 1190.71 461.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.74 492.30 337.49 889.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.17 250.26 206.72 605.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.37 574.56 379.95 869.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.04 509.16 448.04 751.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.55 173.77 1490.24 478.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.83 669.79 506.21 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1698.68 336.23 1720.54 389.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1047.66 817.74 1109.16 914.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1269.34 178.92 1293.40 214.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.45 0.00 1407.48 79.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1087.98 354.48 1125.10 435.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.99 0.00 836.56 198.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.84 0.00 1334.41 88.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.81 95.22 501.07 321.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1021.78 353.90 1056.31 379.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.37 415.20 463.17 625.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.96 232.23 484.34 424.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1453.85 142.16 1467.53 177.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.06 50.83 537.13 323.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.75 105.43 744.32 194.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.68 0.00 776.12 171.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 305.22 140.27 359.51 202.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.19 54.23 1290.29 232.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.32 424.10 356.94 568.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.63 308.43 466.76 481.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.32 344.26 463.81 512.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.08 422.29 573.14 638.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.29 129.42 476.20 298.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 699.77 79.80 757.15 214.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1104.96 787.19 1218.45 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.06 276.33 327.16 557.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 699.13 213.33 758.99 309.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 311.34 698.81 334.27 735.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.56 66.30 733.49 340.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.04 601.66 1356.98 973.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.59 0.00 1226.60 204.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.26 77.45 424.57 294.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1079.00 18.38 1183.40 275.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1013.91 57.11 1094.90 240.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1157.86 217.01 1235.77 515.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 911.78 231.69 1102.81 510.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 828.24 10.00 876.45 29.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.55 172.14 1285.51 504.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1271.65 228.43 1365.42 531.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.42 0.00 582.01 129.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.62 129.13 612.31 390.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1043.43 179.10 1121.53 496.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.04 336.64 574.61 710.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.41 149.18 1220.91 426.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 335.33 828.10 428.56 946.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1306.75 32.11 1403.48 272.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.86 884.35 1392.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.55 699.02 134.18 1080.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 487.59 838.33 566.31 942.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 190.99 482.99 218.87 546.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1365.42 273.17 1429.00 335.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 451.60 828.08 513.32 937.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1339.71 303.30 1381.11 380.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1453.62 0.00 1524.35 185.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.58 27.86 1469.28 227.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.93 0.00 684.51 102.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.92 50.29 907.26 152.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.34 140.56 686.51 352.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.45 0.00 877.25 131.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1039.66 2.24 1096.69 93.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001616.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001616.txt
deleted file mode 100644
index 6f1abc8a3ca64d3fd94d7c04b2aa09436cb774ea..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001616.txt
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1043.93 180.89 1121.51 500.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1151.97 374.62 1191.89 462.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1450.47 142.19 1470.20 178.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1251.01 -0.24 1332.43 106.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 969.30 667.84 1117.18 1080.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 917.08 232.08 1099.78 509.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1143.25 213.61 1232.54 506.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.09 79.03 420.44 298.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1102.62 781.92 1223.42 1080.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.48 594.19 1358.83 963.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.68 677.38 517.61 1081.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.95 488.83 336.27 889.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.78 278.15 320.72 559.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.68 705.40 292.35 1081.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.61 574.79 373.10 869.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.26 29.86 1403.40 283.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.67 107.11 744.10 196.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 311.62 700.13 334.70 740.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.27 50.67 903.28 152.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 817.34 0.00 874.55 131.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 599.12 224.59 622.51 296.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1013.27 57.23 1094.60 268.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.49 -0.51 828.32 206.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.79 421.65 573.13 642.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1044.67 811.10 1108.55 906.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1021.64 351.43 1055.74 379.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1375.40 193.82 1398.56 271.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1266.73 179.38 1290.42 215.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.38 129.76 615.44 390.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.25 171.98 1281.52 504.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.57 336.43 572.77 711.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 696.43 79.25 754.87 217.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.13 29.29 1462.61 227.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1262.22 70.87 1395.68 277.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.40 54.24 1295.36 233.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.94 -0.28 1227.06 203.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.86 197.26 1712.01 536.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1476.14 174.52 1603.69 514.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1389.83 173.34 1490.24 476.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.27 -0.50 1521.11 189.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.18 346.48 482.68 544.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 304.30 136.76 355.76 199.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.49 94.73 503.05 324.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.20 0.00 774.65 171.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.42 -0.39 683.56 110.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1367.08 273.11 1427.87 334.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.08 63.52 734.25 338.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.11 138.74 686.59 352.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 337.71 836.95 429.44 953.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 456.56 836.93 513.29 943.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.52 236.35 483.53 413.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.01 311.21 447.99 490.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.99 189.72 1367.37 311.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1132.01 151.07 1217.54 443.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 827.28 8.07 877.51 29.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.12 810.54 1444.38 1080.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.89 224.88 1361.75 532.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1079.13 13.85 1174.39 270.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1261.55 167.43 1344.34 444.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.24 -0.20 577.32 154.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1335.49 302.10 1379.42 377.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1346.32 378.23 1366.13 430.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 700.20 210.13 752.50 311.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1047.65 3.18 1104.85 66.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1697.94 343.10 1719.28 394.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1087.23 353.83 1125.25 436.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.83 427.01 350.45 561.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 174.84 482.60 200.15 548.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.54 51.85 530.37 323.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 491.38 836.89 565.52 953.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.77 250.46 203.20 605.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.77 127.18 465.25 295.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.75 700.91 134.65 1081.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.55 504.42 446.28 764.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001624.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001624.txt
deleted file mode 100644
index 24a90be580c75ad6794957d8780cf3e173907224..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001624.txt
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 513.08 429.00 570.70 744.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.43 489.35 337.79 887.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.98 0.00 568.52 138.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.43 241.15 478.33 421.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.46 0.00 770.48 174.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.41 0.00 680.48 114.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.90 55.83 893.75 159.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.36 355.62 481.95 575.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 966.36 660.88 1114.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1612.18 208.09 1710.15 549.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1468.42 177.69 1596.54 516.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1081.14 358.55 1122.37 441.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 703.21 215.90 739.67 316.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.66 859.23 516.73 967.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1155.79 374.45 1188.87 462.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1018.03 356.23 1052.30 381.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.19 289.47 306.63 669.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1327.11 308.69 1370.24 384.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1364.63 268.27 1430.91 327.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1442.97 143.03 1458.99 168.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.49 0.00 1323.13 112.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 142.84 490.59 172.73 556.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.55 712.07 128.60 1080.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.03 132.35 618.39 391.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.60 142.40 687.16 355.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.94 98.03 502.75 310.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.05 -3.44 1516.75 195.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.50 67.76 732.61 338.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.91 -0.56 822.27 216.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 341.38 861.82 433.48 980.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.65 250.26 208.60 599.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 303.00 142.63 341.45 200.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.15 115.56 739.53 201.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1056.94 2.39 1107.33 64.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 312.41 676.58 334.71 737.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.33 0.00 875.53 143.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1333.80 380.22 1362.55 431.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1028.33 806.84 1101.46 896.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1694.09 356.10 1713.58 406.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.86 408.72 436.38 817.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.96 432.38 332.06 544.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.65 321.07 391.90 490.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1040.90 185.29 1119.68 496.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.41 168.58 1484.00 466.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1253.40 74.87 1385.82 250.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1192.93 864.06 1387.79 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.93 0.00 1397.72 72.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.08 82.68 422.84 281.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1009.80 63.68 1090.79 247.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.68 13.49 1144.90 268.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.68 0.00 1222.07 209.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.64 31.43 1448.51 221.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.15 233.65 1358.11 536.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.34 174.42 1275.33 504.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1132.97 213.78 1223.75 509.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 908.56 238.07 1097.95 514.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.81 31.79 1399.63 283.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.08 813.48 1436.71 1080.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.11 589.93 1358.14 949.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 504.15 855.29 569.09 981.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 695.20 87.93 752.58 224.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.61 505.67 444.87 817.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.04 343.32 567.84 713.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1100.34 776.50 1222.51 1079.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.57 697.85 529.32 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 594.34 228.87 619.98 297.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.98 128.63 445.25 304.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.12 53.20 535.31 328.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.64 714.74 303.68 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001627.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001627.txt
deleted file mode 100644
index 6e04c35ceb4a98d79c10967365cd24dfc710335f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001627.txt
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1236.03 0.22 1321.18 112.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1057.88 1.18 1107.57 60.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 703.59 213.74 732.61 313.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1035.93 185.24 1114.47 497.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.99 0.00 768.82 171.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.11 0.00 674.96 113.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.53 248.28 210.67 594.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.05 0.00 870.82 134.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.43 489.35 337.79 887.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.08 500.59 441.12 815.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1376.79 30.41 1446.00 220.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1246.01 74.39 1379.49 249.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.86 2.28 1219.61 210.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1064.24 9.76 1138.46 262.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1008.06 60.13 1090.43 242.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 907.47 235.12 1091.31 510.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.07 239.89 475.45 421.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 367.26 271.55 392.39 298.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 298.47 138.79 332.39 194.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.29 320.38 386.12 486.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.44 0.00 564.97 156.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.27 428.32 567.42 745.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.05 111.68 737.13 200.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.21 230.42 1354.18 534.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.34 172.62 1275.33 500.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.91 211.68 1223.75 508.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1610.14 204.70 1707.08 547.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.39 177.95 1590.26 513.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.71 163.27 1478.30 460.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 837.70 55.79 888.95 153.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1330.21 379.19 1357.40 427.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1154.59 370.05 1188.11 456.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1016.32 356.75 1049.94 380.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1190.46 857.68 1388.29 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1019.50 803.40 1094.24 890.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1690.26 355.71 1708.54 403.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1124.16 154.88 1207.93 429.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1437.14 138.60 1448.85 163.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 342.62 860.52 435.25 979.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.83 857.64 520.11 969.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.74 0.00 816.62 200.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.11 343.32 561.62 713.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.98 583.40 1359.21 945.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.13 811.51 1433.56 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1324.05 305.74 1366.51 379.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1362.20 263.27 1426.58 321.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.84 714.74 305.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.17 697.27 530.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 962.79 660.88 1110.58 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1096.34 776.95 1218.50 1079.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.86 432.27 328.15 541.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.94 405.28 428.12 813.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 692.30 86.09 748.13 220.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.55 712.07 128.60 1080.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.46 168.53 1320.54 270.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.72 57.95 1292.64 236.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.46 286.37 299.31 668.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.36 78.62 414.03 263.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1299.39 31.49 1398.86 276.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.01 49.30 532.30 322.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.36 139.57 688.95 353.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.66 64.70 730.77 338.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.57 131.17 618.50 390.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.71 96.39 500.32 311.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.60 126.34 433.27 300.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 506.80 860.17 569.09 980.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 314.81 694.00 335.10 734.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1428.00 0.00 1511.07 195.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.48 0.00 1398.11 73.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1261.52 182.43 1282.91 215.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.82 226.83 616.14 296.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1080.01 355.36 1120.02 438.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001633.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001633.txt
deleted file mode 100644
index 1d45b69349f4b2df6a251758a3994b1fa53c5c82..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001633.txt
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1376.39 159.40 1472.98 462.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 695.23 213.50 734.38 313.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1057.85 10.26 1126.94 266.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.98 293.41 288.96 688.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.44 184.28 1112.24 497.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1150.80 367.58 1191.48 452.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.21 164.53 1265.93 488.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.55 854.28 1392.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1257.31 175.73 1275.28 213.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.52 345.14 556.54 733.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1115.33 146.40 1197.13 429.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.09 50.29 1283.75 228.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1073.41 357.16 1115.29 438.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1237.65 73.08 1371.66 236.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1356.85 260.49 1422.02 323.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.91 -1.45 1215.99 201.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.97 724.86 129.99 1081.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 688.01 85.50 742.47 222.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.85 702.37 531.47 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.36 716.55 310.20 1081.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.40 33.77 1390.69 264.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.25 0.00 1310.84 113.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 322.87 686.47 340.16 718.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.57 876.61 593.48 978.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.27 -0.80 1510.48 195.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.37 484.41 348.95 833.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.32 500.57 436.75 844.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1452.10 171.90 1578.26 509.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 350.40 874.16 444.10 992.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1604.52 203.74 1704.35 548.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1363.70 23.22 1443.41 214.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.18 94.05 499.65 320.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1011.28 349.51 1045.01 379.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1367.80 190.16 1389.24 263.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.48 124.57 615.56 383.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 486.04 860.18 542.82 970.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.96 140.12 684.59 353.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.09 224.23 1352.40 529.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.17 209.31 1214.90 506.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1317.37 300.80 1362.62 377.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.18 126.54 416.64 304.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 959.31 651.68 1109.41 1081.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.12 45.65 534.43 323.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.48 241.73 203.05 587.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.39 802.67 1437.12 1075.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.49 0.00 811.83 198.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1082.32 773.48 1210.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.28 578.45 1355.86 937.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 938.12 232.85 1087.53 511.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.95 238.89 471.55 414.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.17 319.79 380.52 481.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.27 353.90 471.95 569.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.68 428.94 561.08 748.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 113.87 502.28 150.11 564.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.10 405.83 405.24 815.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.83 62.55 723.63 346.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.33 112.73 730.29 201.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 351.99 273.25 384.58 304.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.39 79.36 411.30 248.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.88 0.00 753.73 115.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.93 0.00 673.40 120.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.13 54.15 882.11 153.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 800.78 0.00 865.14 133.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.67 0.00 555.26 132.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1002.96 796.48 1086.45 887.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1002.24 58.00 1083.44 250.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001644.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001644.txt
deleted file mode 100644
index ded781687fc90cfc6e0bb39eb79731feb9d9518b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001644.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 265.91 317.90 370.40 442.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 324.40 263.93 358.37 299.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.60 349.49 464.79 562.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.73 398.37 381.55 809.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.81 854.89 578.80 966.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 331.97 671.91 352.21 694.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.14 425.83 557.28 741.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 109.14 499.04 148.53 563.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.87 491.48 434.86 847.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.02 342.42 552.67 719.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.86 289.18 270.57 690.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.58 473.87 362.61 880.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.30 240.13 457.35 424.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 683.11 83.26 737.77 221.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1316.27 284.86 1360.49 361.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1596.62 204.52 1696.34 547.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.47 38.77 1282.12 220.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1070.49 352.27 1114.78 432.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1035.95 2.82 1106.62 255.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1075.66 0.00 1133.77 216.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1354.01 256.35 1414.53 317.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1437.00 154.69 1567.93 490.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.64 115.49 620.02 355.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.20 131.18 689.38 347.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.08 51.57 716.34 334.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.44 0.00 809.71 195.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.13 120.29 385.27 332.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.99 74.14 406.44 243.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.09 79.04 490.70 373.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.06 37.93 534.49 319.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1250.12 209.31 1342.96 511.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1105.38 133.15 1191.11 342.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1174.26 156.39 1250.72 481.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1117.77 195.43 1203.88 490.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1027.95 178.62 1108.16 492.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 550.17 866.32 623.74 967.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.99 790.77 1441.78 1040.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 374.41 874.94 486.69 991.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.32 0.00 1507.33 184.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 997.38 52.53 1079.40 247.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 933.37 227.35 1082.85 506.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.69 0.00 1216.10 187.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.58 24.24 1382.28 249.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1353.83 16.17 1451.68 204.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.84 50.40 873.43 155.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.71 721.31 326.03 1081.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.97 0.00 751.02 108.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.73 0.00 856.91 128.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.03 0.00 547.33 169.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.73 0.00 662.57 138.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 959.09 642.84 1108.39 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.02 110.60 725.98 199.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.85 845.70 1400.44 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 996.00 781.87 1081.89 881.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1136.01 358.73 1196.43 439.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1005.64 345.10 1039.65 374.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1239.05 152.23 1298.73 427.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1285.78 174.17 1360.99 472.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.22 727.52 135.54 1079.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1230.26 59.16 1359.67 229.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.34 698.58 550.03 1078.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.91 570.40 1357.74 929.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1337.27 352.25 1359.31 408.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 681.45 205.83 737.61 302.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1086.26 754.63 1212.80 1080.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.26 155.22 1463.96 456.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.10 232.03 196.77 578.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001648.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001648.txt
deleted file mode 100644
index 9b9f9fd32a6d5aad73e0112879a819b44431a78f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001648.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1005.83 350.78 1038.62 377.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.11 793.47 1451.03 1041.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.55 572.94 1357.10 927.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.22 196.61 1200.48 487.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.61 235.50 193.14 581.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1358.80 174.00 1384.26 253.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1365.22 155.22 1456.21 457.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1284.80 179.34 1361.00 474.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 907.65 231.97 1082.17 509.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1130.96 361.46 1194.93 446.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.98 727.33 326.23 1080.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1235.33 152.61 1296.51 429.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 962.37 645.44 1111.67 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.68 80.85 488.05 369.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.14 133.29 689.23 349.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.28 0.00 659.41 142.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1020.31 2.25 1101.59 247.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.86 475.68 362.67 883.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.91 -0.83 1506.99 191.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1001.09 783.29 1083.33 881.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1287.80 26.30 1381.49 245.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1420.71 131.71 1435.24 159.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.95 62.52 1358.33 235.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.45 136.20 1191.11 333.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.38 19.62 1455.40 201.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.96 849.39 1408.05 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.81 -0.56 749.83 111.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1070.33 355.02 1114.89 435.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.56 0.00 859.67 129.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.69 156.58 1564.27 492.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1174.62 160.02 1244.41 482.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1353.35 257.05 1411.58 315.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.91 293.80 263.71 693.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.78 207.26 737.24 302.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 390.69 881.91 504.87 998.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 334.52 671.82 354.84 690.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.74 0.17 1215.85 189.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 997.38 56.20 1076.44 247.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.77 -10.00 547.81 173.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1026.62 180.02 1106.83 494.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1679.24 357.26 1697.78 407.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.52 713.52 559.62 1081.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.37 429.45 556.01 702.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.03 346.23 555.10 713.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.80 121.52 374.12 339.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.69 40.62 530.33 320.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.84 119.09 619.83 359.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1073.80 0.00 1133.43 217.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.82 53.70 719.47 334.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.96 495.58 433.75 848.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1341.74 350.90 1366.52 410.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.40 732.43 135.70 1081.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.43 114.67 1138.72 180.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.23 113.25 724.22 199.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.88 54.21 869.90 151.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1316.97 286.42 1358.37 359.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.14 399.21 376.34 808.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.14 324.03 365.92 456.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 117.36 497.06 150.58 567.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.07 352.91 461.60 564.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 682.37 87.67 737.97 224.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 560.30 877.23 635.29 978.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 523.41 864.34 591.45 976.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.69 77.23 405.42 250.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 801.75 13.10 856.58 38.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1589.18 212.23 1692.03 553.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1088.99 754.55 1210.93 1080.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.89 42.18 1277.30 223.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.81 -0.97 812.83 196.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1248.01 210.69 1340.44 513.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 316.01 266.00 347.84 300.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001651.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001651.txt
deleted file mode 100644
index 88c42b0675d8fd5a17873f4518c760ee5b3fd327..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001651.txt
+++ /dev/null
@@ -1,73 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1280.80 180.82 1357.23 475.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.10 327.96 359.30 532.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 802.38 14.90 852.05 38.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.09 199.16 1201.14 489.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1005.88 783.77 1087.11 879.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.13 237.79 188.90 581.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.71 349.54 554.94 722.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1111.81 123.40 1141.65 179.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.61 734.45 135.77 1081.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1418.70 132.36 1435.54 159.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 681.20 90.73 736.13 225.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1234.04 154.13 1294.89 431.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.18 357.78 461.63 561.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.15 249.97 448.86 429.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.42 0.00 859.71 110.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 309.03 266.64 341.38 301.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 907.42 233.40 1081.51 510.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1174.54 163.54 1241.64 483.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1246.60 213.05 1333.51 515.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1090.16 756.03 1207.73 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.81 570.90 1356.36 927.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.61 794.84 1451.15 1046.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.38 717.39 563.38 1079.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.59 845.93 1409.81 1079.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.63 887.77 643.80 988.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 966.73 643.97 1113.45 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.70 0.00 749.21 115.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.91 733.49 322.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1286.26 26.83 1379.95 246.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.36 22.00 1457.76 200.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.01 0.09 1503.37 195.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.30 158.19 1562.16 493.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1588.77 217.69 1688.26 557.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.90 155.90 1451.90 455.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1676.18 360.63 1693.74 411.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.93 478.21 361.68 884.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.15 295.40 256.12 694.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.19 56.43 868.69 152.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 335.15 672.30 352.14 689.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.32 43.09 528.99 323.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.86 116.70 724.16 202.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.79 396.72 369.07 806.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.03 0.00 548.01 176.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.21 66.54 653.46 312.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.50 120.63 621.78 360.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1026.40 185.65 1106.83 495.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1069.50 357.10 1115.33 437.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 532.95 867.16 597.20 981.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.68 0.18 655.71 145.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.12 133.88 691.06 352.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1005.93 353.14 1037.02 378.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.58 0.00 813.21 193.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1125.02 360.55 1192.18 451.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.84 79.74 405.41 259.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.79 123.23 366.28 345.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.73 54.09 714.65 336.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.54 87.04 487.47 367.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.24 496.25 432.93 848.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1017.99 0.41 1098.36 216.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 997.35 57.81 1075.32 251.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.84 433.47 554.92 709.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.18 -0.38 1217.00 188.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.12 45.25 1270.47 222.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1072.21 0.00 1132.17 215.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1356.40 174.85 1383.87 234.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.04 63.38 1356.34 238.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.00 207.64 736.98 302.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 120.69 501.64 151.06 569.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 403.54 891.87 517.28 1007.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.19 139.03 1188.19 328.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1315.77 292.12 1353.93 358.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1343.81 350.92 1371.32 413.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1349.17 254.95 1409.13 312.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001660.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001660.txt
deleted file mode 100644
index 59673c85b2896498b8067e8450194ad78605d15c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001660.txt
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1211.37 820.16 1413.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.12 0.00 856.19 87.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.10 0.00 746.32 107.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 800.39 10.25 850.60 33.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.23 39.28 1264.43 216.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1020.83 766.89 1096.13 857.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.29 353.10 455.32 730.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 281.88 256.44 323.43 291.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.21 0.00 547.62 170.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 722.90 177.83 733.34 199.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.48 0.00 645.94 134.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 684.92 86.46 731.63 223.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.11 115.23 624.90 353.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.57 47.09 712.27 329.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.20 379.63 349.63 606.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1004.41 0.00 1107.57 178.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1066.55 0.00 1128.01 204.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1122.98 0.00 1214.68 152.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.90 57.63 1349.35 232.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.07 293.49 239.95 687.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.36 170.54 1348.07 465.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 896.30 224.98 1077.43 503.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1022.54 177.84 1102.76 488.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.36 213.85 1675.86 556.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.36 154.57 1559.82 481.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1098.36 193.58 1185.27 481.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1164.99 152.29 1232.79 471.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.08 10.95 1449.78 190.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.88 16.21 1373.79 240.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.52 138.84 1447.95 437.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1413.05 0.00 1501.20 176.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.48 124.75 687.78 344.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.66 343.90 550.68 725.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.45 50.00 859.93 160.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 993.12 52.29 1068.67 247.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 561.48 881.51 615.01 991.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 431.98 892.81 546.66 1010.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1108.61 358.09 1182.54 442.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.42 244.12 435.24 422.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.59 324.84 346.57 527.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.78 228.90 201.51 438.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.27 73.29 402.73 304.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1304.87 281.41 1340.99 352.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.99 0.02 810.66 189.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1663.13 355.31 1683.64 410.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.77 132.32 1175.42 250.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1001.40 346.93 1033.35 372.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1337.19 340.99 1375.21 388.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.23 148.69 1290.71 299.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 595.14 891.41 671.41 991.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 974.07 624.24 1122.15 1069.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.36 192.86 728.00 291.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.82 768.89 1443.90 1032.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.33 744.07 1207.55 1068.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1190.42 556.11 1352.36 901.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.05 729.20 288.74 1082.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.22 465.12 349.09 873.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 320.26 658.61 340.74 681.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.53 722.46 592.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.47 481.24 428.82 828.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.11 428.82 550.64 733.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.16 113.67 343.62 340.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.22 732.69 124.13 1079.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.45 80.93 495.68 360.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.56 32.72 508.34 311.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1102.93 110.10 1138.92 164.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1340.78 240.22 1397.05 298.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1065.27 350.48 1111.47 429.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001662.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001662.txt
deleted file mode 100644
index 5af242bc47dfc209475a2870ee8f6ffaa004ccff..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001662.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 403.27 77.75 509.33 359.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1190.04 548.99 1351.21 895.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.05 877.82 643.03 990.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.53 761.95 1442.82 1027.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1335.59 336.23 1374.19 381.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.33 737.94 1207.61 1063.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 317.76 653.96 339.03 678.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 434.56 891.12 548.92 1006.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1063.69 347.57 1110.84 426.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1101.55 105.68 1139.04 162.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.66 42.90 710.83 325.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.32 111.35 624.78 349.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.32 812.63 1412.69 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1660.93 349.98 1682.08 407.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.69 164.98 1346.37 462.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1024.30 760.37 1098.88 852.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.53 718.86 599.94 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.13 69.38 402.13 302.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.43 109.92 338.88 321.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.34 291.09 236.94 685.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.57 27.66 507.80 308.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.91 425.83 550.62 733.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.35 341.23 549.70 722.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.24 375.22 344.44 547.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.15 241.45 432.11 430.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.19 0.73 811.27 185.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.09 0.00 748.07 107.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.07 189.55 724.92 291.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.71 188.78 1184.96 478.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.30 726.03 281.20 1080.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.22 730.30 121.61 1081.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.02 460.05 345.82 870.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.24 477.02 427.89 826.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1572.85 210.47 1673.55 553.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.14 322.25 342.93 527.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.01 350.70 453.05 730.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.02 0.00 547.46 165.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 277.21 252.20 319.53 287.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.40 224.51 201.37 431.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.68 46.86 855.54 156.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1337.73 234.18 1395.44 293.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 797.87 7.54 850.29 31.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.55 0.00 854.14 87.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1301.70 283.36 1338.54 346.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.13 0.00 645.94 119.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 975.82 619.94 1123.96 1057.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 603.31 887.55 679.63 987.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.68 134.12 1446.44 433.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.01 150.66 1559.02 478.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.82 147.03 1230.78 468.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1237.27 205.62 1325.62 502.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.79 222.39 1076.19 499.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1022.30 177.27 1101.91 486.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1187.46 35.14 1262.42 215.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 992.38 48.28 1066.58 258.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.68 5.62 1445.85 187.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.07 12.62 1371.55 238.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.63 125.96 1173.65 243.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1105.96 354.85 1170.72 438.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.42 54.47 1347.83 228.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.46 146.15 1289.26 295.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 998.96 347.00 1032.81 369.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1001.77 0.00 1107.66 174.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.36 124.75 688.28 343.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1411.91 -0.74 1499.91 171.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1121.57 0.00 1213.74 146.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1065.37 0.00 1125.95 203.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001670.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001670.txt
deleted file mode 100644
index a82a6717ed8f916af05e571159b2304c2577ea0f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001670.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1412.50 132.29 1427.27 164.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 990.49 60.57 1061.40 278.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.19 86.72 517.04 371.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.45 901.07 703.39 1002.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.91 38.85 1260.80 301.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.92 122.91 631.14 360.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 584.74 890.49 656.19 1005.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1226.22 153.56 1290.81 286.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.89 57.41 851.15 192.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.24 146.79 1441.28 443.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 996.19 0.00 1103.26 144.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.31 22.37 1367.39 226.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1221.72 63.23 1346.98 238.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 975.11 625.33 1127.58 1063.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.09 131.24 1170.24 243.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 797.57 22.63 848.63 48.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.86 150.52 1225.69 468.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 925.20 232.38 1074.84 514.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.19 13.01 1429.72 204.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.54 -1.04 1121.04 214.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1088.40 193.72 1171.70 483.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.69 742.29 271.22 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.97 752.76 111.59 1080.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.59 354.40 547.29 739.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1226.70 208.10 1317.56 509.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.26 487.60 426.04 836.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.12 438.77 546.93 747.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.69 309.54 222.65 711.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.99 471.08 338.01 871.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 997.45 359.02 1030.30 380.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1332.33 173.54 1368.59 250.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.75 170.46 1341.90 464.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1105.88 118.02 1133.38 174.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.13 769.69 1432.70 1034.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.50 0.00 797.98 208.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.83 0.00 744.11 120.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.80 728.67 618.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.86 0.00 644.56 122.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1018.28 182.31 1099.30 497.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 673.68 96.14 727.61 234.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.60 816.06 1414.73 1082.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.41 -1.29 545.47 177.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.60 551.69 1349.54 903.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1291.48 284.22 1333.01 351.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1408.24 0.00 1497.94 179.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 684.37 203.37 716.80 304.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.56 0.00 1209.61 150.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.58 122.33 321.46 394.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.89 -0.39 853.05 108.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1647.57 361.51 1676.43 423.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1334.18 245.97 1385.26 304.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1324.89 339.63 1368.66 387.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.42 132.44 683.18 354.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1058.65 358.25 1106.18 437.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1098.99 359.26 1123.75 443.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 313.45 665.16 332.33 696.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 259.26 265.68 301.50 300.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.82 79.93 399.87 321.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 458.42 894.39 570.76 1016.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1036.56 761.86 1103.37 861.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.21 382.98 324.56 787.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.65 230.17 201.29 429.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.96 362.79 442.26 745.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.89 334.84 333.39 459.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.67 37.86 499.81 311.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.70 253.95 427.23 451.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.86 125.56 715.61 213.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.46 53.30 709.13 337.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.52 743.21 1209.43 1066.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.08 222.71 1665.15 565.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.04 153.51 1553.91 478.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001673.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001673.txt
deleted file mode 100644
index 0c496810a7fa810cee77c43d72d42c65b7e88c63..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001673.txt
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1318.90 769.10 1442.08 1023.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 94.59 234.04 200.92 419.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1645.34 369.82 1672.81 430.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.70 340.10 328.00 472.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.27 -4.98 1495.46 180.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.47 750.71 272.99 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1148.99 153.05 1225.85 474.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.81 155.05 1292.41 267.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1018.39 188.64 1098.05 500.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.58 -1.29 543.34 182.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.97 127.43 313.11 398.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.97 762.09 106.85 1081.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.53 445.25 546.59 755.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 672.57 100.41 726.97 240.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1412.83 137.11 1429.24 167.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1236.30 159.19 1251.79 198.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1107.16 117.90 1129.84 179.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.77 65.45 1347.03 238.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.41 27.33 1365.03 231.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.62 130.61 713.50 217.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1084.46 195.69 1168.94 481.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1287.91 285.37 1327.61 359.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1038.09 762.89 1104.05 861.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.27 42.28 499.40 319.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.32 0.00 642.65 127.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.48 62.94 848.30 197.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.21 60.39 704.63 343.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.27 133.94 1171.85 226.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.30 174.03 1339.85 467.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.70 317.37 216.16 716.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 994.14 3.31 1098.70 146.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.54 0.00 798.26 210.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.54 84.82 398.89 328.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.84 127.41 634.03 365.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.47 137.51 679.29 359.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.23 43.45 1258.85 235.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.73 17.66 1426.30 212.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1055.48 0.00 1118.43 218.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1115.49 0.00 1206.82 153.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.16 93.61 515.50 372.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.99 391.18 315.83 790.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.39 745.43 1211.17 1068.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.22 490.49 426.04 839.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.23 360.35 546.49 744.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.84 0.00 748.05 128.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.58 897.19 654.11 1008.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1347.23 153.64 1440.47 447.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1332.92 251.36 1383.77 311.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 989.13 64.88 1057.48 280.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 683.71 211.95 714.17 308.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1321.95 340.64 1363.62 393.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.30 -0.71 851.42 113.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.86 733.72 626.42 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 973.34 626.74 1125.80 1067.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.49 553.42 1350.17 907.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.70 153.51 1552.12 479.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1555.34 229.04 1661.55 577.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1329.90 180.09 1365.99 257.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.18 366.52 440.01 749.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.61 260.70 421.49 459.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1221.78 210.15 1312.23 507.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.67 818.55 1415.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.44 469.00 331.99 873.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 924.42 236.10 1073.27 517.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 995.83 365.02 1028.84 384.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1058.02 360.16 1105.65 444.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1091.99 359.09 1121.99 445.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 467.76 900.98 576.98 1021.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 253.20 270.42 296.37 305.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 311.85 667.98 332.01 701.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 796.87 28.48 848.39 52.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.55 907.81 706.84 1011.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001693.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001693.txt
deleted file mode 100644
index 67c2f07fb008a22b272c0760d046f16b8c217a6d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001693.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 409.53 401.61 542.31 789.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 522.82 977.24 633.40 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 657.70 154.75 723.03 276.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.77 489.02 542.69 804.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.78 229.23 715.48 326.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 700.35 981.01 768.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.58 500.19 348.12 902.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1331.88 52.80 1404.91 237.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 208.06 302.07 248.53 335.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.16 310.73 412.03 499.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.01 406.90 427.66 791.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.77 77.16 482.14 355.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.30 75.09 432.85 339.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.84 13.33 528.12 172.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.92 121.83 516.22 405.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.31 98.59 827.36 319.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.09 14.00 634.19 152.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 973.96 103.79 1044.75 268.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.44 167.27 708.59 246.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.67 21.52 1271.60 121.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 971.50 29.04 1050.62 160.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.45 53.76 1358.45 208.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.08 89.63 1338.66 257.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1040.06 130.83 1053.51 150.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 991.42 401.02 1026.94 424.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.39 515.59 416.75 861.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.34 91.68 687.17 366.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1420.82 188.00 1539.35 511.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1345.68 175.12 1436.58 468.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.04 241.14 1301.37 538.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1137.85 182.74 1216.65 504.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 944.22 264.86 1069.59 553.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1080.60 228.13 1158.39 514.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1400.46 22.90 1495.07 206.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.51 20.11 1195.38 185.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.02 780.03 1447.13 1041.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1537.72 275.82 1644.78 626.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1223.51 195.02 1244.61 229.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.76 845.58 1412.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1030.23 783.69 1101.81 884.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.94 962.41 724.77 1080.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.51 802.00 258.30 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.77 356.58 164.31 760.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 318.92 698.88 342.16 734.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.89 415.96 257.44 804.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.42 75.93 1251.45 289.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.82 266.81 217.60 465.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1014.21 222.97 1093.88 538.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.84 208.72 1332.07 500.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.64 800.78 703.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.65 169.15 1182.71 244.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.51 120.34 394.50 369.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1399.24 138.11 1420.80 178.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1272.79 317.28 1314.11 390.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1054.83 398.05 1101.18 478.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1089.87 148.65 1128.51 207.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1625.93 430.90 1647.63 479.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1324.26 271.41 1387.67 330.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1300.46 384.90 1324.26 439.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.33 159.47 269.34 429.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1047.37 19.42 1105.77 252.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.60 584.19 1360.02 931.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 963.48 651.28 1129.25 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.34 768.31 1217.70 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1324.95 205.50 1355.89 289.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.76 96.28 610.92 185.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.98 37.92 795.62 267.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.79 15.19 743.93 175.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.57 153.02 642.75 394.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 23.01 574.94 64.40 641.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.71 165.52 672.00 392.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001720.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001720.txt
deleted file mode 100644
index acc232a0bb997a71e1d740e64dce9fc73b2b4789..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001720.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1315.90 157.38 1404.75 356.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.87 674.85 1367.13 1003.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.65 621.55 408.31 966.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 947.02 217.59 1034.78 405.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.69 521.93 537.87 904.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.09 606.28 331.91 1005.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.14 217.10 799.12 430.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.40 156.17 790.10 364.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.80 234.14 389.13 482.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.17 182.39 492.92 458.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1007.43 745.05 1146.06 1087.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.07 339.66 556.37 413.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1262.89 413.00 1302.24 483.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1306.29 476.69 1337.76 536.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.71 435.79 397.30 643.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.01 364.94 244.14 585.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.70 287.74 701.83 377.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.58 940.58 803.07 1080.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.19 941.59 202.01 1080.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.79 182.41 431.98 443.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.53 515.95 186.56 897.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1412.98 251.89 1428.35 293.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 778.79 182.93 829.48 206.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 978.04 373.07 1065.90 665.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.10 523.39 241.46 931.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.87 234.08 527.50 512.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.16 486.72 109.63 901.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 660.07 260.05 715.97 399.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.93 266.52 643.64 505.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.50 277.30 681.19 500.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 306.90 796.97 329.42 823.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.04 272.44 1415.24 565.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.18 154.03 827.52 286.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 989.08 338.58 1083.07 652.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.24 530.89 447.54 913.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.88 136.21 1490.65 329.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.39 159.98 1343.37 367.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1068.51 329.41 1141.58 610.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.77 341.54 1281.76 634.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1124.02 289.74 1202.34 601.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1394.24 283.95 1519.65 606.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.25 133.21 1190.92 296.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1338.41 867.55 1466.06 1082.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.30 404.75 1606.12 756.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.37 203.70 599.28 398.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.57 135.69 1419.21 263.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1316.23 371.46 1368.91 428.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1074.11 148.72 1097.67 181.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.54 861.98 1243.79 1090.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1051.97 511.98 1099.04 591.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1037.14 132.30 1091.27 364.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1073.39 266.17 1098.08 321.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.08 181.11 1241.55 429.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.75 192.08 1313.77 360.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.84 280.66 1271.20 394.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1593.26 551.06 1613.43 605.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1201.67 924.34 1384.65 1080.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1053.72 886.21 1121.14 977.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.57 615.62 536.69 919.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 987.22 513.01 1025.12 537.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1090.64 270.18 1172.45 549.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.45 127.72 637.05 249.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.42 142.55 667.52 208.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 947.21 132.28 1037.37 269.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.94 132.92 1141.80 282.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.58 132.03 1109.73 275.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1238.84 309.72 1325.02 601.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1031.05 242.11 1044.64 258.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.20 128.31 727.39 293.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.04 202.25 656.71 476.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001725.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001725.txt
deleted file mode 100644
index 522615bf32827f96b3d676f741bfe3d12591a90b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001725.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 433.95 544.17 536.17 922.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 299.90 813.28 319.99 842.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.81 963.58 187.94 1080.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.70 385.29 248.15 606.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.92 537.72 186.70 920.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.39 633.19 323.90 720.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.57 202.82 491.02 479.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.09 254.41 390.49 504.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.15 254.04 527.80 532.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.49 218.52 653.60 496.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 659.32 280.98 713.65 421.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.45 164.96 662.60 228.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.36 459.44 388.69 648.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.35 202.00 429.54 470.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.56 222.48 599.87 458.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.71 309.87 700.75 398.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.50 153.31 1191.78 316.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1034.40 152.62 1086.83 383.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.24 147.65 633.92 266.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.69 148.31 725.77 316.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 943.04 153.98 1033.56 287.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 987.27 357.83 1080.76 671.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.81 284.50 641.66 527.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.50 294.96 685.52 517.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.21 624.82 323.71 1023.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.68 543.55 242.67 945.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.73 176.79 786.97 376.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.82 639.70 401.06 985.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1051.89 532.95 1091.04 610.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1493.37 423.22 1598.97 777.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1582.67 571.79 1608.67 630.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1378.22 155.65 1418.50 284.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.73 177.32 840.63 302.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1305.06 495.44 1342.83 552.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 989.41 533.35 1024.40 556.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1057.54 901.55 1125.35 993.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.46 944.22 1381.25 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.42 300.89 1271.67 380.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.84 290.01 1176.34 569.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1066.57 285.14 1095.26 341.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.00 695.76 1364.98 1022.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1337.85 887.60 1462.67 1087.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 778.47 206.00 831.01 230.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.90 875.42 1249.97 1100.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1066.12 346.52 1136.30 627.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1236.65 331.94 1321.47 620.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 945.79 239.25 1032.58 507.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.85 175.24 1403.14 357.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.13 177.35 1340.89 389.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1119.04 306.63 1198.15 618.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.74 212.73 1314.86 383.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1171.86 153.62 1208.72 208.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.56 960.79 820.45 1080.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1073.20 169.18 1095.62 198.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1029.69 263.54 1043.65 276.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.86 152.38 1143.06 302.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.48 152.84 1107.76 291.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1305.91 391.88 1363.38 447.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.28 293.76 1412.85 582.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.96 550.97 453.89 934.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.00 635.74 536.42 937.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1417.56 155.97 1488.21 349.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 981.30 393.45 1062.69 684.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1394.03 304.54 1519.78 622.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -3.20 508.27 102.07 920.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1011.66 760.89 1150.90 1088.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.00 360.15 1277.75 653.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1256.72 432.84 1295.55 504.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1166.43 200.36 1239.20 447.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.24 238.44 796.22 449.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 519.79 358.80 552.35 432.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001735.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001735.txt
deleted file mode 100644
index 2e03028b53918b2e6f6ccfed913986875f6e9f4c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001735.txt
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 174.01 650.07 308.66 1044.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.89 571.33 154.70 950.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -7.37 541.20 88.16 951.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.48 267.78 787.90 478.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.18 324.51 690.42 546.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.39 309.62 640.64 556.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.33 279.12 530.00 558.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.62 581.77 447.36 962.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.17 668.69 372.18 1013.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.25 284.49 388.41 533.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.95 232.27 480.89 505.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1372.37 186.33 1418.41 314.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.17 893.97 1262.82 1115.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.90 717.42 1356.91 1041.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.12 913.99 1456.02 1102.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1476.82 455.43 1583.68 813.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.24 324.90 1413.95 610.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1178.62 385.23 1265.40 676.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.63 328.80 1189.21 635.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 986.09 424.24 1063.25 714.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.11 368.41 1130.73 641.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.15 179.16 727.26 343.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1244.91 457.38 1276.58 526.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.40 178.28 630.01 293.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 659.13 313.90 711.82 453.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 934.33 181.24 1006.18 302.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1398.86 331.65 1518.67 645.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 987.08 561.71 1024.08 587.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1022.70 293.41 1041.04 311.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 290.72 840.18 307.28 858.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 987.45 387.65 1075.86 700.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.76 225.89 1237.47 437.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1086.23 182.69 1140.34 332.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1068.58 919.26 1137.66 1007.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.90 967.49 1382.04 1080.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1238.52 358.26 1313.74 647.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.15 241.95 1311.69 415.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.19 392.11 544.90 466.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1051.03 577.94 1085.39 641.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1057.65 317.00 1107.69 373.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1071.31 199.52 1095.96 232.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1069.26 182.80 1107.80 322.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1014.62 777.88 1162.49 1096.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1567.21 607.11 1595.42 664.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1415.84 186.97 1482.71 370.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1311.16 202.41 1396.77 396.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.22 183.26 1193.37 365.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1032.10 182.92 1085.02 412.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 943.24 268.83 1031.08 537.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.46 667.75 535.09 984.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.28 569.49 244.48 970.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1295.85 516.53 1339.85 560.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.98 212.12 826.36 324.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.10 213.11 788.23 404.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.79 202.77 658.28 266.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.47 574.50 535.65 955.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.78 205.15 1333.38 426.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.48 415.35 257.56 638.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.52 491.27 380.61 673.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.43 252.39 597.23 485.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.54 231.91 426.99 487.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.18 341.66 699.30 430.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.46 245.42 652.67 517.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1296.49 420.97 1361.66 478.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1370.71 315.14 1384.64 326.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001737.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001737.txt
deleted file mode 100644
index 000b431c59ded6493e0f6bb2af32576bad1154cc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001737.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 170.88 653.32 307.91 1047.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1032.10 185.86 1085.06 417.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.56 186.26 1193.71 366.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.46 672.06 535.38 991.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.21 327.30 690.31 548.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.05 717.90 1355.63 1041.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.84 914.35 1455.27 1080.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.23 208.80 1332.91 432.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.95 245.69 1311.56 417.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.36 966.09 1380.99 1080.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1052.37 582.41 1082.05 644.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 987.21 565.03 1025.10 589.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 931.25 185.15 999.33 303.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1022.36 297.06 1040.23 315.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1235.56 359.74 1312.11 649.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1073.66 919.79 1141.08 1009.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 942.31 272.06 1029.78 540.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.49 897.17 1266.48 1080.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.98 214.51 788.22 408.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1473.39 461.35 1580.90 820.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.60 325.38 1414.58 613.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 987.05 428.05 1062.68 716.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.67 246.80 650.98 517.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.74 345.38 698.84 435.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.25 330.11 1187.57 638.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.90 215.37 829.29 336.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.30 181.89 629.20 293.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1398.84 332.97 1518.42 641.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1415.11 190.57 1480.32 371.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1564.71 611.03 1592.26 669.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.96 234.58 480.17 508.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.23 282.08 535.01 560.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1058.89 369.18 1130.67 645.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.67 387.31 1263.37 677.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -7.37 545.00 85.24 953.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.89 234.51 425.95 485.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.21 256.65 592.27 490.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1013.56 779.07 1163.48 1096.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 783.13 253.89 837.14 276.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1056.88 320.35 1108.17 377.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1243.12 457.79 1279.02 529.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1294.48 517.42 1337.64 561.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1295.31 422.02 1362.37 479.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.34 181.88 727.21 344.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1310.39 203.97 1395.23 399.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 521.62 394.43 541.96 469.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.20 578.50 535.16 960.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.98 494.35 379.75 680.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.28 417.46 261.09 641.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.92 669.06 369.51 1016.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.05 572.77 154.53 955.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.95 572.16 245.15 974.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.55 313.08 640.31 559.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.99 585.52 446.33 966.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1068.80 187.33 1108.38 327.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1086.46 186.03 1140.68 335.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 658.98 316.99 712.51 456.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.48 288.24 387.63 535.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.07 271.93 786.24 482.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1156.85 224.29 1236.53 405.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.07 189.64 1417.56 315.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1070.92 201.87 1097.32 238.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001740.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001740.txt
deleted file mode 100644
index f2a80a2bd891d302b2bfc761cc986ae6a40f9230..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001740.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 378.00 235.10 480.28 510.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.63 290.64 386.89 537.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1049.49 584.20 1079.97 646.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1226.79 360.33 1310.34 650.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.17 244.96 1308.61 419.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.45 226.53 1236.19 407.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 657.25 319.87 711.09 460.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1080.40 918.77 1142.93 1010.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1219.59 963.89 1382.69 1080.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 985.43 570.05 1023.23 594.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.18 183.49 728.42 354.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.68 581.01 534.32 977.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1291.34 519.20 1334.59 561.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1239.42 458.86 1278.41 528.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.88 911.22 1454.26 1080.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.50 211.76 1332.83 433.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 984.86 428.69 1062.69 720.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.80 370.33 1128.65 646.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.92 331.07 1189.06 642.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.87 386.72 1259.24 674.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.20 323.54 1413.70 612.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1398.25 328.38 1518.73 643.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1021.70 298.03 1041.55 318.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1302.25 421.77 1365.14 478.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 524.64 395.07 539.41 469.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1007.06 778.42 1166.54 1080.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.42 466.26 1576.83 824.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.86 573.16 258.09 975.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.47 715.41 1357.99 1038.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.88 653.36 305.06 1049.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1559.01 619.07 1587.00 676.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.13 673.83 365.58 1017.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.58 205.20 1388.77 389.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1412.65 191.39 1480.04 372.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1056.01 322.58 1109.24 381.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.24 216.97 832.67 329.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 925.86 187.10 989.37 305.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.17 348.92 698.77 437.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.78 218.07 787.84 411.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.79 255.76 591.04 495.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.55 587.00 447.09 973.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.23 182.09 523.82 300.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 941.55 273.64 1029.22 542.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.89 415.97 266.21 643.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.71 236.88 424.55 490.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1029.73 188.25 1085.06 418.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.71 329.40 690.84 550.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.85 314.03 639.98 561.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.27 284.48 531.91 563.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.16 188.47 1194.55 367.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.52 575.32 155.54 957.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.07 550.13 81.20 955.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.41 274.20 784.00 490.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.20 675.73 533.71 1000.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.32 248.83 652.46 520.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.44 183.90 630.17 293.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.72 495.81 381.58 742.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 780.96 257.95 826.74 283.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.15 900.07 1271.20 1080.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1365.66 190.98 1417.47 319.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001742.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001742.txt
deleted file mode 100644
index 5c8eca303c65e582e592ea25062882f8b6074251..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001742.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 546.25 250.99 649.58 524.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.01 256.99 588.43 494.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.07 325.05 1415.23 608.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.25 584.32 534.42 957.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.60 498.77 380.79 740.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.13 416.67 270.01 645.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.00 238.88 422.18 494.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.47 351.07 698.91 441.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.19 218.75 839.22 332.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.04 218.48 790.83 414.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.30 187.61 630.11 295.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.98 901.81 1273.52 1080.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1411.42 194.58 1477.98 374.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1557.19 625.34 1584.84 683.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.86 275.91 783.08 497.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.78 573.67 242.86 977.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.88 652.76 306.02 1054.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.57 675.55 366.48 1019.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.85 714.16 1358.72 1036.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1289.28 520.83 1331.46 565.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.37 186.40 728.02 353.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -8.41 555.75 78.41 959.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.36 578.40 148.21 960.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 984.54 430.68 1062.00 722.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.85 910.16 1454.47 1080.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1221.19 962.17 1384.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1054.57 324.82 1109.22 384.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1235.57 460.05 1276.88 531.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1225.24 360.57 1308.73 650.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.62 333.96 1187.48 644.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.34 184.79 524.72 298.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 657.56 322.37 712.42 464.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1172.17 387.41 1254.94 674.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.16 190.53 1085.05 421.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1302.19 422.49 1365.96 478.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.17 590.08 446.79 977.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.54 679.87 534.60 1007.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1072.15 204.88 1097.08 244.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 985.38 574.08 1022.89 596.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 783.00 265.88 832.55 288.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 255.24 647.07 285.48 705.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.09 314.49 639.52 564.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.87 286.59 533.06 565.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.50 237.84 480.15 513.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.22 292.63 386.25 540.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1311.36 206.94 1386.29 406.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.74 190.95 1194.96 369.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.38 332.57 689.40 554.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 940.59 275.72 1029.27 545.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 924.26 188.58 983.03 288.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1021.86 300.27 1040.93 320.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1085.38 190.68 1139.93 341.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.24 231.06 1234.79 402.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.38 214.11 1332.88 432.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.72 247.36 1307.67 420.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1085.99 919.79 1145.46 1010.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1057.43 372.65 1128.25 649.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1398.60 328.90 1519.20 646.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1027.87 587.67 1078.80 651.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.79 471.02 1574.28 828.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1004.21 779.71 1170.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001751.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001751.txt
deleted file mode 100644
index 2015b60baa669ff258928b2bc763e138b1f809f6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001751.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 281.11 859.02 301.96 894.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.02 269.21 582.57 510.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.91 266.09 645.56 541.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 783.71 295.84 824.99 320.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1064.69 206.09 1106.68 349.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1151.87 910.99 1283.36 1080.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.54 208.92 1415.90 338.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1084.85 206.15 1140.03 358.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1101.26 331.12 1177.40 609.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1073.60 225.15 1096.12 260.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.66 202.29 726.85 367.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.51 350.77 1179.46 659.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.02 300.36 535.90 576.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.96 346.89 685.53 568.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1460.40 210.12 1490.69 376.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.74 246.88 1230.69 407.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1201.72 364.53 1215.01 397.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 984.70 586.21 1022.43 612.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1055.13 341.77 1109.10 399.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1280.14 535.82 1317.76 593.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1019.80 316.72 1038.16 336.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.43 729.24 1367.33 1037.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 943.11 290.71 1030.77 559.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.83 610.43 447.31 997.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.27 688.38 360.13 1032.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.07 201.72 630.35 311.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.65 591.08 233.90 994.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1000.88 793.28 1174.26 1080.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 985.30 447.33 1065.51 739.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.66 426.61 283.28 668.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.69 307.90 384.55 557.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.76 251.94 471.33 525.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.81 600.66 141.16 984.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.48 667.76 305.48 1064.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.62 293.61 771.23 559.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.01 701.53 530.39 1029.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.83 330.67 643.68 580.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.36 209.85 1471.63 389.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.55 489.65 1561.52 850.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.60 337.63 1413.59 623.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.20 206.73 1195.33 382.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.75 401.21 1248.28 690.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.71 208.77 967.70 299.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.61 343.18 1295.84 501.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.86 206.37 1084.90 436.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 656.05 340.38 710.02 482.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.69 605.30 533.73 997.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1400.63 343.83 1516.39 663.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.24 251.16 416.63 507.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.07 372.57 1304.75 661.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.09 517.96 382.28 940.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.31 587.09 64.32 976.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.39 223.70 1381.77 418.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.69 369.66 696.12 460.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1539.86 647.67 1568.11 702.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 989.32 412.30 1071.05 724.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.69 921.14 1456.59 1080.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.32 235.83 790.56 354.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.97 235.95 835.04 361.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1237.95 226.39 1331.59 451.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1300.86 433.73 1367.13 489.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.29 254.52 1307.68 413.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.57 963.42 1388.89 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1048.87 603.27 1084.19 667.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1225.77 472.11 1263.66 538.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1058.79 390.39 1126.26 668.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1102.53 930.19 1155.07 1022.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001759.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001759.txt
deleted file mode 100644
index 6354aa9f83280cb7345df8cb3808a8c520a2181a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001759.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1531.34 660.88 1555.85 713.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.95 746.58 1372.62 1043.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.26 930.70 1468.08 1081.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 946.33 302.49 1030.90 575.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1011.50 803.81 1181.99 1082.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.56 359.49 1177.44 669.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.61 699.62 342.67 1040.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.19 215.20 626.85 325.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1045.88 602.40 1077.28 679.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.98 258.00 1229.77 425.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.25 265.65 1302.14 442.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1083.62 219.58 1140.15 371.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.27 264.32 469.93 537.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.21 535.64 382.18 959.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.72 215.94 727.98 384.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1445.63 223.67 1490.07 366.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.22 345.22 650.03 593.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.38 320.56 385.96 569.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 783.84 317.31 823.66 348.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1070.91 234.35 1095.88 272.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 984.07 598.62 1021.93 628.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.24 249.55 791.56 403.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.51 243.20 640.54 308.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.64 621.41 532.09 860.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 279.88 868.05 302.63 906.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.41 609.49 220.12 1007.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1055.07 354.02 1107.29 413.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.00 213.90 523.95 447.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.74 280.95 578.78 522.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.81 282.21 639.80 554.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.54 261.46 411.55 521.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.64 625.89 444.30 1014.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.72 714.40 518.14 1046.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.39 308.68 759.79 595.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.46 441.34 296.08 686.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.47 618.99 140.31 1005.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.86 677.42 306.67 1074.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1445.33 502.61 1550.51 863.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.09 349.93 1408.93 635.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1403.63 223.05 1466.36 400.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1396.25 358.25 1511.45 657.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.56 234.23 1329.28 458.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.15 235.09 1375.60 432.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1027.72 219.55 1083.09 445.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.13 220.44 1194.04 397.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.47 357.76 681.32 579.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1310.35 389.05 1325.12 452.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.77 223.25 1410.05 350.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 983.93 461.10 1059.08 752.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1056.60 399.16 1126.87 677.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.91 414.23 1243.28 702.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.53 386.15 1298.08 674.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1149.41 915.14 1287.33 1080.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1108.40 936.17 1161.45 1027.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.95 253.35 834.44 373.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1269.11 550.58 1300.55 608.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.64 355.85 1295.72 509.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1226.56 970.59 1387.12 1080.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1215.60 486.53 1254.66 556.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1297.02 446.72 1364.41 505.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1019.54 328.29 1036.39 350.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.06 312.37 551.97 588.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001785.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001785.txt
deleted file mode 100644
index a8d341665ab08bf74448b27014d8204e06afcdb6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001785.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 262.15 546.12 395.50 736.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.65 259.70 409.26 519.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 305.79 849.44 362.35 888.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.15 594.10 221.08 984.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.26 230.24 1390.72 404.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.78 258.17 1274.47 446.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1236.59 232.86 1323.50 448.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1398.21 510.87 1506.03 879.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1157.39 249.88 1216.49 405.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1012.09 328.78 1026.66 348.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1068.39 236.15 1090.53 271.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1078.15 220.02 1127.02 369.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1285.78 429.70 1348.64 485.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1090.18 336.35 1141.85 607.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1046.20 783.40 1203.66 1079.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.52 428.09 337.25 695.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 981.35 457.18 1056.89 751.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.29 273.36 616.08 540.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.21 390.66 1120.28 661.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.68 222.02 618.63 334.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.56 629.65 529.52 1009.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1349.37 912.78 1454.62 1080.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1487.98 670.87 1513.05 726.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.13 254.61 638.90 312.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.39 476.57 1235.41 540.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.63 337.92 1398.67 618.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.80 637.32 98.84 1023.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.31 900.30 1321.66 1032.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.15 398.69 1220.69 687.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.46 216.90 726.33 355.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1113.36 919.15 1177.14 1002.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.72 696.30 321.01 1036.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 953.31 300.10 1033.24 480.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.57 718.81 1374.21 1029.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.10 379.75 1290.03 659.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.40 259.50 465.53 532.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1389.56 224.52 1457.66 388.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.86 342.66 660.62 593.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.90 312.70 552.25 586.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.49 254.20 772.06 491.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.06 258.28 819.82 360.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.10 350.17 1167.37 654.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1043.96 599.35 1071.87 678.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 979.68 602.13 1016.06 631.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.90 320.26 375.69 545.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.36 629.53 443.74 1014.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.11 951.52 1374.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.60 672.06 278.69 1064.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.01 712.89 378.03 1016.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.78 221.31 1187.36 364.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1019.36 220.36 1081.14 440.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.84 341.74 1496.25 584.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.95 214.24 511.17 448.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.54 426.07 1066.48 736.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.59 728.64 493.95 1061.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.52 311.82 715.80 593.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001810.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001810.txt
deleted file mode 100644
index ccc3e29a64eea699fa2f28da04fc7989b9ce03d9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001810.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 214.56 659.10 276.85 1005.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1038.28 571.09 1070.34 648.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1285.26 392.39 1349.86 447.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1006.45 298.43 1022.95 318.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.50 710.16 476.22 1050.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.46 738.99 174.71 996.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.82 526.39 395.62 959.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.96 286.87 366.35 533.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1377.13 504.53 1490.11 877.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1066.87 736.10 1224.47 1085.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.70 905.77 1381.21 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.81 856.92 1305.82 980.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.87 309.22 1187.37 606.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1140.73 869.57 1200.00 955.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.99 310.50 1283.91 570.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.64 297.78 1166.02 564.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.06 195.06 1376.89 365.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1373.88 195.07 1443.31 347.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 973.65 575.10 1012.18 603.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1075.83 191.34 1133.28 342.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1054.64 212.30 1083.81 246.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1152.47 212.59 1209.16 368.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1117.88 192.36 1191.92 309.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.74 226.05 1269.35 404.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.66 675.78 1354.52 981.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.35 303.12 1481.56 568.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.91 299.24 1389.57 577.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1254.03 496.83 1296.22 533.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1163.68 431.62 1202.60 499.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.62 194.46 1317.10 449.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.11 276.62 561.70 549.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.63 635.48 248.37 1028.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.35 345.31 1275.33 628.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.98 347.00 1104.47 611.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.45 615.06 110.51 1014.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 928.21 397.31 1059.69 709.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 250.95 676.44 303.34 743.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.33 390.18 495.16 456.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.42 551.19 254.53 739.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.17 198.43 610.38 296.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.16 243.07 599.69 508.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.31 186.35 670.24 338.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.29 321.18 703.56 537.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.51 233.86 824.13 345.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.20 187.83 720.70 366.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.26 394.26 356.58 674.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.67 232.39 763.20 470.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.52 361.57 1186.63 641.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1014.99 191.06 1077.03 402.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 931.02 270.75 1022.22 446.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 973.60 435.21 1050.88 723.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.29 604.01 524.41 997.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.62 606.12 453.61 994.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 322.95 827.63 377.49 865.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.22 691.19 376.16 994.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.73 287.31 665.90 566.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.10 185.44 525.01 419.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.08 226.12 455.53 497.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.51 871.72 1438.42 1081.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001816.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001816.txt
deleted file mode 100644
index 03129f2bc9687ecbb41e1553318a8c094d8ccd9f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001816.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1200.26 659.72 1353.24 907.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.00 180.57 720.73 351.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1334.85 859.83 1447.18 1080.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.34 539.36 256.04 716.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1282.01 381.72 1347.39 439.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.96 277.61 362.35 527.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.18 311.76 704.74 528.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.46 179.37 527.72 411.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.68 217.86 449.01 489.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.37 266.83 560.42 542.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.65 280.98 665.52 557.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.02 726.66 169.75 974.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1376.37 497.36 1491.65 867.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.22 598.34 453.57 988.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 326.64 819.52 372.94 858.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.64 192.11 605.59 281.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.24 179.00 670.50 329.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 470.14 380.40 492.43 446.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.24 225.00 585.61 501.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.61 684.83 378.75 986.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.36 597.82 521.23 995.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.51 705.10 469.00 1047.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.62 228.48 809.94 343.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.06 381.60 358.35 666.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.62 627.05 246.24 1017.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.18 517.61 393.97 946.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1156.29 422.95 1193.55 491.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1014.99 183.42 1076.93 400.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.69 187.22 1315.87 442.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.32 291.48 1386.50 568.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.00 187.51 1433.69 339.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.61 614.99 110.89 1013.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 973.72 568.04 1008.72 593.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1006.15 289.86 1024.33 312.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.10 390.20 1055.38 699.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1118.15 184.64 1196.60 302.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1064.26 723.42 1227.83 1079.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.58 184.25 1131.92 334.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.27 351.55 1177.97 631.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.23 332.01 1269.90 615.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.82 294.49 1474.98 577.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 972.15 426.19 1047.36 715.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 922.78 265.40 1016.85 431.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1027.35 340.81 1103.28 594.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1037.18 563.99 1070.92 638.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1248.53 487.96 1289.92 523.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.27 226.71 761.31 465.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.06 894.67 1384.53 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.13 842.05 1302.50 968.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1152.18 855.19 1205.48 939.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.69 300.40 1182.43 589.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1086.96 287.70 1166.22 552.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.34 299.82 1281.67 557.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.40 187.28 1370.45 361.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.54 212.83 1267.81 388.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.96 206.04 1206.45 358.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001818.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001818.txt
deleted file mode 100644
index 9a73e6478e800891e630acf1d3fd1ddfc3468ef9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001818.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1247.23 485.37 1286.92 517.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1152.62 415.05 1190.63 486.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1363.06 180.77 1430.81 332.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.67 270.81 664.15 549.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1090.34 346.04 1175.03 626.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1281.47 376.86 1346.65 432.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.45 373.94 359.98 658.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.42 211.14 446.93 482.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.48 271.14 360.91 520.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.47 306.01 704.42 522.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.20 261.47 559.42 535.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.66 221.33 759.70 458.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.02 206.39 1268.84 380.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.14 180.76 1367.01 357.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.54 590.85 452.73 979.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 324.43 813.68 371.26 852.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.73 180.78 1314.22 433.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 920.78 259.25 1015.03 423.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1015.47 177.54 1079.77 400.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 610.79 112.27 1007.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 972.71 420.17 1046.37 708.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.90 593.34 520.48 993.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.99 678.81 379.60 978.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.04 513.33 395.69 941.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.51 618.36 248.05 1007.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1006.15 283.37 1024.27 306.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.43 717.52 169.73 968.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.78 530.87 254.89 712.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.76 224.32 581.80 492.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 470.41 373.25 493.64 438.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.53 185.70 604.13 275.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1086.88 280.90 1165.65 544.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1092.51 294.96 1182.53 578.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.72 292.62 1280.05 551.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.09 834.05 1302.79 961.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1026.40 335.29 1103.29 588.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1154.90 845.49 1207.87 930.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1063.17 715.31 1227.23 1080.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.82 650.54 1352.76 898.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.45 852.15 1442.32 1071.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.48 884.34 1394.32 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1306.13 286.71 1384.29 562.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.75 325.40 1267.89 606.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1119.30 177.90 1196.64 295.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1152.95 199.74 1206.08 354.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1054.36 199.18 1078.41 230.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1074.73 177.31 1131.11 327.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 970.55 561.12 1007.44 586.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1036.49 555.62 1070.22 632.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.05 222.56 809.90 328.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 893.17 383.77 1053.62 693.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.98 173.17 669.32 324.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.09 173.51 720.53 343.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1375.02 490.88 1492.16 860.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.34 287.68 1473.54 578.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.26 171.35 528.46 405.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.41 700.14 467.92 1042.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001822.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001822.txt
deleted file mode 100644
index 0d368f75d4f4f973f6fc5ee80ff843740e137607..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001822.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1207.61 865.22 1398.94 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.56 602.40 109.58 1003.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1033.83 536.06 1067.65 616.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1118.96 163.43 1195.05 281.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.69 282.38 661.56 532.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.29 351.27 487.66 420.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.86 158.61 614.63 269.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 324.29 803.33 366.95 840.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.84 702.17 164.10 955.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.26 582.60 517.98 984.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.80 689.95 458.11 1032.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.27 601.36 246.48 991.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.50 501.10 396.61 928.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.68 358.95 360.13 643.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.94 578.86 450.37 967.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.63 256.39 358.05 505.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1005.79 269.79 1024.00 292.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1280.61 364.00 1344.19 420.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.54 517.65 251.98 660.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1373.25 479.76 1490.54 846.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.79 275.85 1467.67 564.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.66 250.13 556.40 520.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1283.76 316.13 1311.80 385.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1331.30 832.08 1416.80 1005.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1146.94 402.39 1185.12 472.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.36 164.61 1312.83 422.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1086.14 334.30 1174.59 612.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1023.91 319.09 1102.89 573.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.54 292.38 701.70 507.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.64 209.49 808.00 316.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.44 309.84 1264.47 589.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.64 702.64 1225.64 1085.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.96 819.47 1301.92 940.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1240.65 470.26 1280.55 511.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.44 159.51 720.78 332.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.24 197.71 439.35 467.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1016.35 163.43 1077.03 391.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.37 167.00 1443.18 277.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.22 277.84 1277.57 536.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.13 185.73 1203.49 340.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1054.27 163.98 1096.59 303.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 968.07 548.04 1005.35 572.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.65 371.38 1050.75 679.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1157.88 830.66 1207.60 915.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.38 666.69 377.85 965.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.24 260.55 653.50 536.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.67 634.09 1348.23 881.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 972.01 408.09 1043.65 694.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1072.27 163.41 1133.53 312.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.94 268.13 1164.39 367.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.07 167.91 1361.34 343.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1357.19 166.73 1422.61 319.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.22 157.79 531.07 394.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1053.26 184.79 1073.18 214.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1302.00 273.62 1381.56 545.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.26 158.75 669.33 311.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.57 172.52 609.42 284.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.51 208.07 577.60 476.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.29 280.74 1180.29 563.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.94 190.11 1268.35 363.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 917.38 247.01 1011.28 384.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.64 207.40 757.38 443.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001823.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001823.txt
deleted file mode 100644
index 97199cb447280acee8517fe596459f0bbbc1e118..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001823.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 610.45 156.37 668.73 320.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.24 206.22 576.34 472.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.10 169.11 604.32 282.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.56 155.29 530.03 397.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.97 630.05 1346.88 887.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.33 355.67 360.17 639.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.07 828.51 1208.18 912.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.45 253.22 360.04 500.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.09 194.29 438.61 463.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.72 580.98 517.44 981.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.30 688.10 455.34 1032.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.79 598.74 247.53 987.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.57 663.87 377.85 962.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.26 513.98 250.48 656.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1372.93 478.27 1491.16 846.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.70 826.46 1408.95 986.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.02 699.38 1226.31 1085.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.77 576.08 451.22 774.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1023.22 315.66 1102.89 570.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1005.98 267.38 1024.42 288.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1283.30 315.31 1310.70 382.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1145.72 400.42 1185.29 471.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1033.83 534.33 1066.93 613.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.38 154.94 614.77 246.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.66 816.51 1301.74 935.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 967.67 545.76 1005.17 570.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.50 498.79 396.61 929.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 470.30 354.72 487.46 417.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.64 244.92 555.90 519.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.12 859.67 1402.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.59 686.34 164.22 951.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 323.72 800.87 365.62 838.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.71 207.93 807.49 322.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.44 157.51 720.78 329.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.62 243.51 1010.00 381.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.76 256.35 650.44 533.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.52 203.79 757.61 440.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.58 289.45 700.35 505.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.26 368.90 1049.66 677.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1423.24 164.91 1474.27 363.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1074.32 160.95 1130.19 309.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1055.83 160.45 1096.20 298.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.47 182.63 1203.13 339.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1118.58 161.56 1196.04 279.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1094.05 278.95 1181.58 578.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1086.26 265.59 1164.49 365.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.03 164.27 1442.71 274.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.57 274.53 1277.00 534.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 972.01 405.37 1043.64 691.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1085.48 330.45 1176.06 609.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.45 164.04 1361.15 340.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1240.09 468.33 1278.14 511.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1280.99 361.19 1344.97 417.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.95 278.53 660.99 529.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1016.35 160.88 1077.03 389.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1157.39 185.14 1268.35 363.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.36 162.96 1312.83 422.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.44 164.01 1420.13 316.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.15 602.40 110.12 1003.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1303.12 272.16 1379.70 543.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.80 271.52 1466.12 558.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1174.57 306.42 1264.47 586.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001830.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001830.txt
deleted file mode 100644
index 1ad7bfeb2a13c5fbda940dd10f6ed396535caad3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001830.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 103.24 662.34 150.01 940.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 317.51 792.29 352.64 829.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.53 180.45 427.78 451.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.30 150.81 1100.06 289.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1009.23 256.03 1028.08 277.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.69 198.47 804.87 305.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.59 504.69 245.74 649.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.14 568.52 451.40 758.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 912.56 234.46 1004.74 372.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.48 195.39 575.82 312.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.68 157.35 606.15 269.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.49 146.33 670.09 311.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.34 474.87 1490.56 845.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.21 838.50 1408.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 970.84 396.15 1041.55 680.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.70 682.17 445.04 1023.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1057.07 688.27 1226.15 1083.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.53 574.15 514.93 971.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1029.66 523.64 1065.77 601.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.73 193.18 757.88 433.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1278.87 348.50 1342.55 404.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1288.49 300.23 1307.94 356.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.64 267.93 1272.45 523.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.06 154.86 1439.49 270.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1414.53 154.68 1472.77 345.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 967.38 533.64 1005.03 561.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 893.16 360.75 1045.31 665.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1096.00 264.28 1184.46 553.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.42 255.84 1139.14 347.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1232.47 458.59 1272.01 516.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.89 806.85 1300.16 920.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1140.05 388.01 1181.50 455.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.22 148.21 828.46 249.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.34 168.94 1202.36 324.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.90 152.63 1195.45 297.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1078.31 151.08 1130.38 299.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.98 617.73 1338.65 883.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.91 154.86 1409.08 300.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1289.56 153.64 1349.44 327.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.85 176.56 1259.32 344.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.81 807.51 1395.08 947.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1473.31 970.42 1611.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1158.62 816.43 1207.00 902.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.71 342.32 484.56 405.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.58 243.08 358.95 496.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1082.87 315.52 1169.99 595.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.32 146.85 729.20 321.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1018.39 150.13 1080.60 377.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.25 143.74 532.60 306.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.04 277.92 693.12 494.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.02 594.93 108.28 995.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.77 585.64 247.39 973.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.70 245.52 616.32 524.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.90 234.58 547.92 508.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.93 265.43 658.76 522.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1350.95 261.95 1458.96 548.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1298.24 256.47 1376.40 531.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.23 346.73 364.17 640.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.41 152.97 1311.11 415.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.94 657.23 371.70 957.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.29 493.28 394.77 930.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.22 296.88 1262.44 575.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1023.13 298.89 1102.05 559.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001847.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001847.txt
deleted file mode 100644
index 61d8c725e690b3a986cf285aff1a91759168842d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001847.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 98.67 694.55 121.89 752.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.69 956.61 1471.78 1080.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.15 85.69 1240.76 234.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.73 700.68 1306.87 812.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.28 275.67 1034.17 579.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.22 61.62 814.17 155.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1136.42 716.06 1196.99 798.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 452.80 250.82 472.05 317.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.28 114.71 796.78 225.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.86 489.24 425.94 880.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1770.13 934.65 1920.21 1080.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1589.75 891.15 1753.68 1080.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1429.11 867.65 1608.74 1080.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.54 59.01 522.51 204.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.71 707.79 1394.31 831.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.99 109.18 743.94 349.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.73 186.93 683.79 400.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.68 175.61 649.93 425.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.62 107.73 556.89 248.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.71 496.15 220.20 879.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.77 254.12 375.11 475.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.70 60.11 665.26 209.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 957.23 447.38 994.86 474.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1128.07 290.37 1166.39 359.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.44 89.46 421.03 359.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.94 162.40 568.25 449.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1263.06 250.15 1324.49 304.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.91 148.29 990.29 288.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.48 527.36 1324.63 865.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 957.11 309.25 1034.90 594.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1063.71 586.77 1213.07 981.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.67 66.14 1181.78 204.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1453.02 550.08 1474.66 607.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 539.41 270.81 556.31 339.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.15 515.73 238.79 849.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1021.58 433.93 1054.56 515.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.67 61.29 735.66 186.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.96 709.98 331.22 750.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.71 411.41 243.77 616.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.34 737.72 1409.24 1080.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1285.71 159.94 1360.15 433.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.37 491.09 505.83 883.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.68 597.15 425.32 943.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.31 207.30 1253.82 487.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1064.98 219.74 1152.56 497.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1014.83 209.44 1084.62 474.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1004.30 64.99 1081.22 278.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.43 143.21 533.41 417.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.54 155.09 345.81 308.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.94 68.06 1382.08 208.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.62 414.91 378.25 848.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.36 571.84 339.50 877.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.80 520.03 122.37 921.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.99 77.42 596.24 318.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.24 67.20 1304.91 328.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.17 68.79 1464.10 263.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.06 159.72 1447.05 463.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.32 394.20 1476.39 772.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.14 67.82 1335.89 253.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.53 171.52 1183.64 466.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1073.70 158.35 1138.17 245.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1009.67 162.45 1032.55 182.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1218.59 371.16 1249.74 426.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.27 176.45 1251.70 272.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001848.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001848.txt
deleted file mode 100644
index ca93198e487488d252ffb3a0a060ad5c2de72330..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001848.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 957.53 305.15 1032.92 591.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.13 485.91 426.03 878.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.15 64.25 1380.66 204.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.35 64.11 1335.80 250.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1175.61 170.68 1251.68 266.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1072.93 155.62 1137.60 240.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1012.92 157.60 1033.33 179.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.50 703.74 1394.66 827.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1136.67 711.75 1197.23 793.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.01 696.51 1306.93 808.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.95 270.40 1033.96 576.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1453.00 547.44 1474.65 604.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.26 166.87 1185.37 463.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 100.75 696.01 121.44 748.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.02 62.02 1180.98 202.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1372.56 952.80 1470.88 1080.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.38 523.24 1324.91 864.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.59 57.06 736.46 183.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1067.99 583.64 1220.31 978.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.24 63.21 1304.35 325.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.08 144.76 989.60 281.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.07 65.04 1463.80 265.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.19 735.45 1407.67 1081.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 956.81 444.41 994.71 470.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1019.92 430.16 1055.41 511.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1262.89 245.90 1323.40 301.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1126.70 285.78 1165.33 356.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.59 511.91 238.76 844.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.77 406.35 244.31 611.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.84 390.33 1476.29 768.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.29 155.65 1445.91 459.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1286.26 156.36 1359.60 429.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1014.26 205.09 1083.95 470.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.67 203.13 1254.03 483.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1064.60 215.83 1151.73 494.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1218.22 366.63 1249.88 420.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.12 80.25 1240.23 227.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.78 864.52 1606.99 1080.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.28 110.02 796.40 232.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.20 54.72 522.46 199.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.16 103.90 556.90 245.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.67 74.14 596.77 313.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.17 57.46 812.73 177.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.28 55.69 664.46 206.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1587.72 886.90 1752.68 1080.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1768.57 928.95 1920.00 1080.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1004.03 60.77 1081.07 273.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.09 594.12 422.93 942.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.99 568.03 339.57 874.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.41 492.81 218.40 877.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.76 516.86 123.60 921.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.77 487.34 505.14 881.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.40 247.99 375.23 473.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.30 84.99 419.49 356.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.12 706.36 329.70 745.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.64 411.10 376.16 845.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 451.43 249.14 472.19 313.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.69 105.21 741.52 346.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.08 151.05 345.40 304.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.91 140.66 532.62 412.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.34 182.51 682.50 397.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.68 170.68 649.42 422.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.76 158.28 568.41 446.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 538.50 267.46 554.96 335.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001849.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001849.txt
deleted file mode 100644
index ba52e59b1c4bc777d8acc49276ecdb26df9207d6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001849.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 451.05 243.13 470.93 310.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.20 135.91 532.10 410.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.84 148.55 343.98 301.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.43 484.11 422.16 876.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.88 410.05 374.86 844.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 292.61 703.72 328.91 744.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1178.93 520.29 1326.16 863.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.23 102.59 741.80 342.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.43 509.39 239.68 841.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.65 54.15 736.40 181.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1217.49 363.75 1248.29 417.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1012.40 155.05 1033.74 175.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.14 269.86 1033.29 574.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1067.55 581.09 1215.15 976.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1394.32 62.00 1464.08 262.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.44 153.49 1445.42 458.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1766.87 924.95 1920.44 1081.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.05 59.97 1303.66 323.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1283.56 154.48 1357.68 427.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.28 201.03 1254.68 480.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.94 388.64 1475.79 767.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1003.76 58.59 1081.64 260.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1063.92 213.86 1150.77 492.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.66 490.51 216.29 876.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.87 733.84 1406.81 1081.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 537.48 240.47 553.80 332.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.05 103.57 554.69 244.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.62 107.85 795.35 218.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.20 54.68 812.18 175.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.54 53.01 664.19 203.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1585.63 884.05 1750.47 1080.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.68 77.30 1238.89 225.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.33 164.37 1184.81 461.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 101.97 694.25 123.31 750.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.99 52.08 522.69 196.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1100.05 59.22 1180.64 199.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1318.22 61.14 1379.68 202.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.47 72.89 596.77 311.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.87 486.10 504.72 879.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 956.82 303.21 1035.53 589.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.25 60.82 1334.65 244.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.16 403.11 242.88 609.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.40 245.68 375.14 472.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.33 565.74 338.43 873.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.11 82.61 417.81 354.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.76 516.32 122.61 919.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.52 593.23 420.92 942.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.88 155.24 567.22 443.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.61 949.61 1469.27 1080.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.53 701.06 1394.89 818.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.62 862.66 1605.36 1080.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1453.07 546.00 1474.61 602.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.20 695.74 1306.13 806.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1135.70 709.87 1197.30 793.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.74 152.31 1138.31 236.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1018.27 428.53 1054.45 509.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1126.15 284.47 1164.87 353.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 955.70 441.99 994.36 468.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 899.18 142.30 988.87 280.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1260.62 244.79 1322.52 299.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1013.83 203.21 1083.30 468.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.31 168.66 649.31 420.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.20 179.95 685.48 394.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001854.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001854.txt
deleted file mode 100644
index dcce5948e06faf688d7abedcba6d65d653388da4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001854.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 450.24 138.37 533.88 408.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.70 272.91 1031.11 577.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.18 102.34 546.50 244.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 527.56 244.50 549.32 334.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.31 509.16 244.00 843.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1363.54 943.78 1465.55 1080.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 444.43 247.64 464.41 310.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1578.60 885.03 1745.66 1080.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1417.60 864.15 1598.27 1080.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.80 57.27 808.61 151.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1761.66 912.35 1920.72 1081.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.56 55.47 660.05 205.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.02 111.26 792.94 225.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.38 54.32 518.28 190.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.86 56.83 734.24 185.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.97 152.11 338.83 304.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.76 601.81 413.13 947.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.97 571.09 335.28 877.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.52 489.71 206.18 877.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.76 523.94 130.04 928.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.87 244.49 375.45 480.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.19 84.64 408.75 356.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.68 76.60 597.56 314.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 954.18 445.26 993.84 470.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1017.06 431.85 1051.43 513.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.54 736.49 1400.06 1081.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.03 491.22 502.51 882.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 896.29 144.70 985.99 284.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.99 287.53 1160.27 356.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1259.81 248.84 1319.54 303.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.12 166.18 1182.52 463.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.84 76.99 1235.40 226.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1192.28 697.28 1308.08 813.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1311.35 64.95 1372.88 204.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.54 153.13 1137.65 240.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1454.01 551.82 1474.51 608.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.15 106.86 736.39 348.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1174.85 516.31 1332.54 866.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.91 392.20 1474.49 770.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1217.08 362.84 1249.63 417.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1066.84 581.08 1219.54 979.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.61 158.14 1355.22 428.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.48 705.32 1393.35 822.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1389.72 64.14 1461.02 265.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.69 155.58 1441.22 460.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 285.91 709.51 328.29 748.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.33 63.13 1328.23 252.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 104.57 709.54 128.28 762.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.21 487.19 423.02 879.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.48 415.06 366.98 847.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1009.55 156.77 1033.85 179.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1135.21 710.24 1196.62 793.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.59 397.81 250.00 603.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.25 158.79 564.97 447.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.62 182.52 691.31 396.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.09 171.33 648.91 423.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1000.85 60.43 1081.82 250.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 955.04 306.10 1034.68 592.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1011.39 201.66 1077.29 470.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.98 200.46 1255.23 481.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.82 218.55 1141.89 495.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.01 61.92 1299.29 325.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001859.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001859.txt
deleted file mode 100644
index 2d8eb3551151ffab56005fbd0458b8f32489d79d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001859.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1191.03 682.57 1337.99 794.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.61 144.80 554.40 433.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.69 63.61 599.17 301.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.61 41.90 523.25 161.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 522.61 229.27 543.30 315.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.13 51.36 1395.66 170.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1068.45 143.12 1134.10 224.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.68 843.16 1586.26 1081.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1358.77 925.13 1455.06 1080.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1134.72 694.52 1195.96 775.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1453.11 543.73 1469.71 602.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.97 44.69 802.15 146.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1753.51 888.00 1921.10 1080.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1572.60 869.05 1734.67 1080.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1555.70 963.50 1707.51 1080.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.28 145.04 1352.89 415.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.94 50.19 1294.94 310.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.03 498.45 1330.55 864.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.10 384.11 1473.92 764.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.53 52.11 1457.61 252.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1315.72 148.94 1436.95 446.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.61 124.19 531.52 394.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.39 720.68 1392.81 1080.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1065.04 566.27 1217.33 965.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.19 48.16 1171.97 187.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1311.40 690.86 1387.39 807.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 842.78 260.49 1027.74 563.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.21 99.70 787.71 229.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 950.72 432.31 988.09 458.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.03 43.41 656.49 193.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1258.63 234.04 1318.60 290.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.58 493.38 228.92 827.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.77 132.05 981.79 270.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1101.97 155.70 1180.93 449.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1109.46 273.73 1150.04 343.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.72 50.93 1319.83 240.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1217.40 348.79 1250.38 404.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1011.34 145.41 1034.07 167.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1122.06 64.13 1231.29 206.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1302.84 53.83 1365.11 192.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 998.19 48.27 1079.85 229.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1014.08 418.52 1045.92 498.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.22 139.76 331.60 290.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.94 475.41 411.91 849.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.25 404.48 357.50 833.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.03 383.84 246.05 768.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 276.81 696.85 323.02 736.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 108.81 700.03 133.83 752.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.64 43.64 730.97 170.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.76 169.61 693.68 384.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.84 481.71 499.55 868.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.34 594.38 402.14 940.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.10 557.37 330.81 861.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.73 473.49 196.67 853.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.76 512.51 135.71 921.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.78 228.43 375.30 473.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.13 72.80 398.93 343.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.63 158.27 647.09 409.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1370.45 973.27 1449.99 1082.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1005.63 184.57 1069.27 449.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.56 95.81 728.78 335.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1157.26 186.47 1253.39 460.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1052.93 204.36 1137.06 481.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 951.06 292.55 1028.98 578.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001885.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001885.txt
deleted file mode 100644
index 7cde7adc22585e8501ee2ffaae8919f0e29beb9e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001885.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1189.16 38.69 1263.85 280.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1008.96 36.66 1077.38 213.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1081.35 37.25 1157.04 171.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1005.18 128.94 1020.92 145.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1239.83 45.38 1306.56 319.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.34 50.50 1219.82 182.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1054.52 123.25 1123.17 387.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 990.33 170.51 1063.96 430.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 939.06 283.48 1011.69 571.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.43 389.47 1487.49 779.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.81 133.96 448.94 427.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1418.53 136.96 1434.61 185.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 105.31 690.11 148.05 767.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1218.54 327.06 1262.85 363.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.06 111.35 523.39 381.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1073.15 255.89 1114.66 321.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1347.23 40.44 1431.45 207.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1302.27 124.69 1410.80 422.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.39 61.82 392.83 328.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 222.74 702.84 268.61 741.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.65 485.29 389.62 883.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1141.58 666.46 1191.56 749.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 936.15 422.61 973.06 449.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.62 32.30 633.77 146.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.45 58.40 599.04 302.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.44 89.88 759.99 223.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.25 33.25 701.38 147.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.52 33.87 791.51 133.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.25 89.38 698.95 290.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.62 254.93 1012.57 560.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 876.82 123.08 965.08 265.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.96 146.18 641.89 392.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1079.35 132.36 1176.29 426.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.27 31.73 545.49 281.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.53 157.38 714.70 370.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.66 129.68 294.74 281.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.84 71.63 479.76 336.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.45 452.15 175.10 839.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.44 477.44 214.98 801.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.90 530.08 156.07 950.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.12 410.93 280.77 842.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.96 482.98 484.24 890.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.28 170.77 1237.94 449.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1019.03 181.52 1111.13 458.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.15 213.74 366.51 527.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.14 565.93 280.85 871.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.83 597.19 364.29 946.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.51 686.24 1379.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1143.02 493.28 1289.33 880.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1045.41 540.00 1204.89 930.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 998.63 410.61 1031.30 490.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1249.97 213.54 1311.50 271.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1711.94 857.48 1905.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1532.86 829.15 1719.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1518.45 924.18 1678.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1298.55 667.07 1380.86 834.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.73 807.36 1550.57 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.69 127.72 1339.80 379.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001887.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001887.txt
deleted file mode 100644
index e435c936512d12e50f2da4be6921c124c7803327..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001887.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1007.17 59.13 1074.30 232.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.08 148.04 1404.83 448.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.43 181.12 696.82 391.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.69 153.62 289.03 299.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.03 70.04 1299.76 341.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.01 440.95 272.75 867.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1079.35 60.16 1154.48 186.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1058.89 145.33 1119.34 412.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 988.18 193.35 1056.57 448.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1069.27 283.11 1110.96 348.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 935.50 448.22 967.04 479.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.40 54.44 697.65 176.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.43 72.02 591.35 327.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1250.49 236.03 1293.31 288.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.79 52.28 631.51 173.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 867.89 146.47 960.95 306.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.68 114.89 754.97 245.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 996.65 434.10 1029.69 517.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1520.07 957.76 1674.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.03 136.21 520.80 405.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.45 310.10 47.04 559.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1217.02 352.87 1257.58 382.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1414.95 158.86 1429.45 198.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1082.46 157.39 1166.40 455.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.66 721.22 1366.42 1081.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.16 159.38 441.32 451.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1138.24 191.67 1231.53 476.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1704.47 886.93 1897.90 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.15 279.56 1007.66 585.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.92 633.27 357.50 990.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.09 94.91 480.31 359.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 100.81 729.52 141.91 799.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.51 52.12 785.94 156.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.94 72.59 1215.97 202.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.39 512.02 386.00 919.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 215.84 731.16 262.43 773.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.33 481.50 168.78 862.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.26 586.90 211.37 834.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.26 159.72 640.80 416.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.83 62.54 1426.75 304.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1005.66 147.88 1017.65 176.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1533.48 862.42 1713.29 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1015.19 204.47 1104.30 481.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1039.74 566.97 1202.95 962.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.53 237.43 363.65 554.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 937.35 305.16 1006.65 595.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1138.95 520.97 1280.21 914.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 556.41 149.07 983.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.80 54.11 518.84 177.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.10 509.87 480.13 922.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.62 595.99 273.83 911.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.91 80.04 384.92 348.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.32 412.05 1485.86 817.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.59 114.03 693.74 309.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1365.75 840.40 1543.47 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1138.86 693.90 1186.60 782.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.12 691.90 1380.21 867.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1269.40 151.21 1337.26 402.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.25 59.44 1254.98 303.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001888.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001888.txt
deleted file mode 100644
index 0ea121358a4fa8881c488bd43a6faaa46f8fb2ff..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001888.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1526.85 887.79 1701.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.58 870.21 1539.87 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1289.03 713.67 1376.23 886.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.10 83.76 1245.45 337.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.16 172.90 1114.70 435.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1002.22 182.40 1013.35 203.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1074.25 87.65 1158.53 214.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.73 97.30 1212.09 222.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.52 89.61 1422.90 331.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.78 174.82 1331.66 428.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1003.90 86.25 1068.11 258.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1080.46 183.38 1158.52 477.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1012.13 232.20 1100.26 508.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.30 174.75 1399.47 474.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.09 214.89 1226.82 500.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1226.63 93.48 1292.57 368.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1061.17 308.44 1107.21 375.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 983.90 219.55 1056.31 477.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1211.63 379.08 1253.01 409.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.46 189.09 636.44 441.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.86 304.17 1003.43 612.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.37 161.69 517.61 428.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.09 464.39 268.71 902.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.21 106.16 380.58 375.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.55 206.76 693.28 418.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.88 587.61 142.98 1013.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.66 623.08 267.93 939.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.15 660.15 353.06 1016.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.99 535.37 476.16 949.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.85 78.20 624.24 185.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.11 79.56 535.13 333.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.21 263.92 359.16 580.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.31 185.86 438.86 476.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.02 538.81 379.08 943.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.30 121.62 474.12 382.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.53 81.30 691.84 198.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 97.14 755.20 136.24 826.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 211.30 758.36 255.13 799.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.21 506.66 169.78 886.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1409.95 186.10 1424.92 223.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.57 140.42 690.31 352.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.00 80.59 782.86 186.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1133.59 545.11 1276.98 937.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1035.13 593.22 1199.79 990.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.12 438.65 1483.84 846.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.14 745.79 1361.66 1081.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1135.58 720.72 1181.24 807.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1702.26 911.26 1891.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 933.10 331.99 1002.85 626.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.42 180.41 284.84 325.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.89 139.40 750.83 267.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.75 100.87 586.73 353.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1247.24 263.21 1303.18 315.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.28 173.45 957.47 334.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 931.78 474.39 965.27 504.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 992.11 475.30 1024.84 541.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001889.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001889.txt
deleted file mode 100644
index 266028631d7f9c9e814f391ec1c8ba6525b38285..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001889.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 290.69 132.03 378.43 403.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.38 206.21 281.17 352.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.23 649.57 264.36 966.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.37 563.51 471.66 979.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.52 615.63 137.99 1038.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 981.20 248.98 1053.30 506.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.19 896.54 1536.93 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 988.68 502.28 1022.77 568.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1244.07 289.54 1299.65 344.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.29 199.59 954.04 361.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.95 130.11 586.07 379.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 928.00 503.02 961.09 533.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.55 117.11 1419.05 357.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.28 371.50 46.11 613.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1132.16 744.41 1178.83 831.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1175.67 774.37 1357.45 1081.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1031.40 615.55 1197.13 1016.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.39 572.74 1270.15 964.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.53 248.21 1223.70 525.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.13 686.14 347.56 1046.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.44 199.29 1396.90 501.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.87 467.83 1481.14 871.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1261.84 201.86 1327.70 456.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.71 125.57 1209.43 250.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 998.32 208.18 1010.69 229.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.58 216.67 633.58 468.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.67 234.61 691.68 444.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1074.21 211.59 1161.12 503.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.92 189.92 515.44 459.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1008.62 259.00 1096.38 533.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 932.32 358.95 999.76 649.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1220.67 121.99 1288.08 394.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1001.45 113.23 1064.51 285.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.12 114.50 1243.56 300.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.78 213.01 435.33 505.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.56 289.53 356.65 606.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 93.61 781.25 131.37 853.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 206.75 788.05 250.39 827.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.32 532.42 159.60 903.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.92 201.16 1107.99 467.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1208.90 407.97 1248.08 437.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.64 493.85 253.61 931.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.28 107.14 530.61 360.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.96 144.33 470.20 410.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.52 107.41 690.08 222.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.22 107.42 620.75 218.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.30 113.55 1155.95 245.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.95 107.48 778.32 214.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1057.25 334.20 1103.17 402.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.36 167.43 745.88 296.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1406.21 211.06 1420.79 252.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1531.59 915.02 1689.25 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.15 737.22 1369.98 911.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.85 331.80 1000.73 639.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.28 564.82 375.98 969.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1705.57 935.78 1880.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001892.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001892.txt
deleted file mode 100644
index fc0c75be1daf319b7a0d8285f6338378c497618e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001892.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 293.41 278.09 428.51 572.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1394.46 288.40 1408.74 322.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.85 627.90 365.45 1024.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.03 792.74 1358.62 960.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.95 948.58 1524.43 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1536.76 968.02 1663.12 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.25 173.84 521.84 425.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.43 181.78 1409.02 357.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.24 214.81 460.46 476.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.05 520.39 252.15 738.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.66 197.20 369.87 405.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1101.00 187.61 1200.02 319.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 194.08 848.55 237.84 888.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.59 592.77 145.33 971.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.70 270.68 273.31 420.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.18 191.69 1272.01 461.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.42 297.40 688.04 513.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.58 828.84 1347.43 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.56 201.49 576.92 458.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.09 352.39 349.34 669.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1235.55 354.08 1290.37 406.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.60 284.86 628.45 535.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 919.20 567.21 954.30 593.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 971.68 310.75 1047.97 566.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1050.73 400.44 1094.98 463.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.79 175.71 770.86 303.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 843.37 396.32 993.48 699.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.65 556.84 240.10 998.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1253.24 264.66 1320.88 519.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.83 628.74 464.02 1035.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.19 173.70 614.23 285.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.30 711.29 264.88 1021.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.52 677.44 127.02 1080.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.35 232.45 737.22 378.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.32 264.76 1390.93 564.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1063.59 279.71 1148.93 568.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.62 277.70 1202.05 369.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 991.18 272.62 1007.20 288.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1022.51 678.70 1194.62 1074.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1121.06 632.12 1263.86 1023.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.00 747.90 334.94 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1357.86 537.96 1475.42 938.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1000.77 321.17 1088.81 598.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1121.87 308.39 1213.28 588.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1197.75 468.37 1236.95 505.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 85.35 844.57 120.85 916.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 431.48 45.03 679.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.10 175.37 681.41 292.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1041.87 265.10 1101.23 529.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.86 235.89 672.98 444.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.80 179.99 1230.16 369.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1124.59 804.85 1172.47 887.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1067.12 179.23 1141.02 320.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.54 252.56 507.27 522.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.13 264.03 945.58 429.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 980.41 568.41 1013.33 634.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 920.95 424.39 990.68 713.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 995.48 179.26 1057.82 346.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001912.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001912.txt
deleted file mode 100644
index 495ccf58701f6279ca61e4b5f58ee771cc00089f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001912.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 442.85 193.15 510.14 445.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.83 519.82 259.14 707.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.95 592.03 166.92 1031.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.61 700.38 113.58 1081.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.38 734.76 229.80 1037.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.03 770.53 308.46 1082.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.99 282.72 926.04 435.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.96 664.05 438.77 1067.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 960.57 569.94 990.97 650.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.32 194.23 756.77 351.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1037.97 398.99 1077.15 467.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1208.49 354.52 1252.90 408.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1367.15 317.89 1385.73 360.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 824.55 413.35 974.99 713.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 994.96 274.89 1073.07 534.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1034.86 197.77 1079.94 339.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.88 193.72 602.11 302.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.01 193.56 662.47 367.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.37 254.72 642.44 496.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.19 294.51 372.57 586.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.44 225.36 448.85 488.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1262.14 797.15 1320.89 917.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.60 623.32 239.87 747.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.14 652.66 324.50 885.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 605.93 85.49 767.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1011.71 686.46 1169.30 1076.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1102.93 626.86 1237.93 1037.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.08 821.69 1333.86 1083.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.74 288.41 240.55 439.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.18 368.30 340.04 670.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1124.24 208.21 1225.69 481.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 990.14 197.44 1052.58 326.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.76 253.59 704.32 482.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.44 314.80 676.78 528.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.56 302.31 615.35 550.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.73 220.57 561.86 460.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.08 267.13 484.87 535.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.94 221.91 370.15 370.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1352.99 563.90 1465.93 959.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.98 442.71 973.01 728.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 981.87 331.99 1077.35 600.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1040.06 284.14 1133.07 572.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1101.62 324.54 1193.51 597.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1245.03 273.76 1360.79 566.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.38 962.07 1656.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1714.67 983.03 1841.08 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.33 931.89 1505.68 1080.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1163.65 485.31 1189.92 539.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1092.00 810.44 1146.16 890.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 897.73 583.08 936.11 607.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 172.61 871.25 210.02 914.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.09 438.92 532.03 484.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1357.01 366.29 1376.95 415.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 986.04 286.58 1006.12 306.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.04 201.76 1388.86 343.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.67 278.68 1366.42 537.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 72.28 880.27 109.07 959.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.10 450.38 76.61 673.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1072.54 207.22 1162.71 331.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.53 199.29 1247.23 433.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001959.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001959.txt
deleted file mode 100644
index 29df8dc27658ce0f4e38dfe2ed15cbb2070b6a01..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001959.txt
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 200.34 677.31 303.84 1031.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 986.58 530.58 1150.41 901.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.71 629.67 143.60 946.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1378.50 475.25 1495.00 880.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.05 655.56 1297.20 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1245.08 767.80 1436.87 1079.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 869.91 316.69 953.22 603.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 963.68 199.36 1047.33 463.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 946.07 317.42 972.35 388.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1176.86 338.92 1216.02 380.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1138.29 76.60 1220.69 291.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1225.55 135.49 1330.55 422.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.80 154.44 1123.07 431.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1094.22 190.02 1187.75 457.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 879.65 459.71 915.49 482.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 967.80 86.37 1065.37 355.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 992.01 74.09 1058.17 170.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1196.78 216.13 1233.65 265.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1360.85 198.39 1381.55 245.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 951.84 107.78 969.12 148.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.05 148.83 1363.73 384.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.09 159.09 905.31 369.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.37 450.59 110.46 731.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.60 488.61 253.16 629.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1330.26 223.69 1363.00 273.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.62 79.22 1374.37 226.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.41 285.21 954.35 589.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.46 475.52 1239.10 715.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1650.18 788.97 1833.78 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1502.86 857.89 1669.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.57 275.52 531.51 378.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.54 787.65 1569.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.25 78.95 1273.30 186.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1010.59 178.15 1066.77 425.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 999.23 266.40 1052.71 332.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 921.65 444.24 970.68 523.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 34.10 802.74 82.01 866.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 416.55 235.52 455.21 316.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1245.02 651.31 1321.52 815.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.52 324.74 88.15 522.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.31 71.37 737.75 212.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1241.13 79.59 1296.64 165.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.30 184.52 648.28 393.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.03 170.94 608.94 414.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.60 668.02 84.13 1030.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.38 223.29 321.73 453.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.15 134.81 436.41 401.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.12 88.27 329.30 341.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.14 152.42 1163.68 231.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.39 554.46 365.34 970.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.17 549.01 234.36 957.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.91 169.96 256.32 429.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 468.63 252.66 537.75 402.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.81 139.37 579.33 336.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 311.86 244.29 333.72 266.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.90 104.99 527.22 307.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.27 71.22 647.01 183.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.72 135.70 660.10 274.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.71 379.83 327.89 608.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.90 67.54 468.34 251.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.89 68.03 503.60 298.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.80 334.98 172.54 631.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1079.57 656.04 1128.03 727.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.32 159.36 210.19 311.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 157.65 265.21 186.14 301.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.20 94.00 437.50 346.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 341.91 240.51 359.65 300.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 942.60 73.67 1003.25 231.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001970.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001970.txt
deleted file mode 100644
index 4fc1de4b6751c0702884dbffb9e0d39fa6484d21..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001970.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 868.43 257.29 955.92 544.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.64 622.39 309.33 987.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 94.85 490.78 235.84 899.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 420.99 180.51 450.76 256.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.28 50.89 522.12 269.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.09 83.58 574.94 291.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1058.82 89.61 1121.16 369.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 965.73 132.04 1052.75 395.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.68 30.72 418.80 170.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.17 98.27 203.36 252.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.60 73.32 664.83 190.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.26 221.78 530.42 323.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.60 443.68 252.50 580.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 389.98 110.60 687.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.73 268.36 110.93 572.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.69 322.76 383.80 673.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.02 124.08 651.26 334.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.28 74.96 437.81 340.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.45 109.27 253.30 400.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.35 159.44 326.39 383.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.74 277.03 178.04 564.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.17 124.92 1184.57 389.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1194.85 128.13 1228.18 202.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.18 14.34 1225.66 232.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.14 573.99 139.37 891.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 941.76 26.58 1000.62 295.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1058.69 15.41 1157.97 133.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.84 27.13 334.81 285.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.70 98.01 907.35 243.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1005.86 14.13 1068.96 124.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.39 494.74 358.10 913.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1518.02 798.55 1689.81 1081.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1168.82 276.80 1207.97 324.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 34.18 748.70 82.00 828.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 949.77 252.52 985.16 322.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1360.23 147.06 1380.62 194.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1382.37 418.23 1501.64 828.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1002.96 115.38 1072.85 368.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1239.83 17.54 1300.34 103.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.48 17.29 1377.25 256.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.28 89.62 1352.90 325.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.29 408.25 1242.40 689.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 999.73 81.61 1015.00 110.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1086.97 589.89 1131.42 666.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 462.15 194.51 538.93 345.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1010.78 199.92 1058.74 266.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1250.94 581.78 1324.30 780.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.54 597.64 1291.31 1071.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 992.12 470.47 1153.64 846.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.38 110.54 607.31 357.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1652.98 721.71 1837.88 1082.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.39 723.93 1574.77 1079.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.59 699.55 1440.32 1081.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.38 9.45 742.36 167.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 840.68 223.09 956.38 529.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.28 10.09 527.88 248.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.38 8.14 642.14 156.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.00 8.56 480.99 193.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 944.46 385.79 971.96 466.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1215.79 973.70 1280.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.76 70.96 1325.89 353.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001980.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001980.txt
deleted file mode 100644
index 6127762f7b8a675bb8cf327dd5443533319c64c0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001980.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 345.58 36.62 425.98 296.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.22 105.51 198.82 259.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 42.75 275.30 125.71 569.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.27 322.97 397.13 679.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.12 468.99 255.86 597.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 390.08 109.22 653.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1000.41 472.28 1163.43 848.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 958.75 18.88 1012.32 184.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.29 15.40 660.62 140.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1213.65 960.59 1276.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 996.12 80.18 1066.84 170.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.58 105.31 913.50 241.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.48 228.52 963.83 541.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 947.89 392.73 976.87 473.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 426.55 192.04 452.07 269.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.44 19.02 544.24 272.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.72 13.50 491.78 246.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.01 18.27 644.89 138.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.94 16.78 749.28 160.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.28 233.10 534.56 332.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.00 77.47 656.70 196.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.28 89.10 565.43 336.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.85 55.18 525.67 274.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.75 502.20 228.01 916.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 848.52 263.26 960.79 551.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.95 644.09 320.87 1009.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1063.98 87.28 1127.33 365.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 974.54 132.92 1063.95 397.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1157.29 21.02 1235.30 240.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1673.87 723.61 1851.10 1079.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 919.15 25.31 975.99 263.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1237.34 690.36 1439.97 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.87 724.75 1590.75 1080.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.76 603.44 1294.36 1074.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.36 588.03 1339.32 770.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1394.84 428.77 1513.07 834.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1098.07 126.84 1190.77 394.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1219.35 70.64 1330.54 356.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1245.29 23.66 1311.67 111.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.43 23.60 1388.07 266.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.31 92.69 1349.88 324.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1025.27 19.96 1081.63 131.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1062.13 20.99 1160.41 137.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1535.45 782.31 1695.12 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.15 114.88 623.17 362.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 36.63 770.67 82.46 849.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1023.57 203.72 1066.65 270.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1368.10 163.14 1388.52 206.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.46 126.98 1229.50 208.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 958.74 253.56 999.04 331.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1165.07 280.96 1193.11 339.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.44 505.45 358.37 927.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1091.30 590.45 1135.16 667.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1101.50 405.71 1255.04 689.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.63 130.63 658.37 342.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 459.71 204.56 544.53 356.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.44 30.36 345.45 290.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.21 78.23 448.20 341.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.15 167.47 337.94 473.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.19 115.16 257.04 408.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.22 565.84 125.10 907.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.13 290.03 200.30 561.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 885.22 400.90 925.03 429.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001996.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001996.txt
deleted file mode 100644
index 8e46b885059d9bc5afb2de805289a4b487d0313b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/001996.txt
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 925.57 0.00 1005.79 187.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.23 0.00 1187.67 257.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.21 0.00 957.50 269.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 930.24 117.40 1006.22 430.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1553.51 520.46 1565.23 577.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1131.05 475.59 1177.50 544.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.72 0.00 1267.62 130.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.53 412.74 386.04 838.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 72.44 670.06 136.33 752.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 495.40 175.05 520.24 220.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.30 130.74 566.71 229.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.00 372.43 271.94 494.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.79 0.00 494.42 234.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.46 0.00 392.25 179.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.46 3.66 309.60 301.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.98 205.39 468.16 573.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.40 488.51 155.98 808.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.85 169.15 184.18 439.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.05 277.87 154.66 550.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.58 24.75 701.06 233.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.90 154.47 1006.08 442.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1024.14 27.69 1111.43 289.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.26 577.65 1479.30 1078.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1452.44 337.76 1573.92 728.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1563.81 659.58 1739.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1444.61 597.17 1621.21 1067.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1046.93 354.04 1209.32 719.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1151.68 298.17 1285.98 576.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.10 463.90 1385.33 644.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.49 475.09 1341.29 930.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1004.25 136.77 1050.55 212.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 993.88 286.34 1021.59 367.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1236.88 841.67 1299.94 1008.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.16 182.19 265.81 406.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 929.89 294.12 969.21 322.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1421.30 62.46 1443.56 100.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1072.49 99.96 1122.69 158.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1719.23 586.12 1903.44 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1205.53 175.49 1231.09 226.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 491.29 97.84 586.93 252.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.11 6.64 678.43 250.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.93 0.00 605.44 229.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.56 52.33 388.33 351.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.32 0.00 1374.72 245.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.92 0.00 1439.38 162.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1151.27 16.34 1238.66 283.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.36 407.02 257.18 824.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.18 540.16 377.63 902.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 482.01 135.97 935.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002015.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002015.txt
deleted file mode 100644
index 89cae24a4e97c075ff7f80899f6356ceb63cb9d8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002015.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 651.35 0.00 752.23 222.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.33 509.27 281.55 834.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.58 21.86 851.18 234.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.90 136.44 702.75 238.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.81 178.99 338.46 406.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.27 341.26 444.58 615.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1377.69 35.69 1428.27 79.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1228.26 76.64 1271.23 149.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1083.58 295.73 1119.20 324.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1281.13 471.02 1329.27 548.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1617.25 345.66 1743.71 611.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1715.01 633.54 1880.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.23 351.82 1346.01 721.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.56 371.27 219.15 863.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 471.50 117.10 972.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1567.17 595.11 1751.02 1074.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1399.42 556.77 1594.71 1044.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1380.06 831.69 1431.63 986.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1142.92 289.03 1174.20 367.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1011.58 0.00 1106.78 208.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.20 15.60 1270.10 277.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.52 279.31 1440.00 509.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1044.69 154.04 1155.16 446.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.93 0.00 1524.59 233.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 213.90 708.86 273.93 781.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1306.99 9.77 1396.64 276.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.88 0.00 641.35 232.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.08 65.36 565.42 119.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.43 472.13 1475.91 907.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1382.99 163.41 1405.96 219.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.25 191.77 419.36 431.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1583.30 59.84 1606.96 95.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1156.69 140.47 1201.34 202.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.98 454.21 1527.38 585.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 629.06 107.53 726.09 257.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.45 508.60 269.15 969.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.01 4.17 832.31 251.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.82 0.00 1441.91 198.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.25 0.00 1339.47 247.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.46 0.00 1592.15 170.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.04 1.85 460.04 297.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.36 206.73 637.95 569.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.21 45.53 547.38 350.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.66 416.42 517.52 846.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.04 415.66 394.53 843.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.78 274.10 321.81 509.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.84 568.45 533.22 941.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002027.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002027.txt
deleted file mode 100644
index 11443a9b3fb6111bd3eb74e1afc94e50b884a116..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002027.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 516.39 0.64 604.37 260.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 797.63 1.02 882.43 123.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.25 41.06 797.10 187.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 920.02 104.89 940.48 136.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 877.13 3.29 953.31 175.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 917.14 3.68 943.95 42.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.37 66.99 865.48 302.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1573.77 0.35 1666.85 255.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1084.00 80.23 1178.19 226.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.69 263.95 409.19 477.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.25 396.57 540.23 686.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1591.48 811.99 1635.19 926.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.32 89.24 542.43 384.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.09 0.00 1293.08 172.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.02 201.03 1228.19 514.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.05 361.85 1513.57 593.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1246.08 46.77 1317.54 296.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1444.91 33.86 1518.11 285.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1304.38 170.45 1342.72 232.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.34 744.99 1648.75 1015.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1499.41 529.27 1600.07 704.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1438.56 903.65 1492.68 1059.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.02 106.98 922.92 320.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.61 87.80 900.62 335.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.08 80.66 814.27 317.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.53 50.95 705.26 320.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.57 128.04 617.13 424.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1230.28 208.22 1279.85 280.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.28 281.58 491.94 593.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.22 354.13 400.01 611.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.93 282.62 718.74 641.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.23 513.83 586.11 949.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.37 513.83 456.00 940.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.86 559.59 178.82 1058.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.36 601.88 345.09 1068.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1654.95 140.49 1678.96 188.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.40 53.09 1405.63 328.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1214.76 373.03 1243.34 455.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.51 227.12 767.69 326.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 696.91 172.99 719.42 244.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 695.54 273.12 718.05 319.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1357.39 543.57 1409.38 626.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.00 148.69 641.47 208.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1152.63 380.62 1191.49 409.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 292.76 804.63 339.00 875.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.48 1.83 799.35 104.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 956.60 0.00 1005.43 128.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1311.39 61.47 1331.23 80.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.67 5.03 716.63 137.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.12 479.44 293.35 964.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1457.92 243.43 1487.91 290.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.92 651.22 608.59 1026.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.49 240.77 1229.71 530.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1262.96 101.31 1347.90 361.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1375.97 99.59 1467.30 359.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.16 35.97 1589.59 314.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.62 0.00 1374.94 168.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1690.14 442.81 1816.45 731.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.94 426.35 1429.59 795.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.02 547.36 1538.57 1011.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 587.58 75.30 636.92 222.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1431.58 114.65 1495.53 164.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1798.86 708.17 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1614.20 660.67 1803.21 1087.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.95 635.45 1648.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 0.00 828.69 26.62 912.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 697.25 198.41 781.59 349.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002031.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002031.txt
deleted file mode 100644
index 4a1f54c1bb04de766b50dd6c4153fee9abdc83cb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002031.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1254.87 70.94 1329.77 308.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.64 551.37 1617.45 725.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1590.81 22.98 1683.56 282.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.51 385.40 1529.57 611.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 971.27 16.31 1023.12 152.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.43 112.87 559.69 406.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-cart 0.00 0 0.00 606.85 67.51 654.30 247.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.74 106.41 833.39 341.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.88 376.18 416.55 672.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.16 538.74 476.03 964.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.16 630.55 363.60 1080.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 6.15 590.41 196.02 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.37 76.89 1417.84 350.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1283.88 121.85 1368.00 382.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.50 676.54 627.41 1054.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.66 540.58 601.32 979.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.26 59.20 1527.75 307.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.77 91.81 859.64 328.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.50 116.00 1480.87 381.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.47 447.05 1446.02 808.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.83 264.33 1245.84 553.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1169.45 405.46 1207.39 433.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1210.39 396.16 1258.57 477.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 935.60 127.92 959.72 163.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.09 299.06 733.18 344.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 889.42 27.59 969.95 205.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 931.61 27.99 960.09 66.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 314.08 837.08 356.22 906.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 12.20 855.02 56.08 940.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 635.62 173.41 660.35 232.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.57 23.98 815.61 126.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.17 73.60 724.51 343.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1251.15 224.18 1296.34 304.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 813.65 24.97 898.09 147.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.04 66.42 812.26 193.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1323.95 191.50 1372.87 252.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.94 30.25 730.51 161.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.06 24.34 625.44 279.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1104.08 226.01 1244.28 540.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 715.49 194.22 738.44 269.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1471.76 260.24 1503.08 308.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.82 250.75 780.11 351.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.74 288.30 425.78 495.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1445.15 138.80 1504.40 188.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1670.68 166.68 1692.77 215.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1450.17 925.68 1505.03 1080.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.84 508.23 314.09 999.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1333.43 86.41 1348.81 102.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1598.28 766.65 1667.46 1038.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1379.75 564.57 1429.90 643.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.67 410.50 559.76 601.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1602.82 834.06 1653.50 947.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1399.45 567.33 1548.72 1023.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.81 306.62 509.12 620.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 829.02 111.96 915.99 359.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.26 125.63 942.03 344.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.12 149.69 636.11 446.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.40 657.91 1663.31 1079.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.04 304.25 737.39 667.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1502.13 57.15 1604.44 332.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1818.13 731.33 1919.76 1079.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 719.69 222.01 795.95 374.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1704.78 467.09 1833.06 766.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1630.28 677.97 1816.15 1079.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1099.74 105.03 1194.84 378.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.81 20.27 1391.89 134.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1244.27 19.50 1308.36 197.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002045.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002045.txt
deleted file mode 100644
index 5be17a16c5b6f6884f0b91a0735811a5974defc9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002045.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 742.99 9.67 840.79 115.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.26 54.65 832.87 144.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.81 80.45 879.43 319.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.58 10.75 925.22 131.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 921.54 12.35 996.17 186.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 912.69 107.07 968.70 325.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 989.01 0.00 1053.27 139.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.20 93.79 1508.51 354.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.87 240.40 803.54 341.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 743.93 211.88 817.45 372.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.00 9.00 654.50 177.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.81 97.11 592.54 388.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.08 96.39 943.28 340.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 677.46 149.17 696.13 215.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.33 434.54 516.52 584.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.35 381.83 614.76 572.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.94 493.38 360.73 987.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1303.47 85.28 1366.89 321.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1735.75 456.27 1865.02 884.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1369.76 168.95 1412.57 230.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1492.49 243.92 1517.51 293.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.19 91.74 520.86 243.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.56 278.68 459.05 446.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.62 534.52 1574.23 985.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.01 99.91 1405.18 356.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1696.05 160.14 1718.57 210.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1299.09 225.44 1322.68 297.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 351.58 821.10 393.73 904.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.11 88.33 1225.07 278.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.07 2.76 870.03 82.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.72 593.27 225.05 1081.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1475.52 35.86 1546.29 280.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.01 94.27 843.82 334.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 651.15 57.08 675.88 102.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.58 423.47 1478.11 788.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.05 295.99 544.66 605.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.08 -0.10 1331.33 181.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1469.64 890.90 1522.10 1045.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.09 353.31 448.84 667.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1847.55 686.07 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1626.61 734.81 1693.26 999.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1535.86 530.48 1650.30 696.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.28 361.32 1550.53 565.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.05 50.26 1445.33 322.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1592.71 15.99 1648.02 254.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1628.30 802.03 1693.46 911.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.20 211.96 1276.66 522.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.24 128.88 668.97 427.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.47 3.88 1418.42 105.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1284.53 46.53 1350.03 196.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1260.19 376.18 1291.08 457.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1846.10 637.64 1866.92 701.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.53 58.62 756.04 293.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1366.53 69.71 1386.81 88.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1473.22 117.58 1522.39 165.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1197.84 387.02 1238.27 416.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1420.85 539.22 1462.63 613.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.02 289.90 781.75 649.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 48.88 855.38 87.83 939.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1655.56 647.49 1830.15 1081.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.07 248.05 1275.31 534.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1488.71 629.13 1687.74 1081.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1521.07 32.20 1634.65 312.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.10 623.46 405.17 1080.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1625.37 7.71 1716.42 274.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 965.95 116.34 986.12 150.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.18 522.52 507.86 942.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.92 14.64 752.84 157.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.91 673.54 671.80 1052.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.39 523.19 636.26 960.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002049.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002049.txt
deleted file mode 100644
index f357a28988f92efe42b3f2df2cd3b6a04d073bd4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002049.txt
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1373.90 56.87 1395.27 75.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.85 38.56 1449.91 310.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.88 235.68 1279.67 523.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1493.26 230.70 1519.23 285.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.05 80.30 1515.30 342.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1474.40 863.21 1525.55 1025.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1633.29 722.07 1706.64 987.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1541.21 513.33 1643.20 639.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1526.22 20.90 1640.02 297.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 840.94 0.78 929.95 120.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 971.69 105.17 990.79 143.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.79 0.00 1336.15 160.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.67 120.31 678.58 416.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.71 284.47 552.94 600.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 928.02 0.67 1001.43 174.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.07 84.06 948.72 330.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.91 80.34 843.75 325.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1358.71 411.68 1481.00 776.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.24 0.39 661.06 164.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1853.03 629.89 1873.45 695.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.43 0.00 855.15 82.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 754.76 191.77 823.67 366.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.13 1.65 759.64 258.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.13 0.00 843.68 111.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1633.81 0.00 1723.93 263.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1476.28 22.21 1552.36 266.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.63 582.15 235.90 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.32 200.04 1281.15 509.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.66 611.25 1687.22 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1742.51 448.70 1872.96 873.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1656.11 636.97 1831.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 684.07 129.20 703.14 200.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.60 230.67 806.61 330.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 919.03 96.80 980.47 312.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 50.57 839.14 85.41 928.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 357.63 824.48 405.01 893.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.22 268.66 464.71 428.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.52 369.06 628.71 537.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.76 45.64 760.77 305.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.45 32.45 1374.01 268.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1435.81 520.23 1583.98 957.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.55 79.36 523.44 232.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.55 68.00 891.71 307.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1300.39 211.20 1330.23 279.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1378.44 152.24 1420.42 217.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1264.33 362.89 1298.86 445.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.46 341.42 460.94 652.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.86 88.34 1420.39 347.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1638.39 787.64 1697.23 897.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.89 70.44 1373.99 308.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1475.97 102.50 1525.20 150.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.40 375.30 1243.67 402.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.43 76.35 1230.84 217.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1601.63 6.05 1653.50 241.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1705.58 150.20 1723.98 197.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1400.34 346.67 1553.40 554.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1425.62 528.57 1465.47 600.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 659.78 44.48 683.36 87.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1854.27 666.11 1921.86 1081.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.44 611.48 416.06 1078.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.93 512.23 513.47 937.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.66 663.05 683.24 1040.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.92 511.73 644.23 948.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.81 277.33 793.90 638.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.90 83.99 604.63 375.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.73 485.14 364.81 979.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002065.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002065.txt
deleted file mode 100644
index c2dac11dba1e643b38eef6c223d90cf30c7056cf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002065.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1502.90 84.44 1533.92 132.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1631.19 -0.95 1682.78 235.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1509.55 213.99 1530.90 267.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.59 324.76 502.04 581.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1309.13 187.14 1353.06 252.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1331.26 47.01 1390.92 290.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1411.96 16.87 1477.82 290.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1494.52 -0.81 1571.93 248.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1288.89 343.72 1327.46 424.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 30.56 852.52 67.28 938.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.11 219.85 823.18 291.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.57 58.00 1254.71 216.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.68 251.80 868.66 611.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1735.44 135.72 1758.82 183.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1649.33 744.82 1713.03 867.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1863.00 671.74 1920.53 1054.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1569.29 488.57 1641.10 624.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1413.93 321.93 1552.22 504.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1440.72 502.62 1494.49 576.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1226.28 356.70 1267.08 385.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 979.73 -1.03 1062.77 255.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 943.10 77.73 1001.50 296.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.24 64.99 971.68 310.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 831.80 51.80 904.46 291.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.19 69.52 851.81 293.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 761.09 183.75 840.41 341.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1490.36 846.09 1538.17 998.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.34 63.77 644.24 359.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1402.39 132.36 1446.13 194.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1660.45 605.94 1840.75 1061.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.69 219.29 1308.95 505.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.43 255.97 488.99 381.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.16 26.83 793.26 290.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1118.00 183.22 1302.74 493.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1549.65 -0.36 1657.62 271.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.76 64.91 1441.35 320.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.15 61.12 1536.85 322.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1388.36 385.30 1508.57 751.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.63 581.89 1696.00 1064.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1773.07 438.87 1904.24 875.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.00 92.69 713.98 385.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.29 275.24 570.84 590.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.43 489.72 385.03 998.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.04 575.31 251.73 1081.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.80 621.05 436.90 1081.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.80 512.82 534.97 943.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.90 507.78 667.49 941.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.95 655.66 717.65 1046.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1663.68 0.00 1757.17 246.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 867.02 0.00 945.48 101.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 932.10 14.41 987.08 95.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 952.85 0.00 1019.47 152.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 971.65 109.14 1000.45 155.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.57 0.00 696.47 139.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.04 -0.24 782.42 232.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.36 107.30 729.72 179.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.09 26.08 852.98 134.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.06 500.93 1603.96 889.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.17 14.98 1396.88 262.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.17 -0.20 1353.74 149.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1400.43 33.55 1420.67 52.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.83 338.39 694.09 640.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 744.15 265.16 776.67 320.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 376.71 830.16 444.17 901.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.93 392.49 582.19 590.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.94 60.92 546.47 214.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1646.82 694.98 1704.56 951.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002067.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002067.txt
deleted file mode 100644
index c316c0d361e87ecc61e0fba62a1070e2bdefcacc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002067.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 510.02 508.37 668.46 942.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1635.76 0.00 1684.80 234.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.08 13.69 1400.19 130.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1333.78 46.23 1392.81 288.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.79 14.64 1476.12 285.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1494.05 0.00 1572.67 250.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 995.41 95.94 1012.85 120.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 981.62 0.00 1058.11 256.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.06 216.95 825.95 284.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1299.15 0.00 1357.18 149.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 954.62 0.00 1018.44 102.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 933.64 13.71 982.36 82.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 971.63 104.96 998.16 152.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 712.77 106.78 730.86 180.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.18 0.00 946.05 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.96 24.33 857.89 136.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.75 657.31 720.32 1044.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.91 57.79 1257.05 215.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.25 58.63 1540.54 317.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.25 62.65 1441.93 315.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1774.03 438.00 1906.65 875.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1390.55 384.14 1504.32 747.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.46 396.44 587.40 596.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 749.96 265.38 778.37 314.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.94 60.18 545.71 213.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1490.52 844.89 1538.53 997.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.39 621.02 438.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.83 92.34 714.93 387.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.82 487.76 385.83 996.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.30 575.31 252.28 1078.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.76 276.36 568.41 581.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.96 321.88 507.73 576.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.95 337.90 698.98 636.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1201.18 219.12 1306.66 504.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.93 -1.04 1658.07 265.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.29 63.94 642.89 358.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.46 68.79 848.36 282.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.90 256.51 490.31 379.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1404.28 131.63 1448.60 192.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.27 580.25 1686.67 1063.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1666.03 601.91 1839.81 1050.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1469.47 500.17 1608.12 922.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 761.66 185.77 843.45 343.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 27.95 854.02 64.56 939.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1665.84 0.09 1759.92 247.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.30 0.00 785.29 209.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.22 0.00 695.94 138.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1862.63 669.27 1920.00 1052.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1650.66 755.77 1710.26 865.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.20 183.83 1304.32 491.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1440.83 500.51 1495.50 573.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1571.48 488.17 1645.45 621.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1741.75 132.40 1763.39 183.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1414.70 320.54 1553.94 504.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1228.65 354.43 1268.30 386.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1291.05 341.46 1330.60 423.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.06 513.10 534.95 944.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 946.92 79.42 1001.20 293.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.75 64.87 976.34 307.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.19 51.57 900.89 290.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.24 26.28 793.20 287.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1513.93 209.04 1533.83 263.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1310.79 184.13 1346.23 241.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 380.34 813.52 445.01 903.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002075.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002075.txt
deleted file mode 100644
index a702e8d842280e39a3efa050abf1c9a867459c31..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002075.txt
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 749.25 259.50 783.92 308.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1495.43 834.39 1540.06 985.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1751.97 133.50 1778.85 178.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1411.56 118.73 1453.79 178.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1297.17 332.50 1337.53 412.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1311.11 176.60 1357.67 240.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1782.68 431.23 1912.50 865.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.05 51.27 554.06 202.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1450.37 488.56 1500.45 561.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1668.52 585.44 1830.72 1038.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 768.36 179.96 853.31 336.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.65 -0.71 1657.73 256.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1400.05 369.11 1522.38 726.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.73 568.46 1700.57 1051.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.24 477.59 1638.51 888.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1641.38 -1.27 1698.12 224.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.02 311.98 1550.11 513.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1864.68 638.92 1920.00 1043.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1887.88 621.90 1911.83 679.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 950.64 65.40 1009.78 284.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.81 15.27 861.34 248.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.04 -0.78 945.55 258.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 938.10 6.27 989.02 77.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 987.06 -0.78 1047.37 245.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.00 47.39 1262.00 320.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1641.37 672.74 1707.48 937.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.47 582.49 246.59 1081.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 511.77 481.80 526.59 522.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.36 502.40 536.99 931.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.02 621.87 450.33 1080.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.99 508.52 667.44 949.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.62 481.83 387.23 993.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.91 329.62 733.40 621.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.11 659.89 732.23 1044.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_baggage 0.00 0 0.00 11.21 863.47 53.16 948.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.98 307.70 532.13 566.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1674.97 -1.21 1768.03 241.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1646.09 726.26 1706.96 841.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.17 36.93 1401.57 277.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.80 389.70 605.15 577.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1234.42 343.19 1274.78 374.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.22 -0.60 790.61 224.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.89 15.52 798.37 278.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1337.48 -0.85 1406.67 248.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1527.94 195.27 1544.42 243.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.08 247.27 493.61 524.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 718.63 99.48 737.39 168.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.09 -1.19 705.85 124.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.76 48.87 1449.52 304.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.74 44.53 1547.77 301.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1419.40 2.55 1480.10 268.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.47 53.22 650.57 347.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.96 53.94 977.33 297.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1403.51 21.91 1427.06 38.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.33 -1.08 1568.15 230.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.69 78.10 725.23 374.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.52 208.84 1314.38 495.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.75 45.12 900.00 280.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.17 61.94 845.29 315.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.51 268.66 565.65 587.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 401.74 811.14 442.19 898.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.34 -0.85 1354.88 139.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1120.40 173.06 1309.63 478.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.54 240.37 892.55 370.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1582.43 474.81 1649.48 596.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002087.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002087.txt
deleted file mode 100644
index c67a99458426e886edad3429175d9087c4ba389a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002087.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 895.55 46.69 982.95 290.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 954.60 62.47 1013.62 277.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.23 54.66 826.73 270.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.83 44.11 657.73 338.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.06 70.90 728.62 355.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.55 293.78 567.22 581.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.98 0.00 1479.75 260.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.60 36.12 1553.31 294.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.33 41.34 1457.30 295.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.32 42.68 558.69 195.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1491.30 812.79 1541.01 962.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.18 40.57 890.71 271.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.31 200.16 1320.12 487.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1677.29 0.00 1770.82 240.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.30 0.00 1653.77 246.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.47 209.13 823.80 304.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1300.79 325.35 1340.02 406.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1759.85 123.90 1791.38 169.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1238.26 340.10 1278.33 367.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.16 -0.44 1415.06 125.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.46 18.64 1412.36 259.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 933.16 1.73 978.96 82.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 972.93 0.00 1026.60 238.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.75 39.86 1266.45 185.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1138.21 166.03 1314.38 471.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.90 11.41 868.72 266.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.50 6.92 796.58 271.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.31 0.00 949.46 253.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.05 0.00 709.46 117.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1486.51 0.00 1567.94 146.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.24 0.00 794.26 118.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 718.13 95.58 739.23 152.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.39 0.00 1358.04 131.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1639.70 0.81 1709.94 223.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1414.75 111.87 1461.22 173.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1313.29 155.13 1363.16 221.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1541.34 180.79 1563.93 234.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 750.74 254.72 782.55 305.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.10 499.21 528.63 929.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.23 499.78 665.52 944.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.86 656.35 749.47 1038.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1656.66 573.65 1818.45 1031.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1500.98 545.05 1688.04 1015.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1403.43 356.80 1528.32 719.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1782.85 435.17 1913.32 873.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 771.38 176.87 847.91 333.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.32 311.92 768.62 615.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.02 619.62 467.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.67 464.21 1643.07 900.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1629.89 656.26 1699.82 911.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1868.60 617.30 1920.00 1033.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.05 231.86 908.35 340.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.25 293.35 1551.45 478.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1465.54 477.16 1508.90 551.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.87 488.24 396.13 1001.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 412.54 827.60 455.36 899.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.79 367.10 617.13 609.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.19 246.38 482.07 562.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.94 583.97 252.34 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 230.90 669.58 271.58 749.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 7.78 865.32 61.16 946.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002088.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002088.txt
deleted file mode 100644
index a348e7c4d26a62c1a1f543124c78b1f37cb763fa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002088.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 639.47 655.44 750.99 1038.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1654.23 572.84 1816.02 1030.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1500.98 543.20 1687.57 1010.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1403.43 355.82 1528.80 718.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1782.85 435.17 1913.32 873.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 771.59 176.24 848.12 332.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 750.74 254.72 782.55 305.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1313.29 155.13 1362.49 219.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.84 0.00 710.25 116.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 718.13 94.90 738.78 152.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.71 0.00 794.74 112.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.76 6.66 796.84 271.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.19 246.69 482.07 560.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.79 367.10 617.13 604.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.05 231.08 909.52 339.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.88 45.70 983.28 289.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.06 42.24 657.96 338.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.23 54.66 825.57 269.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.44 291.51 568.90 582.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.18 69.78 728.17 356.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.10 11.18 867.90 265.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.31 0.00 951.95 248.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.83 499.39 665.13 943.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.10 499.21 527.55 931.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.53 41.03 558.89 194.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.02 620.53 467.01 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1414.75 111.87 1461.22 172.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.32 310.23 768.62 614.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.11 164.83 1314.08 471.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1238.38 339.27 1278.44 366.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.39 0.00 1358.04 131.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 932.94 1.95 976.66 81.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 971.32 0.00 1024.99 237.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.56 38.88 1266.84 184.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.35 40.65 1458.33 294.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1558.98 0.00 1652.45 246.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.60 35.77 1553.31 292.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.31 199.11 1320.12 486.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1677.29 0.00 1770.82 238.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 818.72 39.67 889.76 270.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.65 463.53 1642.73 899.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1465.70 476.20 1508.90 550.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1414.51 291.36 1551.95 476.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1638.50 0.00 1710.54 223.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1486.51 0.00 1566.96 145.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.98 0.00 1479.75 260.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.14 17.66 1413.01 258.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.48 0.00 1415.06 125.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1868.60 617.30 1920.00 1033.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1629.89 653.86 1697.77 907.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1490.29 808.15 1540.81 957.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 954.60 61.60 1013.62 276.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1759.63 121.97 1791.63 168.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1542.04 179.27 1564.63 233.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1300.79 323.74 1339.37 405.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.47 208.30 823.80 304.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 412.54 828.73 455.92 901.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.06 669.11 271.73 750.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.76 489.42 399.36 982.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 8.54 865.88 61.13 947.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.94 583.20 251.56 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002091.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002091.txt
deleted file mode 100644
index b74662ad1d3c5cdfb32ac8223b6ad8809493ea5e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002091.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1639.29 0.00 1709.24 220.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.30 0.00 1479.10 258.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1486.20 0.00 1564.11 143.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.24 16.94 1412.71 258.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1416.44 110.14 1463.22 168.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1336.70 0.00 1403.06 128.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 415.55 830.85 458.50 909.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.45 676.03 272.60 758.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 955.05 60.83 1013.38 276.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1313.94 151.87 1363.38 218.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1759.55 119.60 1791.44 168.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1300.90 324.33 1339.19 406.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1541.90 179.96 1568.02 233.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 818.92 38.72 888.77 270.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.72 56.46 824.64 271.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 17.79 869.49 60.52 953.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1871.83 620.43 1920.00 1032.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.38 69.32 727.67 353.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.72 39.00 659.99 336.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.40 502.21 531.22 936.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.17 624.29 468.94 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.59 583.33 252.56 1081.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.43 248.21 481.15 567.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.58 0.00 1357.11 130.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.76 208.95 824.33 304.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.60 41.05 562.56 194.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.17 358.46 619.41 570.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.37 495.36 402.14 1007.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.86 230.95 912.47 336.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 750.98 255.61 784.09 306.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 771.62 175.49 848.11 333.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1238.40 339.21 1279.30 365.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1174.72 37.90 1266.96 182.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1137.39 163.72 1314.56 469.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.47 -0.34 951.78 252.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 962.04 0.00 1020.81 236.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.04 6.83 795.49 270.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.67 14.45 864.88 263.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.44 0.00 705.61 113.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 715.95 93.47 735.76 139.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1497.27 539.41 1681.08 1007.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.73 499.99 664.50 942.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1467.00 475.06 1509.95 549.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.06 656.81 754.86 1039.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.95 44.82 984.64 289.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.54 307.96 772.19 613.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1414.46 287.88 1553.21 496.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1383.87 38.55 1460.04 292.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1487.89 802.83 1539.77 951.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1628.23 649.40 1697.78 907.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.07 289.58 576.37 605.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1647.23 571.06 1810.37 1026.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1781.21 438.71 1911.84 881.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.79 356.84 1529.68 717.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1482.07 464.98 1642.30 898.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.64 0.00 1652.13 243.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.89 35.05 1553.51 292.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.05 198.67 1319.81 486.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1678.22 0.00 1771.53 239.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002112.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002112.txt
deleted file mode 100644
index 37343b65079886e705fcf0e250eedc574c6f3bff..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002112.txt
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 431.88 278.79 513.35 575.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.37 0.00 930.88 266.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1535.53 0.00 1638.98 237.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1676.26 0.00 1766.90 251.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1376.85 34.07 1467.36 287.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1452.27 27.38 1537.98 283.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.79 12.55 787.89 178.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.54 259.15 465.05 585.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1308.20 152.11 1355.86 221.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1517.01 167.66 1547.74 214.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1865.99 593.34 1921.52 986.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1404.10 287.19 1530.65 496.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1635.33 0.00 1699.50 233.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1473.39 0.00 1545.76 137.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.90 19.84 1399.78 259.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1171.34 42.88 1261.51 212.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.69 0.00 1349.58 134.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1171.15 166.43 1309.35 474.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.92 309.57 782.31 612.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.67 53.96 872.73 225.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.31 66.90 813.44 324.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 954.53 69.53 1019.42 279.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 898.85 47.88 991.09 292.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.95 203.48 1309.54 490.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 703.84 0.00 726.26 40.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 515.76 148.42 540.52 196.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 744.63 265.46 779.16 317.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 47.37 889.25 90.17 984.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.93 849.83 469.05 940.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1010.42 81.95 1032.88 113.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.38 525.88 668.28 975.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.37 681.86 787.06 1072.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1378.98 347.31 1530.60 703.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1764.40 450.22 1894.72 896.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1429.93 102.65 1464.14 162.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1232.82 342.56 1273.73 370.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.73 645.39 482.54 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.76 517.98 521.32 957.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.24 283.70 598.26 618.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.47 617.07 269.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.50 64.67 718.26 357.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.00 39.52 659.02 330.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.40 45.77 553.40 196.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1473.92 465.24 1512.77 537.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1473.89 463.95 1630.53 651.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1453.80 794.93 1514.39 942.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1295.94 331.03 1326.31 412.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.16 231.46 919.87 332.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.14 220.36 827.95 323.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.53 512.72 395.64 1033.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 769.26 194.12 842.32 346.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.47 536.92 1647.08 1008.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1620.35 556.19 1800.57 1001.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1750.92 135.38 1772.84 185.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002124.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002124.txt
deleted file mode 100644
index bc22a0aa59c72a3cd54aced70bf32e8cbed89c3f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002124.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 728.31 10.61 785.30 113.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1752.53 458.51 1884.67 907.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.50 63.42 714.10 355.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.53 619.75 255.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.42 40.79 1257.29 314.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.40 451.71 608.99 485.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1467.14 0.00 1542.20 137.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1431.74 770.51 1493.16 917.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1499.62 171.40 1526.29 225.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.44 282.10 516.47 585.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.64 262.34 446.70 588.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.38 685.94 791.66 1072.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.08 522.88 530.36 958.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.74 524.57 680.60 978.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.40 661.82 473.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.66 529.13 378.96 1061.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 763.33 189.47 832.30 351.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 206.03 715.31 250.28 797.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1292.63 331.94 1321.16 413.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1610.14 551.63 1770.04 999.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1740.66 139.36 1762.73 189.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1473.72 455.65 1510.14 525.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1294.31 144.16 1335.24 213.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1418.60 98.18 1452.18 160.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 739.09 269.38 775.16 321.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 400.84 867.76 482.25 957.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 23.26 900.92 59.94 993.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1828.64 557.81 1920.00 991.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1393.07 281.24 1522.63 651.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1227.95 348.07 1267.11 369.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1376.09 0.00 1436.76 247.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.60 0.00 796.22 252.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1528.39 0.00 1633.05 234.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1630.59 0.00 1692.68 236.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.01 341.02 1521.56 698.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1312.69 11.59 1389.37 249.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.26 43.38 989.81 287.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.13 199.44 1303.01 488.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.44 161.47 1308.95 474.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.79 443.00 1620.53 868.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.53 32.51 1447.68 285.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.87 25.72 1528.56 281.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.95 220.11 823.42 316.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 941.67 70.51 1009.10 280.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 958.17 0.00 1030.30 118.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.98 521.78 1644.26 982.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.00 276.79 610.88 592.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.95 0.00 1469.92 226.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.18 220.42 919.62 334.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.44 0.00 931.30 265.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.25 50.90 857.73 216.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.26 71.01 805.63 333.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.59 37.32 653.68 328.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1671.32 0.00 1763.73 252.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.98 298.27 777.15 598.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002126.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002126.txt
deleted file mode 100644
index 2d6ae04994ee4e414a84aa89b60b7081d93eb90f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002126.txt
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 13.34 622.85 249.54 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.49 528.01 531.26 980.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.96 265.28 445.47 593.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.61 686.35 792.89 1079.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.54 298.65 776.38 599.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.87 282.10 513.45 590.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.92 65.29 713.95 357.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.13 0.00 790.36 254.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.00 276.79 610.88 592.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.58 220.94 918.91 337.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.01 224.09 822.95 322.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 941.72 71.07 1010.56 280.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.01 343.09 1521.56 700.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1310.82 12.52 1385.68 250.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.24 45.93 988.85 288.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.01 201.54 1302.31 490.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.94 52.10 855.22 218.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.44 0.00 930.25 265.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.80 41.43 689.27 328.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.63 70.64 803.74 333.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1610.14 552.84 1764.89 1001.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.31 33.74 1446.16 285.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1444.27 29.44 1525.96 283.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.20 525.05 681.09 981.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.56 670.11 469.08 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1373.42 0.00 1433.32 250.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 738.35 271.61 773.83 323.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1226.91 349.82 1266.67 370.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 16.03 902.28 49.09 997.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 399.75 871.95 481.49 959.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 763.59 190.76 828.94 352.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 203.44 717.73 246.72 810.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.15 532.88 376.46 1063.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.61 163.83 1308.95 476.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.16 0.00 1540.47 137.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1473.05 456.90 1508.78 526.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.70 454.01 610.29 487.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1499.23 177.36 1522.82 230.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1429.41 770.30 1489.14 917.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1415.81 102.20 1449.24 160.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1739.63 145.22 1762.09 192.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1291.33 331.94 1320.91 412.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1293.12 144.07 1329.93 213.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1752.53 459.81 1882.82 909.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1453.68 520.88 1644.26 978.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1627.27 0.00 1693.69 240.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1668.49 0.00 1762.37 256.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1528.58 0.00 1631.03 233.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.40 443.31 1620.15 863.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1824.55 558.39 1920.00 991.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1393.07 281.24 1524.15 651.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 957.94 0.00 1028.44 119.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.42 42.23 1257.29 316.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1423.17 0.00 1474.12 226.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002164.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002164.txt
deleted file mode 100644
index fdf6079a5a6094c83905c59a5588fd6133dd76bc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002164.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1330.27 36.47 1409.11 281.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1253.07 18.50 1328.39 253.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.09 296.03 767.75 591.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.53 100.96 776.55 308.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.33 82.18 827.42 253.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.93 2.94 890.50 281.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 906.98 35.51 955.19 102.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1704.36 495.94 1826.15 939.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1207.04 360.09 1247.60 385.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.83 276.10 656.46 620.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.20 71.64 671.94 358.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 918.66 86.48 993.57 295.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.41 52.95 933.96 298.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.76 567.25 655.39 1027.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.49 729.55 808.40 1080.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.61 215.91 1280.08 505.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1345.23 341.22 1493.13 688.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1492.71 430.05 1621.40 854.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.23 58.07 1235.73 203.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.08 585.98 332.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.97 571.25 472.90 1021.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1048.08 -0.16 1065.32 51.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1799.85 686.75 1828.57 756.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.41 219.84 910.05 347.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.90 -1.52 1606.33 224.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1411.44 281.31 1514.23 490.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1429.15 456.20 1469.47 524.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1492.54 177.66 1524.89 226.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.87 -0.04 825.63 82.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 931.00 3.28 1006.43 136.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.97 0.00 922.13 73.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.36 678.30 198.20 1079.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.84 320.24 475.22 633.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.83 298.36 406.32 646.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.39 436.05 652.47 470.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1397.23 507.71 1576.12 955.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.07 726.80 409.01 1079.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.87 -1.63 1368.15 249.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1387.12 760.09 1430.65 900.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.65 -0.74 1456.23 230.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1385.46 100.80 1419.17 159.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1833.21 534.77 1920.28 952.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1631.40 2.94 1732.60 282.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1563.15 27.06 1655.49 274.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1423.70 35.30 1508.44 284.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1022.72 0.00 1055.37 39.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 745.81 226.78 811.87 344.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.30 260.64 794.08 346.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.96 48.31 831.73 189.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.76 47.68 694.80 333.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 489.09 168.72 512.07 210.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.56 59.46 525.56 212.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 348.85 941.58 411.65 1035.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1545.50 544.77 1698.17 983.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.97 27.98 780.60 98.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.08 0.17 732.47 278.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1724.95 161.78 1751.17 211.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1272.28 348.28 1307.90 429.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002185.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002185.txt
deleted file mode 100644
index 8850476ae5af47c59836572bb22a1b702680a3d5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002185.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 750.12 85.17 825.38 255.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.18 107.17 765.35 342.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.08 48.97 923.38 294.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.27 3.92 869.21 272.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.59 261.82 634.39 595.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.45 325.45 469.33 639.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.17 62.35 651.70 340.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.66 287.47 763.79 577.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.97 58.70 521.91 210.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.62 213.26 1275.56 502.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 913.79 85.85 987.69 293.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.98 707.64 193.21 1081.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.11 745.88 379.37 1080.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.86 420.59 628.20 437.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.95 303.95 396.79 651.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.78 580.06 474.48 1034.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.49 584.83 648.07 1042.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1698.23 176.96 1721.40 227.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1359.16 745.29 1404.74 885.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1016.75 -0.00 1055.24 37.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.52 354.99 1241.63 382.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1424.10 450.46 1460.62 512.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.64 219.83 882.52 344.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.09 605.37 306.99 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.36 266.63 777.37 348.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1389.62 -0.34 1457.25 222.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1441.95 -0.28 1509.24 195.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.21 0.00 1344.96 239.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1413.73 266.20 1521.03 498.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.27 424.65 1624.65 845.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1548.96 28.10 1641.29 274.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.45 0.15 1596.02 220.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1628.16 11.44 1720.11 291.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.59 10.51 1300.07 240.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.71 22.75 1492.87 267.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1313.40 33.51 1389.37 274.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 922.79 2.96 995.41 137.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.76 0.00 913.93 236.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.35 56.68 811.33 149.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.06 40.03 690.91 328.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.31 7.83 713.62 284.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 730.40 228.28 797.64 334.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1347.02 334.37 1488.51 613.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1378.19 497.38 1547.57 950.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1519.17 522.58 1655.84 949.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1698.68 509.27 1817.96 965.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1810.59 510.61 1921.05 917.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.29 747.60 829.02 1078.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 305.31 980.81 393.85 1056.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1267.09 346.77 1305.74 428.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1374.66 91.43 1403.51 150.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1472.11 159.43 1506.75 200.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.62 56.71 1229.28 200.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002186.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002186.txt
deleted file mode 100644
index 39544be5e24bb2e68bcd25819a1b322e73af1a4e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002186.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1265.21 346.78 1305.56 426.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.08 48.24 923.26 293.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.32 325.25 468.68 637.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.32 285.69 762.47 576.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1134.38 56.29 1232.43 202.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1471.27 160.11 1506.79 200.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1372.74 92.30 1404.46 149.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1640.57 11.44 1720.11 291.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.96 -0.16 1458.37 220.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.24 0.00 1340.89 238.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 302.70 982.24 391.57 1057.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.32 -0.26 1509.61 196.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1424.05 449.29 1459.41 512.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.74 421.91 1624.95 843.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1415.60 261.92 1520.94 498.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.23 218.32 1275.74 502.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1221.44 8.41 1297.58 238.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.35 746.55 828.06 1080.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.74 419.52 627.15 436.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1806.70 508.92 1921.05 917.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1696.67 171.94 1719.25 227.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1375.95 496.29 1547.95 947.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.27 333.62 1488.24 612.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1698.68 511.13 1822.01 967.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1520.63 522.58 1654.88 949.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.98 58.35 522.23 209.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 729.74 232.34 795.51 320.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.27 586.54 649.07 1043.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1017.16 0.00 1050.58 37.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.34 579.51 474.48 1032.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.03 747.96 378.13 1081.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.05 708.70 188.18 1082.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.26 303.95 396.79 651.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.84 351.63 1241.17 381.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.22 22.30 1492.87 271.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.82 0.00 1598.80 217.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.27 3.92 867.64 272.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1313.40 31.95 1389.43 274.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.85 85.85 986.81 291.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.97 259.41 630.11 594.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1547.99 28.51 1629.68 274.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.17 62.15 650.68 338.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.52 108.17 764.91 343.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1356.55 743.41 1403.26 883.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.89 84.46 823.84 253.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.74 263.83 775.20 347.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 920.45 1.79 994.90 138.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.12 605.62 306.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.23 218.53 880.70 345.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.07 55.86 811.80 150.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.59 6.87 712.27 286.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.84 -0.72 911.97 236.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.74 37.38 691.67 326.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002191.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002191.txt
deleted file mode 100644
index b6e3cdc645e836cfa570e46145f79330196207cb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002191.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1466.97 154.50 1500.86 203.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1349.23 731.78 1396.40 872.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1017.48 0.00 1051.33 35.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1263.45 342.86 1304.00 423.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.90 0.00 1386.87 208.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1345.42 324.15 1488.26 610.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1810.94 504.43 1921.28 913.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.69 -0.40 1330.55 231.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.15 488.23 1544.40 939.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1519.52 517.43 1649.77 944.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1364.58 91.01 1395.88 146.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 292.44 960.58 385.96 1065.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.94 209.42 1273.85 498.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.41 3.47 1277.91 172.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.04 0.00 1525.52 190.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.30 56.38 647.97 337.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.05 0.00 1599.72 213.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.42 109.04 759.96 338.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.58 255.58 629.96 589.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.39 330.56 466.90 635.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.33 748.42 831.39 1080.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.19 279.33 753.70 572.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.97 578.31 488.34 1029.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.19 589.78 648.86 1051.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.11 711.72 165.13 1081.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.07 753.46 364.25 1080.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1199.62 349.45 1239.53 377.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.68 53.70 523.69 205.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.82 0.00 1456.66 213.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1414.98 255.25 1519.98 484.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1425.75 441.55 1462.67 502.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.60 0.00 1512.20 191.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 911.31 81.78 984.68 286.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1626.70 6.07 1719.69 289.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.38 29.14 1632.96 274.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1399.04 21.09 1484.21 266.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1306.86 27.43 1380.02 267.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1699.80 508.31 1825.83 964.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1134.58 51.07 1229.46 195.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1629.85 596.27 1681.58 843.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.05 414.45 1622.59 829.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 840.87 -0.59 902.82 233.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.81 33.13 696.11 319.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.31 50.35 810.55 173.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.81 0.00 765.35 110.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.26 607.67 294.47 1080.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.65 211.00 873.65 342.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.31 265.15 771.93 343.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 919.58 0.37 988.57 131.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.90 45.38 927.44 291.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.40 83.21 820.94 253.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.29 4.24 866.47 264.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1694.55 167.61 1713.74 223.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.42 0.00 655.61 88.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.79 1.39 707.04 282.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.88 303.46 397.19 650.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002197.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002197.txt
deleted file mode 100644
index e0ebeeff3d998781f1b85acce3eea6ab11a6e22f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002197.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1479.76 402.91 1625.12 807.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1623.93 584.41 1679.35 823.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1794.49 490.06 1919.46 895.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1341.26 719.92 1390.38 856.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.85 258.51 1520.82 481.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1264.22 339.89 1302.77 419.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 286.08 970.40 367.94 1066.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1358.06 81.53 1388.41 139.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.73 17.31 1478.11 262.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.01 0.26 1267.50 151.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.32 207.61 1275.03 494.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.77 478.10 1541.89 921.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1515.24 510.80 1646.11 941.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1700.21 505.97 1829.28 963.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.79 0.00 1388.49 206.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.55 317.28 1485.71 656.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.30 2.51 867.18 255.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.30 40.95 928.43 286.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1299.10 21.69 1373.98 262.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.53 104.03 751.71 334.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.04 584.75 484.68 1031.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.62 85.53 817.60 253.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1633.03 641.71 1683.28 743.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.84 0.00 895.95 231.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.83 0.00 763.57 120.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1460.46 150.53 1491.80 205.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.34 330.86 463.11 648.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.76 307.13 393.80 648.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.90 252.84 635.61 585.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.55 272.31 761.76 566.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.09 53.69 643.71 321.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.46 0.00 1606.98 203.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1133.96 47.86 1226.90 191.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.68 54.31 551.14 202.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.69 0.00 709.25 280.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1016.93 -0.02 1051.14 32.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.58 -0.38 1325.51 229.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.28 0.00 1457.10 210.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 911.87 0.00 980.15 125.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.11 262.50 762.21 341.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.50 201.83 869.52 336.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.84 608.37 282.04 1081.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1535.82 27.18 1624.58 276.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.59 78.42 985.09 287.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.71 753.00 351.60 1087.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1625.18 5.07 1721.38 284.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.52 0.00 1515.60 179.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.67 710.53 143.48 1085.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.56 752.88 834.63 1083.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.25 586.81 647.57 1054.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1198.92 349.42 1237.67 374.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.13 51.23 515.71 201.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1693.65 166.54 1714.78 220.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.02 28.45 688.42 313.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1429.31 435.80 1464.63 495.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.07 416.08 630.40 445.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.30 49.01 809.42 159.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1617.64 28.87 1639.05 92.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002198.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002198.txt
deleted file mode 100644
index 2dd01c865c26c548cd4055f8c29a86b8e8e786be..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002198.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 456.64 584.66 647.94 1054.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.43 751.47 835.44 1087.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.43 707.90 141.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.31 584.38 477.94 1040.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.50 753.69 350.45 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1016.94 0.00 1050.01 31.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1693.50 171.32 1716.49 220.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.65 53.90 551.06 203.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1632.25 639.04 1683.88 739.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.36 104.79 749.75 331.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.28 53.25 643.29 294.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.89 40.33 929.40 286.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.13 2.45 867.87 255.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1530.92 24.98 1623.70 275.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 906.88 75.70 985.09 283.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1390.89 14.81 1476.68 259.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1624.17 2.45 1721.10 284.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1181.54 205.16 1274.07 493.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.91 16.90 1375.11 260.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.34 85.33 816.79 251.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.59 -0.13 885.89 230.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.95 0.00 710.07 280.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.28 27.34 698.58 311.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.42 46.89 808.76 160.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.58 0.00 763.47 115.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.02 0.00 1606.93 202.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1132.92 46.58 1226.83 192.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1420.32 256.76 1521.02 479.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.32 0.18 1456.25 207.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1198.64 346.06 1237.64 374.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1700.07 505.27 1830.10 960.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1790.36 487.12 1917.14 890.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.62 475.82 1540.81 917.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1513.68 509.77 1646.71 941.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.33 0.44 1266.77 152.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1354.90 80.85 1388.44 138.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1261.21 338.45 1302.59 419.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1459.04 150.20 1489.96 204.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1318.41 0.00 1388.57 204.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.55 49.68 517.75 201.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1338.89 314.63 1488.61 654.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.02 199.26 868.95 336.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.97 605.62 278.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1429.64 433.15 1464.37 490.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.77 582.63 1679.47 822.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.96 0.00 978.52 107.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.06 413.82 632.05 443.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.57 264.14 760.56 319.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1441.05 0.00 1515.86 177.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 284.73 968.77 367.89 1064.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.88 0.00 1323.78 227.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.06 307.24 393.10 652.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1339.64 716.20 1388.51 854.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.51 251.41 637.62 584.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.25 328.95 461.69 648.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.06 400.09 1625.05 807.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.80 272.56 759.17 564.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002211.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002211.txt
deleted file mode 100644
index ab155de3a6f9561b7819b70c62caaa51fc9097f0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002211.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1325.98 700.81 1378.09 840.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1692.69 161.12 1725.98 219.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1625.54 625.66 1675.89 729.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1195.84 342.74 1235.52 369.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1442.25 143.55 1464.72 186.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1259.89 333.30 1298.97 415.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.36 387.02 1626.29 802.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1695.89 514.81 1827.48 975.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1771.66 463.29 1902.16 867.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.32 0.00 1518.41 172.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.81 241.57 1530.31 476.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.94 0.00 1392.79 192.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 619.70 389.59 637.57 415.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.21 0.04 1298.08 207.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.96 39.85 1221.91 226.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.76 303.89 383.64 639.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.80 589.79 483.10 1057.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.35 198.41 1270.22 488.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.13 5.27 1358.91 247.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.65 758.33 335.20 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1373.30 4.47 1466.37 247.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.85 17.89 1613.37 272.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1623.67 1.87 1719.55 283.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.67 304.72 1488.38 553.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.09 461.22 1535.06 907.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.40 496.29 1652.17 927.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 266.93 991.71 341.52 1075.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.13 47.40 549.95 240.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.21 756.04 840.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1343.74 67.83 1375.17 126.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1598.11 0.00 1644.38 115.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.77 569.61 1681.86 816.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.02 263.25 750.69 556.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.41 99.01 737.81 328.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.25 78.55 816.24 250.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.83 0.00 874.25 245.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.13 25.72 924.77 280.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 907.04 67.84 982.41 279.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.56 323.67 460.23 666.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.29 231.10 642.21 561.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.38 45.48 640.13 278.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 903.17 0.00 965.09 230.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.73 0.00 1251.40 143.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.74 582.02 647.29 1049.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.32 6.84 811.51 84.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.29 20.12 696.29 305.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.82 0.00 707.60 273.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.43 49.29 763.91 161.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 721.22 123.88 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1430.78 418.98 1466.12 469.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.65 609.28 268.35 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.62 44.62 513.30 196.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.91 187.72 864.22 329.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002214.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002214.txt
deleted file mode 100644
index f6d5c2700d193365c154b13d025b49ab7b726f89..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002214.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-backpack 0.00 0 0.00 1628.95 625.66 1680.51 728.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1258.77 333.91 1297.58 415.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1505.16 493.97 1653.22 922.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.92 763.68 321.46 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.98 305.37 1489.24 545.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.71 0.00 705.79 273.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.18 21.73 706.00 306.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.96 51.62 761.25 160.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.77 9.17 814.03 81.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.96 21.05 1609.88 278.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.99 0.00 1246.42 140.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 898.36 0.00 962.56 231.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.68 0.00 1518.94 172.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.34 0.00 1393.92 190.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.85 387.17 1626.31 802.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1768.16 464.83 1898.58 869.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.87 0.00 792.51 85.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1623.35 568.23 1684.77 812.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1439.33 142.41 1459.92 183.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.36 386.52 634.98 409.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 727.25 122.84 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.29 101.71 735.60 330.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 259.20 1005.78 336.75 1080.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.65 41.68 1223.33 225.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.18 48.15 550.01 279.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.39 586.35 646.78 1053.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.73 240.57 1531.90 537.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1339.07 69.07 1371.40 127.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1693.50 520.82 1824.96 981.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.94 0.00 1294.96 206.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.44 31.57 923.74 282.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.06 69.54 980.99 279.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.55 80.12 816.52 255.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.83 0.00 874.92 248.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.86 45.67 639.50 276.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.38 615.01 270.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.75 188.77 862.96 330.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.79 759.18 842.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.59 229.77 639.54 561.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.62 329.90 462.21 676.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.74 6.52 1357.15 249.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.15 261.81 747.35 553.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1323.81 702.30 1376.41 841.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1690.74 166.39 1728.67 221.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.37 2.83 1463.10 247.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.54 46.43 516.25 197.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.79 0.00 641.26 97.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1196.25 340.72 1235.22 369.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.08 462.53 1533.59 906.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.91 3.76 1719.17 287.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.38 306.65 390.72 650.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.59 590.98 483.79 1057.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1175.38 199.45 1269.84 488.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002217.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002217.txt
deleted file mode 100644
index e5acdf3ac6b81d1b6a8340c164be9480725ff571..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002217.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 706.52 50.24 760.10 166.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.13 20.09 703.57 304.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1695.35 169.08 1730.44 221.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.85 0.00 791.41 81.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.05 45.28 515.34 195.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.18 188.40 861.63 329.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.64 0.00 700.10 271.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 251.07 1011.67 332.97 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.04 9.40 816.19 121.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 896.66 0.00 959.05 230.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.31 30.46 925.29 279.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.08 758.91 845.14 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1765.21 463.84 1894.30 866.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.05 588.69 644.21 1058.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.63 490.79 1654.60 917.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1688.53 519.49 1822.32 988.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1624.43 563.38 1687.20 801.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1429.27 417.84 1468.20 488.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.26 618.88 269.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.69 382.82 633.30 406.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1196.17 342.47 1234.23 367.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1175.24 198.16 1269.16 487.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.53 305.18 1490.16 535.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.63 461.43 1532.22 905.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.75 23.10 1605.71 279.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.86 0.00 1457.18 244.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.97 0.00 1291.71 171.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.44 5.49 1351.34 246.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1604.16 0.00 1663.52 120.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.17 6.14 1717.40 290.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.83 44.38 637.43 271.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.60 103.04 734.21 335.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.38 0.00 875.65 248.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.34 80.14 815.75 252.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.48 330.67 462.47 681.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.56 731.60 123.84 1085.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.26 227.84 634.81 559.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.37 258.21 746.70 546.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.66 768.08 314.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.38 588.52 480.62 1058.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1486.94 386.38 1626.45 801.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.66 237.23 1531.91 536.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 906.48 68.37 981.03 276.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1176.10 0.00 1240.65 139.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1628.99 621.40 1682.70 725.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.92 0.00 1517.00 170.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.52 0.00 1395.81 189.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.34 39.60 1222.88 222.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.42 306.10 389.80 659.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1322.94 700.27 1374.83 839.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.99 46.72 552.21 279.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.09 0.00 642.07 94.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1335.71 69.03 1367.93 127.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1259.85 332.03 1296.96 414.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1430.58 136.49 1456.70 180.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002222.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002222.txt
deleted file mode 100644
index 0edc7bb2c053e09775424aa0026a0b7182554a11..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002222.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1447.64 0.00 1515.54 168.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 612.74 377.82 629.88 398.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.84 384.20 1630.23 798.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1417.74 230.67 1530.72 553.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.18 0.00 874.71 248.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.38 65.58 980.14 276.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1699.21 166.46 1736.18 216.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.02 82.19 812.04 256.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.77 588.92 475.10 1053.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1219.17 0.00 1288.79 164.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.93 37.54 1221.37 226.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.90 252.75 748.72 540.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -4.63 733.89 125.66 1082.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.20 774.15 306.23 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1426.08 414.31 1467.59 488.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.28 592.72 641.86 1059.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.94 106.25 732.64 330.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.53 38.95 636.89 274.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.40 226.05 631.91 555.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1193.96 337.11 1233.37 365.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.14 331.67 465.41 681.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 238.79 1022.06 324.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1423.54 131.45 1447.79 175.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1499.98 482.83 1657.85 900.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.60 44.53 556.65 276.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.89 309.26 391.03 664.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1626.66 555.14 1689.79 796.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1764.11 461.69 1886.66 857.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1357.48 301.99 1489.18 527.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.17 761.19 850.47 1082.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1342.26 458.02 1527.90 902.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1683.66 518.14 1817.73 984.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.00 0.00 637.24 94.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.42 187.02 860.53 327.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.68 42.59 519.52 192.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1628.06 614.42 1689.87 714.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.14 626.75 268.93 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1796.30 703.13 1818.60 779.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.08 16.43 702.69 299.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.18 -0.35 699.58 270.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.97 0.00 789.54 82.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.12 46.26 764.94 207.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.45 0.00 952.63 97.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.28 28.90 926.72 276.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1171.49 0.00 1233.36 142.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.93 196.14 1267.82 484.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.74 0.00 1471.44 190.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.29 0.00 1395.67 186.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1330.20 66.93 1362.70 126.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1257.20 330.14 1294.25 412.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1321.82 696.60 1373.39 835.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 943.45 21.64 964.97 61.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1619.71 3.17 1716.00 288.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1500.13 25.91 1601.86 279.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.93 0.35 1449.35 240.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.77 3.74 1348.62 244.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002227.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002227.txt
deleted file mode 100644
index 4141f29ca7da98ad081e68dd3c8c032cf7b59b59..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002227.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.53 177.66 538.92 203.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 942.52 22.16 963.26 62.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 607.15 375.11 624.19 395.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.22 0.00 1475.16 189.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.74 0.00 1388.12 185.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.22 0.00 1514.72 160.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1497.24 376.98 1630.96 788.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.90 228.45 1530.24 576.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1419.53 124.88 1447.41 176.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.92 104.80 727.90 329.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.17 766.28 857.59 1077.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.24 224.05 624.49 551.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.93 35.85 634.96 273.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.02 333.38 467.39 683.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.29 247.64 748.42 539.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.23 41.98 513.13 191.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1169.21 0.00 1225.71 93.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1701.63 166.10 1738.42 213.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1323.45 65.20 1357.78 122.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.12 601.36 634.01 1069.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.82 42.99 763.08 166.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.18 14.19 706.78 294.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.22 0.00 625.13 91.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.40 0.00 675.02 269.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.58 43.76 557.29 238.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.99 183.10 859.79 328.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 737.78 118.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.66 776.52 302.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1502.01 25.31 1601.22 281.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1617.36 1.82 1715.88 288.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.17 1.58 1340.83 242.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.54 -2.20 1441.41 241.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1172.81 194.19 1268.58 484.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.28 26.74 927.37 274.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 904.98 63.46 979.36 274.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.31 85.44 807.29 254.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1193.40 335.11 1231.94 363.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.78 0.00 1281.46 163.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.53 478.78 1657.25 900.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.84 452.82 1523.72 895.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.01 298.00 1484.00 529.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1678.50 517.08 1814.52 984.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1623.45 550.50 1690.06 795.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1320.06 693.54 1372.71 831.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.36 1026.34 314.74 1081.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.65 591.69 458.85 1059.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1759.05 452.88 1882.05 850.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.01 630.82 265.11 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.39 0.06 874.17 243.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.50 312.81 391.97 667.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1257.42 330.19 1293.34 412.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.97 0.00 787.52 85.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1423.70 409.21 1468.39 485.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1626.55 602.81 1690.52 707.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1794.23 701.98 1822.34 782.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 890.51 0.00 947.32 94.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.29 36.58 1220.11 192.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002228.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002228.txt
deleted file mode 100644
index d6bb3c278d9d05ffed909cbd8b6d5289113c3341..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002228.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1254.62 329.65 1292.93 410.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1701.93 160.15 1737.81 213.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1323.29 64.00 1356.34 122.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1192.10 334.92 1232.13 363.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1424.23 408.40 1467.97 483.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1617.36 1.82 1715.16 285.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1418.64 125.65 1446.23 176.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.18 0.00 1475.38 189.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.24 0.00 1513.87 158.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.97 0.00 1282.73 161.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.83 0.00 1385.74 184.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.02 229.36 1529.37 574.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.85 0.00 1224.30 82.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.27 0.00 623.19 92.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.10 451.61 1522.34 894.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.47 13.90 708.02 145.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.91 -0.25 675.58 268.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 893.40 0.00 946.76 94.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.03 41.96 766.44 166.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1125.71 35.20 1221.46 212.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.54 374.75 1631.21 786.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1172.60 193.60 1268.58 484.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1271.47 1.58 1340.79 241.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1624.04 550.68 1688.87 794.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1758.43 451.18 1880.80 845.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1501.51 26.41 1601.69 280.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.85 296.53 1483.85 526.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.97 -2.20 1440.35 241.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.62 775.54 299.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1490.45 477.51 1656.68 898.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.74 35.59 634.96 271.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.28 223.12 623.50 552.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 511.75 171.38 537.33 201.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1677.99 516.90 1812.26 984.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 904.98 62.77 979.46 273.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 848.89 26.35 927.98 274.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 737.38 123.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.43 181.54 860.88 325.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.77 40.77 512.28 192.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.51 43.07 557.16 238.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.49 333.64 468.19 682.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.22 314.44 386.76 666.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.44 86.81 806.77 254.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.39 247.33 746.91 538.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.66 104.77 726.95 325.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 942.10 21.87 964.15 62.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.74 0.00 787.71 83.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 230.86 1024.90 313.77 1081.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.64 767.07 859.49 1077.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1319.98 693.08 1372.36 830.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.88 592.29 449.77 1062.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.92 602.39 632.76 1068.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.03 373.96 622.01 394.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1625.80 601.74 1688.55 706.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1794.81 703.09 1822.82 783.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.49 630.64 264.37 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.70 0.06 873.53 243.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002229.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002229.txt
deleted file mode 100644
index bb6a522a43b9a3e4b8665f8c3270d165f2c1f5a9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002229.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 665.62 247.33 747.17 536.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.98 767.68 860.99 1077.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.33 220.41 621.88 550.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.29 331.97 470.01 682.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1502.26 25.31 1600.21 279.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.09 593.60 453.41 1062.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1423.92 406.26 1468.58 479.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1192.97 334.07 1232.16 363.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1625.06 604.04 1690.50 707.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 603.78 372.98 620.92 392.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1794.28 704.84 1823.29 783.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1757.06 448.31 1880.13 838.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1677.67 516.53 1811.94 983.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1418.32 125.20 1444.80 174.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1496.04 372.78 1631.61 785.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.30 229.02 1529.28 573.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1408.30 0.00 1476.14 188.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.24 0.00 1384.12 183.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.88 0.00 1280.94 160.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.11 34.85 634.59 271.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1318.75 691.41 1372.26 828.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.69 315.19 386.46 666.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1701.28 159.97 1739.31 214.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.18 777.53 301.08 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1257.50 329.13 1291.94 410.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 942.11 19.59 964.83 62.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1450.75 0.00 1512.76 157.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.89 0.00 1222.24 81.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1616.24 0.67 1716.55 286.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.46 294.73 1485.13 525.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.09 449.13 1519.58 893.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1488.97 475.23 1657.55 899.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1624.77 549.89 1688.74 793.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.69 602.83 630.30 1070.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.28 34.30 1219.68 182.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1172.06 193.24 1268.58 482.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1347.52 -2.20 1438.05 239.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.26 -0.28 1338.61 241.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.42 41.09 763.91 166.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.01 0.00 946.92 97.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 904.55 61.31 979.02 272.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.28 25.42 926.09 273.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.76 40.02 511.84 190.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.93 0.00 620.33 92.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.86 103.21 726.46 327.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.93 12.88 708.87 143.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 738.17 118.65 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.48 179.87 860.28 324.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.12 41.81 559.46 256.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1322.78 62.46 1355.52 120.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 229.64 1027.25 314.36 1081.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.23 0.00 676.28 265.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.85 630.28 263.14 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.97 0.06 873.53 240.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.70 85.85 806.31 253.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002239.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002239.txt
deleted file mode 100644
index af0d2554ad98c7d910b583dd81b134acb93118fd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002239.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1315.81 674.83 1371.31 811.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1401.68 119.46 1431.71 157.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 202.03 1008.28 307.88 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.51 314.27 383.50 668.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1191.02 328.81 1230.78 357.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1424.04 398.32 1469.85 465.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.79 359.26 607.24 383.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.42 0.00 784.84 81.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.25 0.00 1265.35 128.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.33 0.00 1205.07 70.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1429.20 223.82 1528.48 584.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1493.63 353.48 1636.10 754.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.78 0.00 1514.01 151.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.27 29.77 629.04 278.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.46 241.79 740.50 530.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.22 35.98 564.95 209.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.62 36.18 509.66 185.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.13 5.87 714.16 102.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.95 0.00 686.74 267.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.52 39.42 754.67 156.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.09 0.00 937.13 92.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.18 604.29 444.95 1079.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.84 0.06 864.86 232.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.18 80.37 804.47 254.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 904.32 54.87 977.87 267.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.87 19.26 921.08 264.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1502.30 16.84 1598.16 275.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.24 98.13 718.54 322.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1708.16 162.93 1734.60 214.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.66 203.78 608.06 531.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1747.86 427.20 1873.38 817.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 472.22 131.72 507.86 180.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.92 631.51 253.30 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.12 -0.46 1365.90 168.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1315.72 51.44 1347.52 106.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1852.67 383.02 1922.31 827.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1668.68 520.46 1806.38 992.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1475.58 468.23 1655.03 893.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1617.99 535.70 1680.98 772.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.36 284.16 1485.72 530.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1331.84 433.75 1503.62 866.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1124.30 30.03 1216.04 203.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 731.04 111.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1254.28 323.28 1289.77 405.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.43 166.89 860.46 319.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1788.40 712.68 1822.36 794.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1168.48 187.74 1265.91 477.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 938.55 12.70 959.68 55.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.63 775.49 878.73 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.13 599.76 613.85 1074.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1613.38 -1.95 1720.04 283.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1618.48 596.52 1675.69 696.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 509.13 165.31 536.76 198.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.09 0.00 1327.05 227.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.96 -1.10 1480.42 182.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.81 -0.96 1421.07 232.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.76 780.06 284.39 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.61 330.38 475.47 677.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002243.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002243.txt
deleted file mode 100644
index c1df53b6fa830a206bea691c3c1fc6718b2867bc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002243.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1313.03 47.21 1342.94 103.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1395.78 114.25 1425.52 142.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.84 776.92 885.99 1080.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.35 357.16 604.97 381.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.32 605.80 440.24 1079.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.11 203.78 605.73 530.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.90 331.36 476.78 680.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.26 97.63 714.46 371.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.55 27.88 626.11 276.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.66 79.44 800.40 255.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.74 239.23 740.50 527.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.50 20.42 919.46 263.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.16 -0.88 865.05 227.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1124.05 29.33 1214.97 204.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.37 52.84 977.05 267.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1666.01 527.18 1804.84 1001.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1619.68 530.99 1682.34 770.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.08 35.71 568.10 206.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.24 33.68 509.24 184.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.22 -1.01 1395.88 172.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.92 -0.58 1481.18 180.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.32 786.06 274.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1476.24 466.35 1652.19 894.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.74 187.07 1264.88 477.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.44 -1.90 1415.33 226.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.10 -1.25 1322.88 227.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1614.50 -1.95 1720.04 286.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1501.43 17.64 1597.98 274.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.80 281.77 1487.60 528.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1314.50 669.91 1369.80 807.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 472.38 139.87 494.93 176.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1785.81 721.27 1821.25 799.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 936.62 12.63 959.63 55.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1254.05 323.68 1289.46 405.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1422.90 394.58 1470.53 462.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1192.54 328.53 1230.85 356.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.60 431.37 1499.98 866.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1613.98 588.06 1673.11 689.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1462.97 0.00 1514.76 151.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1745.60 424.77 1869.18 817.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1151.26 0.00 1197.52 68.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.00 0.00 1260.50 126.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1845.86 382.83 1920.00 823.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.92 219.96 1531.72 560.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.03 155.74 549.51 193.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.62 0.00 691.48 274.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.52 42.56 745.83 163.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.75 4.47 722.63 100.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.51 0.00 933.92 96.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.11 165.11 860.55 325.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1492.33 350.86 1639.40 746.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.37 741.99 100.98 1081.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.06 635.25 250.42 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1707.64 165.61 1735.10 215.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.68 598.28 609.65 1074.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.30 315.13 379.23 669.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 189.70 1018.55 303.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002260.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002260.txt
deleted file mode 100644
index 62415a840f450d4cbe421dff8ad67475d575e6fb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002260.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1187.63 323.62 1228.20 354.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 928.16 18.36 954.32 61.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1617.25 1.19 1714.69 293.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1486.00 25.70 1583.75 285.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.92 42.58 764.16 225.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.48 0.25 689.66 154.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.91 0.39 736.98 96.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.01 33.19 505.72 182.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.53 655.20 225.05 933.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.01 184.68 1263.62 475.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1303.45 -1.07 1394.68 219.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.35 203.59 1543.71 558.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.88 274.66 1489.46 583.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.81 815.19 228.25 1087.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.53 790.97 902.39 1085.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1660.24 532.62 1804.81 1012.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1699.70 413.42 1846.42 783.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1519.16 -0.20 1615.84 159.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1775.70 738.61 1812.63 811.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.12 607.84 435.83 1079.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.74 322.97 377.76 625.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.08 341.42 474.19 696.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.73 225.90 737.86 515.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.19 255.42 664.69 484.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1839.30 362.44 1920.00 790.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1411.83 -3.21 1483.94 170.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1251.11 321.27 1288.53 402.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1693.00 172.56 1726.26 224.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.86 0.00 1306.10 221.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.35 427.14 1505.68 863.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1303.23 662.40 1367.19 799.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.29 28.60 1200.93 300.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 585.89 360.40 605.69 393.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1623.23 521.01 1688.87 753.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.70 614.28 616.03 1074.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.76 197.49 609.21 524.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.35 105.75 695.77 322.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.47 85.67 770.92 260.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.87 -1.60 874.90 295.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.42 16.76 922.65 260.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 898.33 50.21 962.06 263.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1607.55 572.91 1675.52 674.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1488.61 348.64 1647.52 755.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1421.57 386.02 1471.43 457.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.81 160.92 855.49 319.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1371.59 115.48 1402.82 141.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1474.34 446.85 1635.18 864.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1286.27 43.39 1316.35 103.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.07 153.31 1289.92 461.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.51 23.34 610.76 247.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002269.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002269.txt
deleted file mode 100644
index 83a5f89ea5fe30bd95784bf4bdc8188947c7a36d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002269.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1370.66 271.64 1493.60 495.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.82 626.56 610.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.23 625.08 421.53 1096.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.94 822.88 213.76 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.44 802.75 911.40 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.59 420.68 1501.20 847.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1474.49 441.16 1623.29 857.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1621.56 514.08 1692.51 750.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1659.01 535.81 1798.15 1019.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1187.13 325.88 1227.61 353.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.61 88.34 758.40 313.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.64 250.14 665.22 479.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.72 189.69 614.17 507.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.19 20.95 603.35 233.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1490.48 337.92 1640.55 558.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1422.65 384.26 1476.33 451.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1837.36 349.47 1920.00 781.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1615.48 562.20 1683.12 680.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.60 331.59 377.38 650.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.30 343.77 471.84 696.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.51 154.08 1288.83 458.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.01 224.61 742.66 509.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1611.41 -2.35 1715.86 292.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1474.18 25.01 1577.94 284.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.75 104.79 686.84 303.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1467.72 0.00 1514.79 139.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1361.03 116.63 1393.44 164.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1269.06 38.77 1300.69 96.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1250.51 320.91 1288.37 400.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1689.13 170.59 1721.12 223.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1522.63 0.00 1619.79 157.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.46 0.00 806.65 108.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.10 44.95 763.03 191.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.76 0.00 688.51 152.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.75 0.87 877.12 297.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.88 15.48 920.27 260.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 587.21 350.90 608.73 384.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.71 158.90 849.59 318.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1297.69 651.31 1363.58 785.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.49 51.94 960.52 263.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1010.60 0.00 1037.20 22.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.57 203.50 1537.97 544.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1164.47 184.48 1263.54 473.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 924.32 23.81 941.81 55.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.11 0.00 1293.39 215.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.17 0.00 1384.97 216.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1417.91 0.00 1487.63 168.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1772.54 755.62 1805.84 815.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.48 0.00 1400.83 164.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1095.86 25.94 1184.23 241.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1710.75 398.03 1841.56 744.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.02 659.18 216.42 983.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002276.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002276.txt
deleted file mode 100644
index 25c5259fb8f7ab8476634b9596a8b9f3ec53a153..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002276.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1147.65 0.00 1192.69 77.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.59 329.99 380.92 692.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.64 86.77 753.13 268.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.47 186.03 612.57 504.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.50 51.45 956.65 261.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.00 14.26 921.98 257.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.82 0.49 875.54 299.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.64 19.61 598.21 223.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1372.02 264.51 1491.23 481.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.87 247.13 668.17 474.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1469.21 25.00 1574.21 287.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1166.84 182.26 1265.09 472.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.24 0.00 1267.69 148.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.53 411.32 1498.42 831.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1473.05 437.95 1614.58 853.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1609.94 563.07 1682.39 685.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1488.84 328.70 1637.14 548.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 834.36 197.94 1081.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1828.89 352.04 1920.00 782.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 923.14 18.82 949.14 61.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.86 222.43 746.36 505.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1426.23 376.88 1478.92 444.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1185.90 324.86 1227.76 351.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.84 0.00 1488.16 166.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1283.03 0.00 1374.71 211.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.83 0.00 800.20 136.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1651.46 547.68 1790.61 1029.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1711.31 394.33 1838.68 749.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.23 0.00 684.79 148.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 843.63 0.00 899.90 221.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1608.56 4.74 1713.16 296.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.59 0.00 1404.04 160.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1609.91 511.65 1684.88 744.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1526.36 0.00 1619.45 156.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.64 47.23 759.22 180.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.90 201.42 1535.09 523.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.83 804.88 920.37 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1769.31 750.57 1800.16 822.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.47 347.37 479.14 700.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.94 0.00 753.19 83.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.88 624.34 596.00 1075.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.08 628.61 416.93 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.31 150.29 847.51 316.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 668.22 217.26 989.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.81 342.14 609.04 371.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1086.83 23.69 1173.51 239.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.09 106.37 680.78 350.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1688.68 173.62 1719.47 227.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1249.75 319.20 1288.21 399.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1295.77 641.13 1361.55 775.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1260.49 37.11 1291.51 89.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1354.95 103.91 1390.62 155.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002287.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002287.txt
deleted file mode 100644
index 6da5e2c0ce9ac4e69b5e50c241c069844f242776..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002287.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 670.55 211.36 755.87 495.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.16 243.23 681.57 464.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.62 90.53 757.95 261.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.54 17.85 598.90 226.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 893.30 49.21 952.84 261.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.64 0.00 870.24 298.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.64 0.00 1250.27 128.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1821.01 342.95 1920.00 771.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1164.77 180.67 1263.21 471.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1271.93 -4.31 1351.44 205.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1722.27 395.38 1830.37 743.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.64 353.22 474.73 716.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.07 625.51 582.76 1080.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.18 806.29 933.71 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.64 113.60 674.41 337.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.14 180.77 617.58 501.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.99 48.64 741.81 191.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1340.46 94.65 1370.35 129.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1249.16 317.93 1287.93 398.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 596.29 336.82 613.02 362.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1185.41 321.96 1225.83 352.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.06 627.48 409.76 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1688.77 177.93 1719.77 231.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1294.26 638.54 1358.64 772.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1754.23 755.06 1787.45 838.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1240.87 35.04 1270.19 91.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.14 9.83 944.71 251.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1075.96 22.31 1153.61 238.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1523.99 0.00 1621.93 154.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.22 193.39 1533.84 407.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.01 324.77 1632.68 534.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1433.60 367.52 1478.96 438.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1614.97 546.46 1682.48 646.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1431.16 0.00 1499.64 164.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1606.51 7.78 1704.79 302.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1467.50 34.76 1568.52 296.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.43 258.79 1491.24 475.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.34 403.84 1495.64 832.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1467.12 432.86 1620.77 851.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 689.62 211.73 1017.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 851.50 180.88 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1342.70 0.00 1409.66 153.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.67 0.00 683.06 138.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.77 143.45 842.91 313.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.08 745.34 266.27 1079.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.15 0.00 769.92 198.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.87 25.55 504.12 178.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.39 331.08 388.40 695.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1635.24 552.38 1779.83 1041.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1611.78 496.79 1687.56 732.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002297.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002297.txt
deleted file mode 100644
index a6ccfa42bdb1f4ae1f5a0ab1ee3a515220533ee5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002297.txt
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 603.65 4.80 678.38 120.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1724.21 378.21 1825.26 740.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.29 98.06 746.17 260.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.38 3.58 864.31 300.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.13 1.72 788.10 215.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.42 -2.38 1507.58 159.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1473.46 37.35 1571.80 301.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.31 344.33 386.17 710.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1433.16 366.88 1475.90 437.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1171.92 -1.08 1234.54 122.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.50 -1.78 1334.98 203.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1338.84 0.00 1414.36 153.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1613.72 496.05 1689.38 708.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1619.92 546.81 1675.54 655.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 601.67 293.14 685.87 419.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1184.55 324.31 1224.59 352.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1415.86 186.65 1527.15 525.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1525.84 -10.00 1626.26 143.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1486.54 326.24 1636.80 535.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1063.58 20.45 1135.52 120.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 874.89 6.87 948.44 243.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1320.71 95.73 1353.32 139.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1225.52 33.41 1254.96 89.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.91 827.81 948.61 1080.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.85 640.01 396.12 1083.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.15 639.37 565.25 1079.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.86 356.24 476.68 714.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1743.81 766.63 1781.90 847.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1298.08 638.68 1361.14 771.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1686.98 171.64 1718.33 230.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1246.86 317.74 1285.54 400.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.53 24.48 502.97 179.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 696.50 207.89 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.09 50.12 738.14 169.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.72 35.45 607.66 165.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 857.57 172.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.61 210.91 757.16 495.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.07 240.44 700.07 465.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.82 177.37 625.56 494.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.09 18.04 597.18 235.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.17 116.31 666.90 339.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.51 0.00 727.16 96.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.22 146.85 846.26 313.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 888.27 48.47 947.08 261.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.56 556.58 1768.89 1045.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.32 405.11 1495.33 832.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1467.63 425.42 1630.65 827.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1819.09 325.78 1920.86 746.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1597.78 7.92 1698.47 305.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1165.31 183.55 1258.74 473.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.27 256.84 1489.62 502.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002303.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002303.txt
deleted file mode 100644
index 98827b239122ba5bdd8ceb6402a018bb1a1f33ec..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002303.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1338.69 0.00 1414.94 155.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1428.12 -0.63 1509.66 160.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1413.69 188.05 1523.88 525.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1715.37 371.20 1825.82 744.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.26 402.44 1492.66 828.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1617.10 568.14 1765.63 1062.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1817.08 324.89 1919.67 747.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.49 260.61 1488.18 477.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.24 0.00 1324.56 206.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.08 422.92 1626.35 827.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.72 184.65 1259.07 473.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.94 145.98 847.30 315.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.33 116.88 660.91 333.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.86 313.57 656.42 398.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 701.64 196.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1182.93 325.13 1223.31 354.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1429.59 367.20 1472.27 439.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1619.18 540.31 1678.26 652.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 984.40 0.00 1024.39 25.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1683.70 176.22 1712.17 236.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1245.34 321.28 1283.21 402.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1307.83 97.63 1338.68 149.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1216.93 31.82 1247.42 87.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.48 28.95 501.40 182.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.01 36.51 605.97 162.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.93 2.91 795.78 235.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.43 0.00 762.43 210.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.09 0.00 1224.59 123.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1058.22 23.54 1124.30 124.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.50 8.13 949.64 245.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1299.26 637.75 1359.83 770.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1741.12 780.28 1775.46 858.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.69 0.00 723.63 123.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.21 350.69 378.45 723.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.89 654.15 382.24 1081.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.28 835.37 956.68 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.06 654.16 552.87 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.52 243.87 703.99 464.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.61 175.63 632.31 491.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.84 364.37 475.13 728.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.82 17.85 596.69 239.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 872.08 162.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1527.10 0.00 1623.27 141.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.63 8.32 672.61 122.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1487.48 322.93 1633.77 535.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1617.87 491.63 1686.58 680.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1592.37 10.99 1696.91 306.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 882.88 50.37 945.56 262.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1475.12 37.47 1572.93 302.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.61 213.09 759.13 496.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.82 51.47 727.55 171.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.16 9.46 859.00 216.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.67 99.77 736.12 261.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002304.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002304.txt
deleted file mode 100644
index 440ee55c5d40fc27c83eff11d806ff70c016c4c2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002304.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 603.14 7.65 671.57 128.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.86 50.88 725.64 171.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.55 0.00 762.20 207.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.00 0.00 723.04 119.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.35 7.57 948.65 246.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.17 3.09 795.94 241.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1527.43 -0.23 1623.46 143.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1055.86 23.18 1122.31 123.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1338.48 0.00 1414.31 155.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.86 656.03 382.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1487.76 321.54 1634.19 530.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.29 490.30 1685.74 683.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.30 365.49 473.84 731.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.48 9.32 857.55 302.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.21 654.78 550.24 1080.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.01 320.01 657.41 397.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.87 0.00 1220.49 122.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1739.41 782.81 1774.24 860.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.58 175.55 631.97 490.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1298.82 635.73 1358.64 769.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.03 245.24 703.25 464.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1683.51 176.94 1710.99 236.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1244.19 321.28 1282.94 403.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1304.95 99.46 1334.91 148.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1616.94 539.73 1677.00 650.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1214.62 30.70 1246.68 86.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.85 350.82 376.09 726.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1413.42 187.43 1522.66 524.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.66 27.87 500.89 182.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.15 212.26 758.50 495.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 880.73 50.46 945.25 262.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.48 0.00 1323.17 205.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.86 834.96 958.43 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.60 99.05 730.77 261.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.70 0.00 1509.03 156.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1475.39 36.64 1573.07 303.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.66 324.31 1223.16 353.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1427.39 366.83 1470.77 439.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.46 17.60 596.03 242.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 704.41 194.39 1079.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.67 145.02 847.72 315.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1714.42 369.87 1824.94 743.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1816.51 325.56 1920.00 748.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.76 423.26 1623.99 825.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.37 570.82 1764.61 1067.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1590.20 10.99 1695.57 306.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.60 402.44 1493.60 829.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.40 261.05 1484.35 475.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.85 184.34 1256.47 474.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.44 117.71 659.52 392.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 982.58 0.00 1024.16 24.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 875.14 162.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002309.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002309.txt
deleted file mode 100644
index 049ac7d9cfcf9999768b9bdf17f5475e51c8bcdc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002309.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 587.34 259.26 685.58 427.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 711.18 189.61 1079.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.09 887.25 144.20 1081.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1419.96 363.43 1466.37 433.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.21 324.31 1220.71 353.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.00 837.60 964.26 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1414.56 189.13 1519.05 515.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 877.03 50.12 945.34 261.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1611.24 486.95 1689.69 702.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.70 314.85 1630.77 524.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.12 183.97 1255.79 473.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1472.82 38.76 1573.19 302.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.05 254.03 1482.69 555.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1459.29 419.20 1617.62 826.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1707.39 371.51 1821.95 744.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1612.28 577.20 1760.98 1075.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1318.11 395.37 1486.97 815.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.32 11.62 848.98 205.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.93 15.88 595.16 296.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.06 209.16 757.09 492.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.85 172.99 636.12 489.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.92 351.23 372.94 728.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.11 369.71 469.51 732.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1586.76 12.54 1693.60 312.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.03 656.37 536.34 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.25 50.78 720.93 195.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1207.99 28.74 1239.91 83.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1678.11 185.74 1705.01 238.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 979.12 0.00 1009.60 25.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1290.10 98.10 1316.09 144.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.01 119.87 653.83 400.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.45 101.17 714.92 277.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.61 141.12 849.56 317.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.47 287.89 661.58 401.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1242.25 320.08 1279.96 401.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.00 7.69 696.66 136.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1299.76 632.11 1358.11 763.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1608.35 532.12 1675.05 642.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.15 0.00 1509.93 159.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1735.02 793.58 1768.23 869.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.07 -0.81 1414.19 154.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1535.34 0.00 1620.07 144.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.97 330.97 635.80 360.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.25 27.57 499.05 181.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.53 659.30 369.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1816.42 327.30 1920.00 745.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1241.34 0.00 1312.80 203.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.09 0.00 718.13 123.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.79 0.00 871.40 261.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.12 0.00 766.14 222.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1048.12 22.80 1109.43 123.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.67 6.21 947.46 240.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.09 0.00 1215.15 119.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002343.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002343.txt
deleted file mode 100644
index 7c095c5cf67d65a861209534705603cdd2ea3919..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002343.txt
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1220.28 95.35 1245.44 145.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1716.52 823.44 1747.23 905.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.81 8.36 875.80 287.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.76 24.23 830.28 209.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 957.78 -0.39 1003.78 41.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.71 31.48 493.55 185.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.50 133.52 845.15 319.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1403.23 354.69 1448.18 422.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.98 -0.56 729.88 223.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.38 -0.40 688.15 73.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.00 63.51 706.89 274.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.38 20.29 686.72 185.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.77 382.14 1486.91 795.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1596.74 467.52 1673.85 688.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.46 16.93 592.90 187.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 664.50 318.62 683.00 352.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.57 53.99 1558.94 321.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.85 764.41 153.54 1081.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 560.30 321.66 658.18 447.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.63 325.97 630.65 420.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.07 357.18 586.84 410.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1799.62 303.49 1940.21 713.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1700.44 349.18 1811.02 708.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.45 7.86 945.67 242.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.65 692.96 503.28 1081.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 829.89 0.98 870.25 191.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.05 883.16 970.21 1080.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1299.04 610.95 1346.53 740.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1661.94 197.88 1686.55 257.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.25 -3.14 1249.62 134.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.81 137.96 606.40 423.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1365.26 -5.28 1425.95 148.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.21 187.69 1250.76 477.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.85 402.22 1625.63 799.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.05 26.10 1682.08 328.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1237.34 323.88 1276.00 405.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1588.81 615.64 1741.39 1080.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.47 201.75 778.09 474.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1150.83 24.06 1181.42 79.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.30 -0.43 1512.10 138.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1509.15 -0.38 1540.00 89.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1530.56 -0.76 1622.69 134.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 987.94 29.63 1057.00 121.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1338.62 246.73 1472.13 446.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1469.22 303.11 1617.72 518.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1599.31 513.12 1669.61 611.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.58 690.70 308.39 1080.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.48 395.41 442.50 746.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.80 378.54 351.63 760.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.24 53.02 938.06 263.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.49 165.98 687.57 478.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 904.50 -0.92 987.86 125.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1174.23 332.44 1214.66 356.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1401.45 174.56 1513.66 520.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002355.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002355.txt
deleted file mode 100644
index b654e83743f3adfb953ed2c00ec7ad36367c1079..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002355.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-backpack 0.00 0 0.00 1600.01 509.15 1665.59 622.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1242.06 0.06 1282.73 121.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1572.21 621.12 1729.37 1080.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 947.44 -0.37 1000.30 40.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1299.63 598.70 1341.08 728.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.30 67.27 1555.65 325.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.57 8.28 937.09 244.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.09 6.51 691.67 117.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.12 26.61 820.88 200.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.05 69.57 701.59 242.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1795.14 293.51 1916.35 696.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.66 17.68 583.10 191.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.20 20.61 657.49 194.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1235.54 325.20 1272.57 405.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1215.87 91.50 1248.19 140.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 971.52 30.19 1029.96 119.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.73 399.90 439.51 760.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.52 53.94 935.04 263.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.48 790.43 142.85 1081.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.80 890.72 971.83 1080.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1445.62 -0.99 1516.64 154.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1404.31 178.81 1502.46 517.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1524.77 0.04 1613.98 131.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.56 149.32 599.36 433.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 550.44 286.05 646.20 452.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.40 165.74 701.17 476.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1698.29 341.35 1803.31 691.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1336.75 236.56 1462.55 441.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1661.34 213.29 1689.58 266.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1595.49 464.48 1665.21 677.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1459.60 291.92 1596.78 667.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1172.88 330.75 1212.01 355.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1404.24 349.03 1446.25 410.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 920.50 -0.60 969.46 121.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1137.39 40.00 1155.60 78.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.46 6.53 872.58 288.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.04 198.59 779.09 444.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.49 697.69 484.42 1080.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1699.51 833.42 1739.81 920.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.26 693.66 300.58 1094.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1572.72 38.93 1673.78 337.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1169.90 -0.78 1231.96 130.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.82 371.91 1481.79 783.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.24 188.71 1247.07 478.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1453.76 402.99 1607.58 799.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.90 385.70 344.23 768.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.96 32.97 495.20 186.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.61 129.40 664.86 304.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.42 130.14 842.67 320.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 684.35 313.81 695.80 347.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.38 319.72 629.10 427.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 548.50 364.58 575.86 418.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.47 -0.21 1431.98 142.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002361.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002361.txt
deleted file mode 100644
index d8f02aacb51fae51c162a7443a46b21ebdb7eca8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002361.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 493.67 16.56 582.38 191.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.39 34.76 494.51 187.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.14 10.90 689.73 119.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.91 10.74 938.76 242.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 954.16 32.72 1022.01 159.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 904.12 -0.76 962.42 126.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.85 -1.04 1519.22 150.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.44 -0.57 1222.99 130.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1363.91 -2.08 1433.75 143.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1397.69 175.45 1500.02 513.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1518.80 -0.70 1610.42 131.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.07 237.72 1458.68 439.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1567.17 36.48 1668.03 339.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.98 68.72 1557.35 325.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.59 400.08 1612.73 796.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.78 370.65 1480.18 783.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1692.90 330.86 1798.57 681.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1600.79 457.25 1660.52 677.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1564.04 626.58 1723.48 1081.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1791.11 284.14 1915.53 684.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1211.34 92.31 1248.28 140.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1143.47 189.78 1244.53 479.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 848.24 900.26 973.51 1080.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 940.82 -0.33 991.90 45.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.20 23.65 656.65 190.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.70 796.12 132.29 1081.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 541.63 369.23 569.60 422.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.13 320.00 623.62 432.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 687.59 309.83 697.59 344.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.87 131.06 843.62 321.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.70 25.80 814.32 204.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.50 129.80 639.17 323.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.51 73.93 708.06 205.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1657.67 211.08 1690.84 263.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1407.45 346.36 1449.41 410.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1300.71 600.81 1339.10 728.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1695.65 842.56 1735.24 929.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.00 10.35 871.63 286.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.36 55.70 936.69 265.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.09 407.41 438.31 771.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.54 393.09 343.03 778.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.62 700.32 477.99 1080.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.76 700.89 296.54 1081.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.87 200.55 777.69 366.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 544.34 289.30 635.86 458.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.22 147.89 598.86 436.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.22 162.71 703.92 474.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1601.55 506.34 1661.46 624.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.96 290.35 1589.39 671.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1140.28 152.09 1267.21 464.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1171.51 330.96 1210.43 356.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1233.51 326.01 1270.54 405.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002378.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002378.txt
deleted file mode 100644
index b9b8d718b6d3bfbe75e3492f56abde0f45016583..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002378.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1447.67 297.17 1575.89 678.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.31 197.79 1240.54 487.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.47 372.12 1481.79 785.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1376.49 172.36 1480.30 467.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1104.51 158.47 1258.26 475.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.60 241.19 1455.73 442.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.05 148.70 634.04 339.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.35 161.12 581.82 451.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.93 162.76 709.03 472.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.79 735.73 442.83 1078.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.53 426.42 415.35 776.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1404.34 345.43 1442.04 411.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1682.58 888.21 1717.81 965.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1297.72 601.92 1336.26 731.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 923.41 0.00 980.42 63.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1179.51 93.12 1215.82 137.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1644.87 222.93 1676.04 275.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1228.76 331.97 1263.85 413.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 520.88 383.51 552.99 439.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1165.79 337.14 1203.72 362.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 686.79 309.70 704.75 348.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 612.25 411.18 639.23 441.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1450.75 78.25 1557.63 350.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1676.32 333.29 1780.13 682.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1591.59 503.50 1659.07 602.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1778.05 288.47 1907.81 687.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.23 411.33 326.54 799.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1555.14 659.54 1717.70 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.66 38.45 668.56 202.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.41 10.80 697.85 163.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.69 41.60 489.24 195.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.25 12.25 746.49 129.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.28 63.17 696.96 202.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.45 84.19 665.84 204.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 920.67 38.08 999.26 252.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.70 63.23 934.60 270.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1450.64 -0.48 1526.09 130.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.35 0.20 1432.47 148.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.06 732.25 268.91 1080.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 527.39 303.66 632.85 474.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.02 9.38 897.92 296.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.60 22.15 577.43 207.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.35 0.00 1463.79 119.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.72 0.00 1277.66 130.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1589.19 454.06 1653.85 671.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1523.78 0.00 1598.00 137.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.89 11.82 906.44 116.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1553.58 46.18 1665.36 354.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.66 0.00 1195.12 94.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 896.10 0.00 969.52 107.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.87 919.44 978.79 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.95 390.94 1641.68 778.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.29 43.39 791.97 223.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.95 333.83 606.49 447.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.62 0.00 615.05 89.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.41 135.14 850.85 329.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.42 200.56 785.08 435.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002384.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002384.txt
deleted file mode 100644
index 0e0501031716c16b28b5fdf070cc22ed74de7a74..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002384.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 916.20 0.00 971.93 68.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1554.20 665.75 1716.75 1085.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1223.60 335.51 1259.39 417.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1163.22 92.95 1194.78 137.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1444.39 392.49 1632.53 783.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1772.85 284.18 1907.81 682.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1666.21 325.91 1775.15 676.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1588.34 496.78 1650.90 596.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.21 0.00 1184.10 114.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.66 447.40 1653.60 668.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.81 923.94 978.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.78 336.83 601.01 453.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 887.37 0.00 948.95 83.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.67 11.84 905.11 108.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1520.22 0.00 1594.79 139.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.60 734.12 258.20 1079.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.77 0.00 1277.40 133.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.65 0.00 1463.35 117.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.13 431.45 411.69 791.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.28 170.54 572.26 457.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.05 154.33 625.54 342.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.77 48.21 781.76 237.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.73 0.00 1525.39 127.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.60 200.21 765.91 439.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.67 415.36 316.02 803.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1089.59 202.37 1236.51 489.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 521.88 324.97 621.41 480.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1640.76 231.94 1669.34 284.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1091.18 161.45 1254.94 474.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.41 25.02 575.34 214.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.45 39.67 483.96 198.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.17 164.55 708.28 472.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.18 66.34 934.44 274.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.41 132.29 852.40 331.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.13 12.27 900.87 295.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 514.45 388.86 547.52 445.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 607.71 416.89 632.53 448.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 682.65 311.67 704.25 349.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1295.22 595.21 1334.41 723.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.34 174.40 1475.78 460.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.68 53.70 1661.01 358.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.17 368.79 1471.99 772.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.57 242.40 1453.01 438.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.08 0.00 1431.00 149.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 907.28 39.80 987.31 255.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1445.17 86.90 1555.62 347.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.49 0.00 611.18 90.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.55 16.95 743.61 135.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.07 19.14 697.70 151.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.84 65.48 695.27 202.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.46 86.68 652.95 221.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.10 42.50 668.03 203.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1682.18 893.11 1708.99 967.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1399.53 345.98 1437.12 412.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1163.92 338.51 1201.45 363.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.65 739.10 426.71 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1443.79 294.01 1573.11 675.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002409.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002409.txt
deleted file mode 100644
index 359bba231392b54612720d12ee2f03cf6961d34d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002409.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 800.86 7.31 870.34 168.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.82 -1.50 1433.67 146.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.93 -4.44 1517.79 127.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1431.66 380.86 1590.34 765.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.52 362.63 1462.18 767.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.82 61.66 1667.29 369.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1310.32 231.79 1451.06 442.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 897.43 11.40 948.17 81.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1536.14 702.46 1706.31 1082.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1753.29 270.94 1886.47 662.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1639.43 313.70 1759.09 657.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1642.96 239.18 1667.67 299.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1199.45 334.93 1250.48 414.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.95 162.35 1471.66 441.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1501.06 0.00 1562.33 131.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1431.61 280.69 1574.33 656.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1570.08 436.27 1626.56 656.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.34 940.14 985.08 1080.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.37 434.33 305.79 834.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.82 765.23 199.15 1076.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 701.20 308.38 723.53 340.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 506.00 315.59 599.89 495.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 581.45 434.43 601.12 463.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.18 178.55 545.76 475.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.70 171.91 627.91 358.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.96 158.81 729.14 467.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.92 132.80 859.63 333.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 817.18 17.64 893.11 299.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.31 40.69 958.41 313.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1584.52 487.02 1618.82 578.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1283.74 582.33 1330.74 711.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.03 -10.00 1282.73 135.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.41 28.83 550.62 224.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 494.41 402.67 529.78 459.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.99 39.10 499.42 196.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.74 94.70 659.41 378.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.99 450.21 401.25 836.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.81 53.39 619.20 218.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.67 347.39 582.88 468.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1384.12 335.12 1432.68 399.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.53 92.07 1536.49 333.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1082.81 207.17 1234.43 493.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1158.42 332.14 1190.69 363.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.87 181.08 788.74 332.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.83 54.94 760.95 228.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.57 23.78 690.49 127.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.91 0.00 829.58 131.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.99 60.19 797.68 192.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.67 0.00 1152.70 97.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 962.28 0.00 1009.55 94.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1081.84 167.03 1237.01 482.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.69 763.52 403.91 1082.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002426.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002426.txt
deleted file mode 100644
index 6e1cf0a7c38308f38e051646323a51173b56c7ea..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002426.txt
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 803.18 3.31 862.55 168.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.14 -10.00 812.90 128.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.95 0.00 1518.39 144.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1383.48 332.50 1425.57 396.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.83 273.61 1571.65 631.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 897.03 9.24 944.06 81.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1277.82 14.10 1296.34 45.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1155.62 341.77 1188.16 362.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1656.58 252.37 1682.77 304.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1558.94 478.60 1620.04 568.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1664.49 936.93 1701.37 1022.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.09 229.01 1435.40 410.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.52 157.01 726.72 461.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.28 181.37 612.06 362.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.88 187.12 535.44 483.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.29 467.96 393.98 837.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.23 448.15 296.19 849.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.96 346.41 1468.65 740.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.20 161.90 1458.87 412.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.98 0.05 1281.03 135.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.66 0.00 1436.31 138.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.90 121.16 865.86 332.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.34 38.26 946.08 313.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1080.41 210.91 1224.20 491.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.82 103.92 1531.68 327.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1561.12 74.81 1670.00 383.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 499.62 321.37 590.99 504.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.24 40.48 502.17 198.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1068.09 168.74 1230.19 477.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.22 58.34 758.00 235.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.44 8.72 696.57 75.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.83 61.26 788.12 215.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.84 96.80 663.96 377.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.34 28.74 685.39 149.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.19 52.05 611.51 235.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1529.04 718.06 1707.88 1081.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1284.76 554.42 1331.98 678.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1197.57 334.41 1247.13 413.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1630.19 287.26 1748.74 629.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1746.15 246.00 1865.63 630.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.79 426.55 1627.27 641.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.95 30.58 543.09 236.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 888.19 944.90 1015.27 1080.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 441.12 119.29 479.79 179.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 480.87 413.29 516.72 469.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.64 360.27 571.72 478.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 702.55 303.19 721.99 338.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.63 176.15 792.35 332.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 821.66 16.01 885.55 292.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.86 775.75 389.20 1080.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 770.07 197.06 1081.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002427.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002427.txt
deleted file mode 100644
index 34f63d9c37b62bb2475512d5582f5c44a8592327..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002427.txt
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1229.17 0.00 1280.58 134.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.58 176.91 792.09 332.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.93 345.11 1467.98 740.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.19 0.00 811.90 129.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.95 51.58 608.31 237.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.30 96.81 663.74 378.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.34 153.84 726.34 461.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.34 945.33 1018.02 1080.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.63 120.39 867.78 333.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.48 39.61 945.18 313.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 443.10 128.33 479.44 185.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 701.94 302.37 720.75 337.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.52 226.43 1436.41 415.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.06 363.87 571.11 478.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.36 59.04 756.85 233.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.28 185.64 534.78 483.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.09 29.49 678.20 153.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1284.26 552.17 1331.95 678.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1657.26 252.37 1684.22 305.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1212.07 332.73 1246.95 413.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 480.27 413.15 516.45 469.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1528.02 719.76 1708.20 1085.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 498.68 323.06 591.21 504.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.86 161.75 1457.44 337.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.36 182.11 611.72 362.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.24 272.34 1569.58 632.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 821.07 14.83 886.23 181.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1629.73 285.08 1746.83 628.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1745.39 244.25 1866.94 630.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.89 74.54 1668.29 382.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.77 103.65 1532.40 327.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1080.76 210.55 1223.49 491.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.15 0.00 1518.67 143.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.98 0.00 1436.05 138.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.30 371.91 1592.97 755.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1560.39 478.69 1620.87 569.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.02 424.81 1628.05 640.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.06 775.52 387.53 1080.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 769.83 197.84 1081.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.86 61.14 787.15 206.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.77 4.53 860.93 170.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.10 448.90 296.24 849.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.68 468.76 392.20 836.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1081.26 168.45 1230.24 476.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1155.14 335.88 1188.28 362.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.75 29.54 543.33 235.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 897.83 9.16 944.58 82.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1665.66 938.70 1700.97 1026.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1277.77 12.63 1296.72 45.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002434.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002434.txt
deleted file mode 100644
index bab4a041e605b982d648d2974cdc7182365b11a1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002434.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 516.50 360.85 569.62 481.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.42 181.90 613.75 462.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 451.90 124.63 489.89 185.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.21 29.08 534.23 243.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1530.67 731.98 1710.80 1081.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 496.92 323.66 588.43 508.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.52 172.70 794.33 331.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 697.52 294.96 719.45 330.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 777.99 193.33 1080.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.53 777.95 381.54 1080.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.69 12.48 887.14 172.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 796.85 1.48 858.32 160.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.54 62.41 792.83 202.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.18 57.34 756.02 227.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.87 31.95 684.56 155.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.57 52.46 603.37 245.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1285.76 553.55 1332.17 679.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1211.45 331.04 1245.55 411.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.13 422.48 1624.49 639.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.78 0.00 1279.98 134.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 473.36 415.96 512.98 472.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.41 0.00 1520.20 137.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1737.41 241.97 1865.77 629.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 900.02 21.41 944.48 86.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1277.95 13.64 1295.95 45.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.21 0.00 1435.49 137.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1574.47 470.82 1620.15 559.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.64 946.76 1027.97 1080.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1667.33 956.41 1701.41 1042.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1388.38 327.03 1429.68 388.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.44 221.82 1436.14 404.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.16 158.93 1450.05 325.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.42 264.08 1567.19 630.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1153.38 336.43 1187.57 360.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1079.53 166.89 1228.70 476.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.02 183.88 532.91 483.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.66 456.52 287.36 856.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.14 0.00 805.40 128.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 843.84 37.26 940.98 312.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.67 71.70 1667.73 382.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.23 117.13 866.65 331.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.82 149.68 723.22 451.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.25 99.24 655.13 377.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.88 341.67 1466.18 739.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1436.95 372.13 1587.81 754.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1079.33 210.29 1225.23 489.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1626.62 286.61 1735.74 626.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1658.87 249.67 1690.49 292.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.31 471.61 385.73 846.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.28 102.25 1533.90 321.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002444.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002444.txt
deleted file mode 100644
index 12a272e7fe0282d9ad724e68119c6683720f0f38..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002444.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1551.71 416.60 1613.54 627.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 821.62 10.45 889.14 177.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 700.96 288.97 724.76 324.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1669.97 969.02 1698.98 1046.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.82 148.69 1447.31 326.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.61 418.79 509.69 477.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.93 168.19 1228.62 474.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.99 -10.00 1280.87 133.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1077.88 206.99 1222.76 488.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1429.27 103.42 1537.88 315.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.86 31.42 687.22 179.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.09 106.29 599.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.92 64.70 795.71 204.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.61 0.12 851.49 120.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1614.17 283.00 1719.55 618.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.18 0.00 1520.71 133.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.19 0.00 1431.09 133.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.83 258.90 1559.75 627.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1728.48 241.85 1862.92 622.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1193.64 328.27 1243.86 408.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1284.29 554.63 1331.03 678.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1436.31 359.39 1587.24 742.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1659.35 246.67 1689.22 299.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1275.34 12.72 1292.21 45.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1576.14 467.02 1611.16 554.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 906.71 35.26 945.09 91.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1315.07 214.87 1434.62 408.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.98 70.47 1672.83 382.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.60 174.74 801.78 329.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 840.71 36.02 933.72 309.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.25 -0.59 799.68 119.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.85 116.59 866.55 331.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.07 144.09 727.09 446.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.48 57.15 587.77 264.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.61 946.03 1025.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.51 189.28 614.01 477.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.37 362.10 565.48 486.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.97 29.12 534.37 251.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.51 59.24 750.65 376.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 934.79 -10.00 973.55 109.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.07 101.08 653.51 375.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1534.74 736.73 1716.80 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.22 340.33 1462.94 738.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.00 787.92 370.13 1103.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 793.39 190.05 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 494.32 327.07 584.17 511.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.00 191.04 526.70 490.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.24 455.96 278.42 860.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.47 471.09 378.38 857.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1391.78 317.67 1430.26 382.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002472.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002472.txt
deleted file mode 100644
index a90b7c8335c8314d9a25088cfcf541917b3f1304..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002472.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 531.98 103.57 630.71 388.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.90 132.43 747.27 423.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1271.99 531.29 1324.33 651.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1208.21 325.10 1240.95 406.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1150.74 328.60 1182.57 355.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 565.06 459.20 578.55 489.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.15 198.04 605.92 385.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1713.76 222.44 1839.65 596.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.79 -0.16 1513.91 113.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.69 -0.44 1424.09 122.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.06 138.77 1431.21 315.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.27 329.65 554.13 387.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.92 63.55 733.11 381.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.48 195.86 517.27 501.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.27 809.17 332.40 1080.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.10 949.05 971.89 1080.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1584.35 260.99 1705.44 588.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.48 472.62 271.15 854.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.27 487.58 369.50 887.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1549.64 401.40 1614.92 614.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1428.61 109.31 1533.36 293.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 932.58 -0.24 993.92 106.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1366.76 304.95 1409.35 373.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1284.24 317.06 1439.92 709.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1834.62 205.83 1872.52 548.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.54 -0.31 793.23 111.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.99 204.30 1427.82 382.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.81 -0.55 1275.62 129.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1419.56 273.37 1472.26 357.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1569.91 78.05 1674.95 374.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1411.60 346.93 1576.38 721.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1670.26 990.69 1695.12 1077.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1040.07 165.66 1224.74 464.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 494.63 337.27 580.31 524.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1075.32 203.90 1222.33 485.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1656.91 263.87 1680.55 313.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1562.16 448.39 1616.33 556.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.28 27.42 728.89 111.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.11 59.93 556.13 362.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.78 -0.99 650.08 107.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.31 36.70 657.31 309.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.06 245.25 1564.26 606.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.38 75.08 781.40 214.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.97 0.75 876.87 147.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 904.02 2.85 951.05 114.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.95 430.30 505.79 487.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.80 374.98 562.75 496.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.11 814.18 126.15 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.24 -0.36 584.36 101.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.45 24.01 549.73 111.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.75 35.71 571.69 106.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1529.93 763.69 1708.52 1082.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.31 101.10 892.26 326.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1270.60 10.60 1289.46 41.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.16 164.23 825.38 326.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 722.04 280.78 743.56 307.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 845.46 29.26 938.30 249.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.62 0.00 838.82 152.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002490.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002490.txt
deleted file mode 100644
index 00d54c8f688e7cda6c22d3b963478fdc5aaeb795..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002490.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1525.43 782.23 1708.19 1091.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1815.04 204.46 1870.45 551.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1698.95 199.93 1817.56 565.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1577.66 234.71 1682.34 561.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.35 327.62 1579.86 692.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1286.27 309.90 1451.90 699.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1260.43 521.12 1315.54 641.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 464.29 436.40 505.55 495.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.19 84.38 1682.94 286.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1074.53 202.14 1218.80 480.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1267.87 7.51 1284.00 40.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1364.20 298.02 1402.37 361.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1547.51 429.54 1610.12 520.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1206.79 322.35 1240.40 404.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.21 939.97 868.09 1082.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -10.00 825.52 103.87 1080.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.69 836.50 318.08 1080.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 565.94 463.94 581.53 494.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.62 385.21 565.94 504.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.87 117.39 1537.55 283.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.27 106.78 621.80 269.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1310.56 193.58 1418.14 371.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1312.87 122.13 1432.66 305.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.57 388.80 1621.18 602.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.04 233.06 1573.95 430.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.95 301.03 607.15 337.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1672.09 1017.27 1703.42 1080.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1667.18 271.04 1689.20 322.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 495.36 341.46 584.68 532.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.41 67.34 545.28 334.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.96 67.29 707.44 388.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.51 125.21 761.39 333.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.94 159.04 837.36 323.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.15 98.38 907.72 323.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.83 204.22 515.61 510.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.17 202.40 618.20 440.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.39 505.20 360.81 908.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.05 19.03 550.81 116.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.86 33.01 581.61 146.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.86 0.00 1522.66 119.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 737.03 271.52 759.90 297.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.77 30.77 644.27 306.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.01 61.79 761.61 142.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.16 73.91 811.18 199.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.24 13.78 676.52 67.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.61 28.33 742.21 114.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.70 0.00 878.56 152.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.85 25.10 933.90 187.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 906.50 0.00 974.81 110.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.54 -0.38 830.17 152.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.50 159.82 1224.73 467.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1149.12 323.70 1180.97 351.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.96 -0.68 1425.71 111.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.76 -10.00 1273.58 125.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.16 487.58 261.25 902.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002502.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002502.txt
deleted file mode 100644
index a7f1f4dd9b68372c1b18fcb794fa72a143eb36af..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002502.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 683.93 60.87 765.59 155.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.18 33.65 588.66 140.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.32 35.91 643.48 298.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.90 31.21 738.83 109.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.81 -0.30 778.74 126.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.15 0.00 872.68 141.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.77 21.79 928.72 171.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.48 -0.73 974.84 108.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1148.35 321.85 1181.37 348.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.96 0.00 1424.59 108.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1794.90 204.82 1869.32 548.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 553.09 297.41 623.53 333.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.41 386.82 569.77 510.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 1079.92 100.91 834.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.61 296.89 1452.76 677.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1563.79 234.67 1664.89 553.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.43 72.88 820.78 201.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1685.14 193.92 1806.43 562.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.56 15.48 552.34 138.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.88 151.52 840.36 320.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.18 440.95 506.90 500.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1263.19 6.15 1281.36 37.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.81 491.71 248.56 911.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.67 187.80 1414.27 368.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1072.73 198.97 1219.47 478.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.34 318.39 1576.82 689.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.87 87.84 912.42 321.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.95 230.82 1574.37 416.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 646.70 13.24 673.78 67.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.68 114.92 1551.60 288.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1260.66 500.74 1313.66 620.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.15 84.27 1679.69 290.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.18 839.36 310.44 1081.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.68 937.69 804.31 1080.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1189.75 320.31 1238.72 401.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.05 206.91 623.92 468.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.74 -0.58 1524.02 108.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.45 119.96 1428.05 288.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1398.76 278.05 1449.34 446.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 496.78 344.47 587.59 536.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1551.36 411.96 1610.06 516.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1667.23 266.50 1696.77 322.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1217.23 -0.58 1271.59 122.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.78 118.24 765.20 324.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.39 66.85 705.31 391.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.79 381.21 1620.71 586.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.83 202.53 515.90 508.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.98 104.00 618.00 270.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.75 506.05 350.98 913.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.03 62.95 534.51 346.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1082.12 154.69 1223.65 463.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 739.72 264.84 761.14 298.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1527.50 795.49 1708.01 1081.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002505.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002505.txt
deleted file mode 100644
index fad44bda6ec9381d2d37b1b82f573d232eafb712..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002505.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1147.85 321.82 1180.06 350.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.59 0.00 1509.43 109.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.16 20.61 926.50 156.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.35 0.00 871.33 139.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1363.06 0.00 1424.44 108.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.19 0.00 973.40 124.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.57 72.29 823.53 200.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.39 63.23 766.33 165.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.11 0.00 781.69 126.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.55 32.47 738.87 109.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.23 -1.00 1268.92 122.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1072.52 198.97 1218.74 478.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1090.79 153.88 1223.50 463.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1668.21 262.18 1696.52 321.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1189.56 319.90 1238.32 402.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1260.51 498.90 1314.09 619.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 464.83 442.75 507.86 502.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1262.31 6.18 1279.62 37.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 739.63 261.35 762.43 295.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.77 15.67 553.04 151.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.26 32.34 591.00 154.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.26 36.52 641.31 175.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.08 389.47 570.43 511.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 557.53 302.37 627.57 333.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.93 11.70 676.15 65.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.05 506.11 349.82 915.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.17 203.72 626.16 473.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.87 204.39 516.95 513.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.79 378.67 1623.23 587.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1558.96 233.60 1658.55 554.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1679.43 193.74 1804.28 560.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1788.20 208.32 1868.84 549.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.41 294.49 1451.92 678.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.05 318.94 1570.24 689.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1295.48 189.05 1413.10 366.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.57 82.87 1680.81 320.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.94 113.42 1553.70 289.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.32 151.59 844.97 319.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.15 115.82 765.69 324.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.38 83.03 914.52 320.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.69 61.47 532.20 363.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.62 66.85 706.45 391.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.06 104.97 616.06 274.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 841.29 100.76 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.06 839.19 310.69 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1559.81 413.02 1612.57 513.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.53 227.02 1571.94 588.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1527.45 797.93 1708.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.05 939.44 789.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.23 492.55 250.15 914.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 497.65 346.58 588.89 538.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1398.69 276.86 1447.87 443.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.35 119.00 1425.31 281.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002512.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002512.txt
deleted file mode 100644
index e82672b612eb0d0908b440597abe366f0ff762ed..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002512.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1550.65 223.04 1648.36 542.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1669.88 188.03 1796.59 554.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1781.82 212.86 1868.08 555.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1283.86 291.20 1448.73 675.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.88 317.88 1572.03 687.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1561.34 375.80 1627.78 584.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.14 945.35 751.69 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1526.17 800.58 1706.97 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.12 445.57 509.69 504.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 562.27 307.50 631.74 338.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 653.46 7.92 676.52 60.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 757.90 103.23 784.03 151.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1147.16 320.19 1179.11 346.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1672.23 263.92 1698.48 323.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1563.89 407.19 1618.32 505.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.01 108.86 611.06 388.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1570.61 80.39 1688.84 393.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.82 81.35 920.78 318.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.31 62.16 524.96 357.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.73 210.73 516.48 518.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.51 66.43 703.57 390.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.22 208.62 628.32 508.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.27 112.07 769.01 321.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.70 0.00 864.56 76.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 498.65 348.96 590.98 541.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.04 0.00 1422.12 102.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.31 0.00 1520.47 104.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.61 0.00 1270.61 120.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1261.64 2.90 1278.18 36.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.10 12.95 553.09 140.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.06 37.04 636.51 229.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.49 29.30 739.76 109.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.53 0.00 778.40 133.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.55 63.59 762.21 309.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.33 72.00 832.12 168.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1261.12 497.64 1313.20 618.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1188.81 318.69 1236.94 400.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.74 197.43 1218.55 476.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.70 150.85 1222.65 461.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.72 0.00 964.70 124.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.78 17.57 920.68 148.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1457.80 114.14 1564.59 284.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.82 181.78 1408.48 357.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1390.43 273.24 1467.27 498.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.86 218.40 1573.39 571.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.59 114.38 1421.79 283.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.22 497.04 246.37 913.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.02 511.16 345.54 921.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.86 392.39 570.42 513.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.06 147.77 853.75 318.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 854.24 93.30 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.07 841.98 303.54 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002519.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002519.txt
deleted file mode 100644
index 06628a202b05fd0d4a26522b29a64e4696c260f9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002519.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 668.06 28.55 742.25 112.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.57 0.00 861.55 118.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.61 15.42 916.23 142.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1460.81 117.82 1571.53 282.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.63 148.09 1223.86 459.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.63 176.14 1404.16 359.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.40 107.48 1421.43 292.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 904.17 0.00 957.79 124.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 855.78 88.21 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.08 519.70 345.14 931.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.62 947.40 717.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.55 212.66 518.12 523.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.33 70.57 697.66 391.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.56 66.15 518.41 332.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.75 79.10 927.56 315.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.55 109.36 774.27 318.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1561.42 371.02 1633.42 578.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1585.09 0.00 1652.52 114.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1263.03 494.90 1313.43 615.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.31 391.71 574.81 516.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1562.16 403.45 1625.08 504.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.40 34.01 632.66 188.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.97 114.23 602.95 397.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.67 0.00 778.36 145.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.16 142.25 859.79 316.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1675.84 269.01 1695.10 324.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1283.28 289.70 1451.06 674.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.40 194.70 1217.94 474.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.90 308.81 1587.50 680.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1776.39 214.81 1867.04 562.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.59 71.55 846.20 180.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.93 269.97 1462.74 480.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.17 211.53 1643.43 529.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1574.61 81.76 1692.80 409.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1187.94 317.44 1236.88 399.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1146.13 320.05 1178.34 344.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 563.01 315.78 631.81 341.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 754.42 104.16 786.04 151.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 466.92 447.33 510.62 507.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.96 9.85 550.64 161.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1814.29 918.70 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1523.23 810.25 1703.85 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1261.18 3.22 1276.11 33.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.02 0.00 1266.88 118.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.26 207.38 636.51 477.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.01 506.37 246.79 907.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 499.35 349.89 593.22 543.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.80 211.30 1566.16 564.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.20 65.77 739.20 311.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1672.23 176.10 1795.52 534.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.30 0.00 1508.81 103.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.47 848.73 293.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002524.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002524.txt
deleted file mode 100644
index 7c553a2b2229cc590f024fa70eaa966fdbcd1c72..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002524.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 591.33 73.13 692.74 395.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.51 71.96 514.89 337.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.94 193.11 1217.34 474.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.25 79.08 928.48 316.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.30 139.24 864.26 316.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.10 208.75 638.10 473.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.09 513.05 246.67 865.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 500.10 351.61 595.33 545.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.47 29.46 742.36 110.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 756.24 102.44 786.89 150.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.27 109.17 771.24 316.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.69 8.82 547.92 164.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.01 113.89 596.34 402.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.11 65.83 737.85 313.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.25 33.13 629.32 238.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1579.10 85.96 1693.19 410.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1187.76 317.63 1237.20 399.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.95 15.20 912.96 131.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.22 0.00 776.71 124.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 467.55 449.89 512.84 509.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.76 160.10 809.84 316.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 858.00 79.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.10 69.63 855.46 179.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.38 0.00 1650.37 113.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1540.77 206.69 1647.89 529.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1146.58 319.33 1178.26 345.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1803.87 908.76 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.48 146.92 1223.56 459.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.02 947.53 696.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1519.89 821.45 1698.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.27 858.95 286.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1308.14 103.46 1420.28 286.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.89 173.29 1400.00 425.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1386.09 262.73 1462.68 489.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1429.44 208.81 1557.82 566.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.39 524.22 344.97 943.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.96 121.77 1571.41 274.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1565.23 398.76 1628.63 517.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.96 209.79 519.32 522.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1284.59 287.07 1453.62 673.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1264.78 496.22 1314.31 614.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.05 303.97 1595.65 672.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.38 0.00 1266.43 117.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1259.79 1.61 1276.77 33.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.62 0.00 1507.13 101.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1672.39 170.21 1792.50 533.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.99 5.50 729.67 73.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1765.94 214.18 1866.35 561.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.35 397.28 575.71 518.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 557.44 316.51 630.17 342.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 903.06 0.00 955.05 122.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1563.09 366.84 1636.26 570.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.56 0.00 860.47 138.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002526.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002526.txt
deleted file mode 100644
index f599d638319a5471dc4df27d97acb64c4f5af38e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002526.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1446.17 0.00 1505.72 102.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 957.87 0.00 994.73 94.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1259.44 2.08 1275.55 33.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.05 87.05 1693.91 412.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.09 209.78 519.11 521.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.41 72.82 690.34 395.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.20 110.39 773.13 315.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.92 192.65 1219.38 472.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1284.80 285.21 1452.40 667.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.96 138.20 865.19 315.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 840.57 81.82 927.54 315.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1187.16 317.63 1235.41 397.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1265.19 494.76 1314.03 613.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 796.32 0.00 857.94 146.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1151.05 146.31 1223.38 458.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.65 0.00 1649.47 113.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.87 0.00 775.84 116.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1538.81 206.66 1647.25 392.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 903.19 0.00 952.75 122.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.59 102.34 1421.32 287.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1145.01 318.72 1178.09 344.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1562.95 364.45 1636.31 568.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.59 112.74 596.47 401.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1428.21 208.22 1555.11 565.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.53 171.69 1396.64 470.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.63 159.56 812.70 314.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1564.94 400.09 1629.11 514.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.58 0.00 1265.78 118.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.40 14.94 910.25 129.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 501.13 353.67 594.44 546.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.26 510.07 247.32 873.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.92 208.36 636.91 476.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1670.68 167.45 1789.12 531.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 757.98 102.84 788.22 150.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 467.63 450.56 510.12 509.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.71 524.93 344.48 941.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.40 856.68 73.81 1080.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.41 945.97 689.95 1080.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.56 863.03 280.80 1080.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.51 123.34 1570.81 272.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.90 823.21 1696.38 1080.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1799.50 905.11 1920.20 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.14 70.83 512.86 264.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.70 255.79 761.89 289.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 556.22 315.58 629.39 343.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1762.61 213.50 1866.18 560.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.15 8.51 546.23 155.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.58 28.00 623.11 191.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.08 70.76 860.04 179.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.89 64.59 736.89 313.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.02 30.49 742.35 110.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.39 3.97 729.55 73.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.23 302.29 1598.23 665.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002528.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002528.txt
deleted file mode 100644
index 67fcdeaf71e9c6b826945857c214cc7036c575ce..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002528.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 513.25 209.76 636.63 471.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.29 301.45 1598.81 660.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 843.95 79.61 927.97 314.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.87 138.00 867.08 314.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.77 191.88 1217.68 472.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1562.92 395.65 1629.83 512.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.23 110.63 775.31 315.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.52 71.09 512.47 265.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.97 27.39 622.09 234.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.94 8.49 544.56 155.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.07 14.30 910.33 127.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1537.96 206.83 1647.97 392.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.71 123.68 1570.17 270.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1259.82 1.79 1275.93 33.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.78 450.61 512.09 511.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 760.84 104.34 786.53 150.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.90 88.06 1696.04 414.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1186.89 318.47 1236.21 398.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1266.34 493.55 1314.03 611.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.83 170.09 1395.11 467.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.70 101.28 1420.62 286.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1563.67 362.72 1636.39 569.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.53 159.11 809.66 314.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1758.27 213.13 1866.01 560.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.36 253.76 764.98 289.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 903.63 0.00 952.02 122.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.18 63.47 737.87 313.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.21 30.75 742.21 110.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 955.66 0.00 994.61 96.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1428.53 208.52 1555.10 565.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1445.10 -0.34 1504.95 101.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.18 -0.22 1266.34 117.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1285.69 283.20 1451.89 667.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.27 -0.18 1649.39 113.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1144.52 317.62 1178.28 345.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1668.73 166.74 1785.91 531.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1153.05 145.48 1223.80 458.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 501.08 354.38 595.73 547.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 554.92 315.65 627.66 344.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.75 524.74 344.50 941.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.11 510.65 247.51 884.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.56 69.71 863.58 177.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.03 3.19 728.33 75.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.96 0.00 858.07 140.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.43 0.00 775.64 115.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1796.99 904.12 1920.27 1081.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1515.18 825.59 1693.50 1080.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.53 112.16 595.98 401.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.05 390.37 575.65 520.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.19 74.01 688.12 398.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.03 209.67 519.52 521.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.84 945.67 682.60 1080.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.47 867.02 276.60 1081.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002531.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002531.txt
deleted file mode 100644
index ef242593453a827bd7094595edbb85d3d8aa887b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002531.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1756.10 213.73 1865.87 561.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1260.71 2.24 1275.71 33.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.57 27.48 618.46 193.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1663.95 168.78 1782.49 531.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.11 65.33 737.45 313.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.44 0.00 1266.68 118.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 951.21 0.00 997.68 99.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.04 8.40 542.54 153.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.04 71.83 511.47 263.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.67 112.11 592.51 406.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.84 946.22 670.85 1080.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1795.90 903.40 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.36 28.87 679.70 128.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.44 30.85 743.63 107.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 502.10 357.03 596.66 550.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.78 872.66 268.26 1080.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.37 0.00 948.80 122.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.14 0.00 856.48 128.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.36 14.58 909.30 136.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 818.50 70.78 869.32 175.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.80 78.99 931.38 315.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.32 213.13 635.07 477.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.35 453.95 512.82 512.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1565.10 396.19 1633.82 510.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 760.65 103.40 785.81 151.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1186.96 319.52 1235.85 399.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.93 107.82 779.12 314.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.10 4.21 725.06 74.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.16 511.71 246.99 940.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.20 75.47 685.31 401.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.26 524.85 344.81 941.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.36 211.17 520.39 522.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1268.09 491.18 1315.51 608.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.33 0.00 774.94 112.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.02 158.79 809.52 315.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 746.06 253.28 768.96 287.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 553.80 318.36 624.93 348.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.24 392.47 577.64 522.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.03 0.00 1650.79 113.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.15 102.04 1420.58 295.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1468.67 124.41 1568.89 269.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1537.86 208.04 1649.03 393.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1588.51 89.90 1700.02 418.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1423.65 299.91 1600.13 661.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.09 138.91 869.97 315.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1286.99 280.29 1451.15 664.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.76 192.40 1217.49 472.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1152.93 145.87 1223.81 458.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.99 172.60 1392.51 465.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1144.80 319.50 1178.17 345.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.63 826.35 1689.67 1081.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1567.77 361.35 1636.52 569.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1429.65 208.62 1552.17 566.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002570.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002570.txt
deleted file mode 100644
index c873b0ef6562bd258c7ad801442b88ec581816b3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002570.txt
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 479.45 32.05 572.17 190.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.54 29.27 656.99 155.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 911.29 185.79 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.70 953.92 496.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.14 28.76 735.82 130.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.48 0.00 526.29 168.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.14 55.74 935.89 228.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.34 4.24 899.19 279.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.57 5.98 711.02 84.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.56 0.00 814.44 139.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 596.26 336.48 655.18 377.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.71 326.93 1640.49 532.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1595.36 141.85 1709.01 498.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 510.71 368.37 600.64 566.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1656.08 97.83 1741.88 429.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1737.42 219.95 1859.42 573.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1571.29 367.53 1634.58 468.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1143.95 312.98 1175.51 338.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.61 135.85 1232.07 447.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.56 77.65 1434.98 271.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.60 255.77 1462.33 621.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.57 152.45 1370.67 453.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1067.52 173.03 1213.97 464.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.24 547.21 326.70 968.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.60 534.40 223.57 967.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.23 220.88 532.96 539.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.86 114.84 574.78 413.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.97 76.23 697.34 410.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.25 62.31 739.74 317.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.88 73.16 484.80 305.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1313.75 251.59 1358.86 312.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.08 274.13 1585.41 628.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1724.40 285.63 1746.51 346.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1498.57 864.19 1680.24 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1499.11 126.62 1590.70 239.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.51 410.72 583.78 537.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1422.01 181.56 1549.38 519.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.74 181.29 1593.04 490.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.87 500.49 601.37 525.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.46 83.36 811.31 305.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.86 120.05 904.33 301.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.33 220.32 638.80 526.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 759.49 18.24 809.49 96.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 480.23 467.05 521.43 528.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.72 308.35 1240.95 389.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 904.73 0.00 969.45 82.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.17 0.00 857.97 187.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.71 0.00 750.04 115.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1279.42 451.38 1335.55 568.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002581.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002581.txt
deleted file mode 100644
index 5b0b6ad254dc251ffadfda2c70f860439ebddc15..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002581.txt
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1497.95 883.66 1676.23 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 508.42 370.66 599.83 572.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1315.12 241.93 1354.73 305.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.08 0.00 747.88 115.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.36 243.42 1461.94 614.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1650.06 94.37 1755.15 427.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1727.01 228.32 1842.31 583.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.08 321.45 1632.86 523.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.21 0.00 860.30 158.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.07 145.91 1370.51 446.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.64 131.24 1676.12 483.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 623.56 360.29 675.61 426.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1199.58 305.03 1244.46 385.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1288.82 438.43 1351.49 557.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 479.22 470.98 523.63 531.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 742.11 18.78 806.93 98.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 913.64 167.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.90 267.02 1569.19 626.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.63 28.27 633.01 186.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.17 27.75 741.06 123.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1142.26 310.65 1176.38 336.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1567.36 357.70 1632.84 472.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.18 166.14 1574.47 469.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1534.06 124.89 1603.31 361.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.99 109.97 913.51 296.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1087.07 167.10 1212.60 461.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.32 561.29 322.58 989.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.31 229.27 535.52 549.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.73 2.19 890.26 273.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.29 5.05 711.45 90.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1420.26 180.17 1539.36 510.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.85 75.51 1436.29 290.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.57 133.49 1230.84 446.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.55 46.01 943.26 226.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.81 36.81 563.82 184.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.04 0.00 559.23 162.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.57 505.00 609.06 531.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.73 75.31 813.00 302.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.53 69.75 480.06 391.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.60 547.89 225.41 987.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.56 64.42 740.04 317.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.51 73.03 690.54 392.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.58 114.06 574.03 410.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.54 223.46 659.61 498.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002582.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002582.txt
deleted file mode 100644
index 3a9c5409f4b835a73729ae1462c34062e49ea77d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002582.txt
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1551.94 320.74 1632.72 523.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.52 112.84 572.21 411.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.01 68.66 477.18 392.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.60 233.35 537.30 552.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.66 550.11 221.91 990.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.03 562.85 323.33 991.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 506.31 373.23 600.38 572.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1442.47 265.78 1563.86 623.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.25 241.48 1462.68 617.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.70 145.99 1372.08 444.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1086.70 168.51 1212.29 460.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 837.92 108.99 914.65 294.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.44 76.24 816.87 304.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.45 64.25 739.94 318.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.07 223.65 660.78 508.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.85 73.62 688.07 401.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 913.83 166.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.83 0.00 560.22 139.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1565.95 365.60 1632.22 453.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1141.55 306.28 1177.50 337.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1314.82 241.20 1354.55 304.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.58 36.65 562.03 183.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.22 28.71 632.42 187.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1579.53 133.82 1675.12 481.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.53 43.64 931.63 225.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.71 409.97 581.04 544.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 740.47 18.26 805.54 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.50 4.95 711.06 94.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.37 28.05 740.54 124.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.10 2.66 890.71 271.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1533.99 125.61 1600.88 363.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.87 76.55 1435.27 288.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.70 133.17 1232.40 444.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1577.62 0.00 1643.65 116.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.88 0.00 1556.09 101.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.47 0.00 1261.91 105.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1496.43 883.08 1674.78 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 627.19 362.77 675.73 431.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1290.68 440.63 1351.84 558.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1199.38 305.42 1243.45 386.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 479.04 471.66 520.98 534.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1725.07 229.22 1839.78 579.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1650.63 94.34 1757.60 429.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1419.77 179.92 1537.54 509.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1487.49 164.82 1573.96 401.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002585.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002585.txt
deleted file mode 100644
index 22558982bcfb9ad689dc345cb4892f153a78c3bc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002585.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 458.67 116.24 575.28 417.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.43 74.65 686.99 405.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.24 2.60 688.83 95.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.41 0.00 748.61 116.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.34 29.62 740.60 123.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.17 0.00 859.40 242.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.49 4.30 891.52 272.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 794.96 221.08 812.21 250.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.13 370.47 674.74 444.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1562.32 357.24 1630.76 472.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.26 38.52 561.68 190.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.92 33.67 628.85 189.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1530.54 128.21 1601.53 420.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1777.83 805.09 1920.74 1081.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.14 414.42 581.30 544.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.50 44.20 946.53 226.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.30 75.40 1434.77 277.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1417.86 177.40 1536.21 509.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.95 161.52 1570.30 355.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 479.26 473.89 519.92 535.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.10 127.90 1667.29 473.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1651.94 95.47 1758.38 426.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.61 318.08 1631.20 518.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1716.87 230.64 1835.22 589.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1441.57 266.53 1561.78 625.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.76 304.92 1244.28 385.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.95 242.33 1461.18 614.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 587.93 508.31 608.19 536.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 741.96 19.10 803.11 100.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1294.44 442.10 1355.95 557.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.89 892.83 1671.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1315.84 238.60 1356.53 299.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1141.61 309.09 1177.07 335.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.19 143.72 1374.41 444.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 915.23 161.14 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.22 974.26 435.62 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.80 108.94 914.17 300.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.61 68.10 738.95 318.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.06 75.76 816.52 302.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.06 133.51 1231.73 446.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1256.11 0.00 1270.82 20.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.70 228.09 663.03 502.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.81 69.70 475.44 390.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.48 0.00 562.20 140.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.01 231.52 533.73 552.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.01 566.46 322.26 997.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.46 552.56 221.70 994.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 506.08 373.56 599.51 574.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.40 0.00 1645.00 118.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1085.20 166.95 1213.82 460.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002590.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002590.txt
deleted file mode 100644
index ecba4eaaf8099a4551066dbb765b83d8af805200..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002590.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1253.96 -0.67 1269.86 18.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.50 70.66 471.20 296.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.58 309.10 1629.67 514.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 503.50 374.69 598.86 575.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.37 414.00 579.85 546.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 586.88 509.66 606.78 536.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1299.68 437.78 1359.99 555.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.44 973.94 402.11 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 916.97 153.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.27 376.63 679.70 451.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.61 228.49 533.51 548.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.63 302.55 1244.06 384.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.45 0.00 859.18 240.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 817.52 1.14 890.53 270.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.02 30.53 740.98 122.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.75 0.00 745.41 110.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.89 33.26 630.03 186.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.93 69.31 1434.73 275.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.92 35.99 558.13 192.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.72 0.00 564.87 123.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.29 170.90 1533.10 507.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.57 227.39 664.99 503.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.82 4.95 686.50 105.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.09 108.57 915.35 291.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.09 41.90 942.11 223.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1526.34 129.02 1591.23 432.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1854.40 888.23 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.74 156.07 1563.18 343.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.32 549.18 220.17 998.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.34 118.61 570.36 416.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1091.75 164.00 1215.23 457.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.06 0.00 1640.59 117.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.04 73.82 819.01 300.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1140.96 308.13 1177.11 334.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.13 130.20 1231.54 442.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1567.64 348.50 1632.87 459.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1319.63 234.51 1360.31 294.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.83 68.50 740.43 321.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1769.92 792.67 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.43 74.13 686.92 404.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.61 263.35 1560.09 622.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1567.87 120.09 1666.78 469.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1245.75 137.70 1375.62 433.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.25 239.19 1464.16 611.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1655.54 95.26 1762.81 424.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 477.78 473.35 519.36 535.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1706.45 227.39 1829.03 586.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.35 563.75 321.15 997.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 740.88 17.61 799.30 93.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1490.09 898.00 1667.23 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002591.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002591.txt
deleted file mode 100644
index ae427f8adb0307e7196f93a1005221b1827d32ba..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002591.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 683.03 0.00 744.87 111.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.48 0.00 859.18 241.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1567.93 347.92 1633.16 456.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.98 30.53 741.94 123.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1488.35 897.56 1665.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.60 69.65 1433.72 275.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 817.52 1.14 890.53 270.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.55 131.46 1231.54 442.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1529.20 130.65 1592.04 434.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.74 156.07 1563.18 343.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1704.51 227.87 1828.06 587.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.58 308.82 1629.67 514.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1655.99 96.15 1763.25 425.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 477.62 474.62 517.93 535.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 740.88 17.61 799.30 93.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.63 302.55 1244.06 383.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1255.55 -0.67 1268.62 18.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1300.90 436.86 1364.26 554.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1852.85 886.17 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.53 72.79 471.81 296.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1140.96 308.92 1176.52 334.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.72 165.18 1214.44 459.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.83 227.77 664.24 519.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1320.10 234.51 1360.93 293.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.61 228.49 533.14 549.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.32 550.37 219.73 997.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1769.24 789.24 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.29 170.90 1533.10 507.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.09 41.90 942.93 223.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.74 118.61 568.76 419.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.43 74.13 686.58 404.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.83 68.50 739.06 321.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.26 74.13 818.10 300.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.74 106.27 916.01 289.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.06 0.00 1640.59 117.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1245.35 138.09 1375.22 431.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.25 239.98 1464.61 611.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.61 263.35 1561.06 622.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1567.87 120.09 1666.78 469.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.35 564.25 320.82 997.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.37 414.54 579.20 547.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.27 377.87 681.12 452.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 503.50 374.69 598.32 575.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 586.88 509.66 606.78 536.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.08 36.62 557.01 192.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.12 0.00 565.27 119.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 918.50 151.47 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.44 974.40 399.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.89 33.26 632.78 186.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.82 4.95 686.50 105.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002594.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002594.txt
deleted file mode 100644
index c672c8fac6faea9f6ab91115dce5902abbb970f2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002594.txt
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1699.25 227.56 1824.83 586.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.79 553.17 217.55 997.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1304.70 437.78 1367.52 554.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 824.50 1.50 887.36 272.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 740.59 16.36 796.62 96.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 476.90 476.29 517.26 538.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.50 239.31 1464.06 608.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.33 301.85 1244.70 383.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.80 263.52 1567.33 619.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1566.46 346.44 1633.82 451.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.76 0.00 858.75 240.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1531.45 132.73 1594.68 295.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1570.73 0.00 1636.17 117.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.60 166.56 1530.49 506.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.22 156.05 1562.24 329.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1554.38 307.44 1620.84 513.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.50 67.26 1434.29 250.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 643.29 379.09 680.93 450.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 586.42 513.20 604.75 539.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.06 0.00 566.67 114.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.85 36.05 555.06 194.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.05 31.57 742.18 127.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.75 31.71 651.67 197.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.58 6.37 685.01 92.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.48 227.47 531.56 549.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.60 74.74 470.91 297.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.12 122.98 565.85 418.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.14 227.43 665.21 523.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1561.19 118.80 1657.92 468.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.50 77.44 686.12 404.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.32 69.39 743.71 325.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1849.55 880.24 1920.00 1074.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1140.87 310.04 1178.29 336.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.39 898.65 1664.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1768.34 784.23 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 922.49 144.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.18 974.91 389.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.08 73.15 819.29 300.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 842.15 106.15 917.06 291.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.54 39.72 921.96 149.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.51 135.84 1380.74 428.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1254.98 0.00 1268.71 17.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 799.74 221.58 813.35 250.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.42 563.58 319.33 996.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 502.23 375.74 597.91 577.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.95 130.44 1231.42 441.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1323.64 230.53 1362.18 292.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1104.03 165.49 1215.90 458.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1658.85 98.51 1763.82 424.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002600.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002600.txt
deleted file mode 100644
index 7354058486470afa019f52631dde141c91e1a28b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002600.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 656.69 67.02 749.35 321.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.37 -0.21 574.96 81.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.37 229.77 530.67 550.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.33 77.53 468.38 298.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.18 -0.56 745.52 113.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.44 -0.64 857.59 149.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.54 -0.58 892.65 272.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.66 38.15 933.76 220.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1139.74 305.20 1179.17 337.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 475.87 375.71 604.38 580.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.13 566.49 318.72 995.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.78 549.82 217.71 996.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.43 376.29 676.50 447.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.88 28.14 651.92 265.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.99 33.00 553.15 200.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.71 2.73 683.80 91.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.91 28.49 746.36 130.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1309.48 434.08 1367.96 551.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1203.19 299.81 1243.90 381.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 734.53 18.16 795.76 96.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 475.91 476.64 516.71 539.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.28 81.50 683.76 357.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1838.81 871.30 1920.56 1066.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1767.51 780.63 1920.91 1080.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.85 155.79 1557.65 326.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.32 159.45 1523.36 504.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1328.24 224.08 1363.63 288.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.87 60.92 1434.21 291.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1568.58 345.12 1634.24 439.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.18 127.78 1231.69 441.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.67 416.41 578.15 551.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.24 255.38 1572.80 615.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.09 234.39 1464.40 606.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.85 131.83 1378.35 427.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.71 121.58 559.45 422.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1664.12 102.33 1772.45 422.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1691.59 224.29 1821.46 584.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.94 304.21 1624.74 509.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1547.30 118.40 1645.85 468.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.23 901.82 1664.11 1080.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.67 228.31 658.11 537.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.79 933.24 128.82 1080.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.98 978.24 372.63 1080.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.53 67.97 821.65 297.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.58 104.48 918.05 287.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1105.76 163.58 1216.35 456.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 961.18 10.74 979.23 56.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002601.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002601.txt
deleted file mode 100644
index 031c6dbb4db5a8536ae49245116ef4d674c70769..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002601.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 477.81 -0.73 575.06 81.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.28 38.55 944.89 221.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 962.27 12.86 980.09 56.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.91 82.22 683.32 357.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.85 228.52 657.68 538.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.90 229.44 531.06 551.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.87 232.85 1463.58 604.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.84 66.64 822.01 297.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.60 77.14 467.96 298.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.52 121.35 558.97 421.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.97 163.53 1215.84 456.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1548.64 117.90 1643.38 467.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1665.76 102.48 1774.26 422.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1688.09 223.64 1821.02 585.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.43 551.31 216.54 995.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.45 567.63 318.65 997.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.20 59.52 1435.71 284.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.85 130.99 1377.42 426.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.06 128.07 1232.48 441.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.11 156.18 1557.29 324.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.00 159.30 1523.03 503.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1569.29 343.54 1633.64 438.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1140.21 304.61 1180.04 337.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.41 33.04 553.32 200.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 646.88 375.50 674.78 446.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.57 979.45 369.60 1080.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.07 935.44 125.43 1080.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.18 303.87 1625.22 508.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.88 0.00 857.63 151.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.67 -0.22 743.88 114.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.11 4.19 683.75 92.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.77 27.33 651.93 258.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1437.10 255.06 1574.70 613.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1478.23 902.05 1663.36 1080.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1767.52 779.39 1921.30 1081.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1836.67 870.39 1920.94 1065.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 475.51 377.20 599.56 581.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 842.96 101.62 917.94 287.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.92 28.81 745.72 131.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.94 418.66 577.73 551.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1328.59 222.84 1362.96 287.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.68 299.43 1242.95 381.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1310.81 434.10 1368.41 551.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.75 0.00 893.23 271.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.87 66.30 748.87 322.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 734.41 17.68 795.72 96.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 475.61 477.95 517.20 539.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002622.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002622.txt
deleted file mode 100644
index c116e899085d224e36a6d9b207ecf8281563a112..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002622.txt
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-backpack 0.00 0 0.00 1564.79 332.84 1627.53 423.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1849.67 834.53 1921.20 1026.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 733.29 22.87 781.71 102.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.33 0.00 568.28 195.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1141.87 298.36 1177.41 331.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.80 122.20 1231.44 435.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 469.71 382.36 593.10 588.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 848.25 91.02 921.80 281.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.47 54.50 846.13 292.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.55 80.07 691.43 345.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.79 70.69 768.92 330.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.34 116.85 548.62 424.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.54 72.96 469.16 400.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.14 426.66 575.67 559.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1783.56 747.60 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.55 571.60 194.47 1026.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1476.62 933.46 1649.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1327.89 214.25 1362.60 274.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.66 237.12 526.31 565.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.10 230.24 687.75 553.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.34 586.78 301.44 1028.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1124.47 161.01 1215.40 451.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.29 120.94 1367.57 417.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1470.65 131.31 1518.91 238.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1338.21 53.68 1440.03 228.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1398.50 153.45 1509.39 492.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1562.33 289.12 1617.63 490.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1590.08 133.40 1676.91 430.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.10 237.84 1568.54 593.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.26 215.05 1456.55 581.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.34 485.24 512.80 548.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.88 99.90 1596.41 331.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1674.45 232.75 1808.04 601.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1678.77 99.22 1800.14 304.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1317.27 415.97 1363.60 530.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1201.53 294.57 1240.88 376.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.83 26.63 950.67 213.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.01 0.00 785.71 172.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.23 0.00 895.55 265.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.35 32.69 644.67 305.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.56 25.19 668.77 127.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.51 33.73 536.05 194.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002626.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002626.txt
deleted file mode 100644
index c2f2d1f97ec6557df030fa2a6f8a564857c2d122..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002626.txt
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 36.21 574.87 191.56 1029.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1563.34 331.00 1623.78 422.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1788.52 302.61 1815.94 361.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1201.50 295.06 1241.27 378.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.76 0.00 567.04 201.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.20 36.18 533.25 194.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.09 78.25 467.61 404.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 468.50 387.27 592.76 592.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.78 82.00 695.27 392.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.19 122.80 547.03 428.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.79 235.54 687.54 561.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.02 73.25 764.49 330.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.08 55.62 850.73 293.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.08 91.73 921.96 283.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.40 35.34 622.24 311.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.12 0.00 784.21 187.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.64 25.87 669.55 131.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.86 26.19 950.13 216.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.70 0.00 896.52 267.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 656.35 398.10 687.58 461.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 733.15 24.17 779.04 102.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1855.11 828.14 1920.00 1020.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1327.40 213.50 1365.52 274.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.21 589.64 299.26 1002.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.43 488.28 514.39 551.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1316.09 417.17 1363.98 532.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1671.79 235.97 1803.50 602.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1679.92 104.52 1803.18 309.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.97 98.33 1592.53 327.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.73 238.10 524.33 565.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.89 428.97 573.58 562.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.32 51.66 1440.26 219.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1141.51 299.27 1177.41 333.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1397.88 151.22 1508.82 494.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1783.85 740.28 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1157.47 123.44 1231.10 437.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1480.71 937.97 1649.47 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.85 160.81 1215.40 451.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.58 215.46 1457.06 582.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.30 120.12 1368.33 414.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1587.62 138.30 1681.90 436.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.50 238.78 1565.75 592.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.91 286.70 1615.06 487.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002629.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002629.txt
deleted file mode 100644
index 715169ab9356e31a2d887eba17dbb97cd22f6b4c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002629.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1325.27 214.68 1459.06 579.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1480.81 940.13 1648.90 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1782.23 733.28 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1398.52 146.96 1506.88 489.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.90 71.77 761.58 330.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.63 49.04 1441.11 218.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1558.67 0.00 1640.68 121.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1326.03 210.92 1365.61 270.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1138.86 299.69 1176.55 331.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1669.66 234.23 1798.97 600.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1681.32 106.60 1805.57 311.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.95 137.56 1681.01 439.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.94 282.38 1611.88 480.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 831.23 199.34 847.29 225.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 467.52 489.25 511.48 551.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1314.88 415.93 1360.98 531.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.88 90.08 921.68 281.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.25 54.65 853.36 293.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1559.93 327.15 1621.23 439.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.84 294.02 1240.60 376.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 581.06 519.12 591.06 552.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.98 32.37 726.42 130.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1790.69 303.93 1819.83 363.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1859.97 822.61 1919.76 1013.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.84 80.00 465.04 404.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.89 237.60 525.61 565.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.66 23.65 950.21 214.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 818.57 0.00 897.13 265.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.98 23.54 669.17 129.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.76 0.00 568.88 202.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.82 35.09 532.22 192.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.58 239.03 687.54 563.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.18 97.30 1589.84 321.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.83 0.00 836.56 96.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 659.01 406.39 686.98 470.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.72 0.00 774.35 190.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.57 34.90 619.08 308.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 495.63 386.48 593.75 592.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.78 82.58 697.03 421.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.20 239.11 1565.38 590.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.38 574.26 186.81 1028.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.73 117.30 1368.18 407.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.43 430.81 573.55 562.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.56 126.16 547.23 430.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 731.12 22.52 777.19 99.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.73 160.81 1215.40 451.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.48 589.67 295.13 1012.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002631.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002631.txt
deleted file mode 100644
index b1969c083243acac34d4c91c72e4eb26b870549c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002631.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 467.90 488.37 510.46 552.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1667.01 233.03 1794.06 600.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.20 237.38 1564.32 589.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.79 280.34 1613.33 479.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.62 33.68 619.52 308.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1862.69 820.24 1920.98 1010.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1790.74 297.95 1822.83 367.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1399.11 144.33 1508.35 482.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 730.53 19.06 776.59 97.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1682.16 107.91 1806.76 313.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1558.68 -0.87 1640.45 120.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.21 428.88 573.51 563.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1588.42 137.10 1681.19 439.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 664.13 408.42 687.09 477.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.26 33.61 531.93 190.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.90 54.12 853.48 290.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.29 158.81 1214.23 449.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.65 71.10 759.15 329.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.66 213.69 1460.04 578.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1482.08 940.57 1648.40 1080.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.27 47.09 1441.99 222.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1782.28 731.98 1921.99 1080.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 831.05 196.00 849.44 225.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.09 -0.10 835.95 100.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.92 21.86 950.62 211.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1137.03 296.38 1178.26 331.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 580.84 520.29 590.84 552.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1325.98 210.08 1360.93 269.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.70 0.00 568.00 226.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.67 -1.19 773.07 187.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1503.30 96.75 1588.23 318.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.45 115.44 1369.15 405.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1559.70 320.22 1619.76 435.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.96 591.54 293.54 1028.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 495.97 387.88 592.92 592.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.81 238.09 525.13 564.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.26 574.26 185.76 1025.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.27 80.53 463.25 407.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.41 125.38 547.05 428.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.78 83.66 698.84 423.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.67 241.12 687.10 562.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1313.75 415.81 1359.43 530.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.26 22.50 669.12 126.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.40 30.74 728.17 130.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 818.34 0.31 894.20 265.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.33 87.51 922.40 276.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1201.34 293.24 1241.09 375.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002643.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002643.txt
deleted file mode 100644
index 09346c03df4ae1d0c58df623f19cc02b398e4340..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002643.txt
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1137.62 299.91 1176.81 328.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1558.62 0.03 1636.52 117.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1321.53 206.21 1360.23 267.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1342.14 36.82 1445.15 255.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1404.61 133.39 1509.03 472.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.25 83.20 451.77 412.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.75 31.76 622.38 306.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.84 109.00 1370.29 401.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1598.25 131.83 1685.24 435.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.71 207.58 1464.04 571.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.95 227.64 1577.62 581.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1499.09 95.65 1589.40 307.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.09 274.54 1603.57 475.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1797.56 305.32 1835.03 365.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 467.22 493.41 511.06 555.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1308.34 406.71 1351.41 520.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.31 291.04 1240.23 371.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.73 0.44 659.62 99.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 726.68 15.79 772.39 93.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.41 29.64 721.60 121.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.96 70.57 754.80 329.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 821.71 -0.75 892.37 261.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.86 52.46 1095.16 214.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.25 82.34 923.42 228.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1548.91 322.76 1608.66 406.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.32 -10.00 775.70 206.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.93 958.71 1639.92 1080.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 498.29 391.23 590.49 597.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.16 31.49 524.84 181.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.85 87.71 702.77 430.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.21 124.82 550.06 430.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.14 589.38 177.93 1050.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.86 607.74 286.77 1053.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.94 249.38 523.28 579.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1658.45 232.80 1772.95 598.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1690.97 109.98 1809.25 377.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1133.15 157.24 1213.80 446.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.83 44.73 857.33 289.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1854.51 814.83 1920.00 999.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 839.00 184.01 853.10 211.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 715.93 192.60 729.16 215.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.49 21.38 948.11 189.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1773.84 725.22 1921.05 1080.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.95 433.73 572.87 567.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.07 242.17 685.66 559.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.99 0.00 571.42 217.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.90 0.00 831.63 94.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.49 399.10 686.32 474.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002663.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002663.txt
deleted file mode 100644
index 2d8e889a00b1e4e4da137fb5a5e5847d2b283e4b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002663.txt
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1399.25 128.19 1495.37 465.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1070.50 176.96 1108.60 211.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1329.66 195.17 1369.18 254.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.20 0.00 891.98 259.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 497.64 390.29 591.53 601.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1536.93 263.29 1588.36 460.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1603.32 146.54 1703.66 322.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1554.38 0.00 1624.05 122.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1525.64 0.00 1572.43 109.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.33 8.71 941.77 116.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1138.78 292.13 1179.09 326.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1832.20 771.48 1920.00 954.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1550.33 310.39 1588.24 395.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 466.22 496.02 510.71 560.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1751.40 683.74 1920.97 1081.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.96 77.07 1603.75 268.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1300.85 392.73 1346.57 503.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.46 288.32 1240.04 369.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 716.57 24.92 770.60 104.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1796.74 314.26 1828.50 377.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 21.00 596.43 166.95 1060.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.52 241.31 1740.84 610.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.87 437.28 573.16 571.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.48 249.32 522.79 582.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1695.53 113.06 1817.92 460.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.87 246.18 680.61 571.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1079.19 49.42 1140.66 208.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.46 35.30 619.22 314.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.32 85.57 703.20 391.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.52 82.07 441.43 409.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.23 213.39 1564.91 561.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.41 193.07 1462.71 553.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.79 97.93 1380.08 389.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.11 154.08 1213.66 443.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1350.74 32.49 1445.46 218.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.39 0.00 760.90 157.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.89 0.00 662.27 137.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.99 109.94 1503.57 213.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.20 77.25 777.95 340.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.20 617.08 280.86 1073.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.44 0.00 584.05 176.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.17 37.19 515.41 198.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.71 38.42 855.64 286.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.92 73.42 925.72 221.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.22 129.43 550.76 437.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002668.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002668.txt
deleted file mode 100644
index 0f85eaa5e81db887cd653d22bed1be538ad06fdb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002668.txt
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1201.57 286.04 1238.74 369.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 464.22 496.31 512.00 560.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1795.97 321.40 1826.86 384.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1299.74 388.86 1345.17 503.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1694.94 117.76 1817.79 464.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 13.78 603.47 163.66 1059.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1606.19 238.94 1731.58 608.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.66 22.47 772.27 105.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.49 624.97 277.91 1087.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.12 70.44 924.42 220.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1086.05 178.73 1121.25 209.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.04 76.54 773.39 340.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.35 1.56 761.15 160.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.42 0.00 886.57 257.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.23 10.04 941.57 114.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.18 0.00 1621.76 122.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.99 122.24 1494.20 456.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1452.97 110.65 1507.14 212.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1349.12 30.21 1443.85 212.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1522.38 0.00 1571.87 103.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1549.08 308.85 1584.40 393.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1603.74 147.22 1703.99 315.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1534.31 259.14 1579.92 455.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.88 76.34 1606.11 274.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1825.33 763.82 1913.63 945.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.10 83.21 437.40 405.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.50 132.23 546.42 441.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.09 245.62 680.24 572.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.86 255.75 523.45 588.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.04 152.04 1209.59 442.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.91 94.78 1380.43 381.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1751.40 677.54 1925.10 1083.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1086.24 48.25 1150.44 257.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.61 191.81 1462.43 552.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1436.35 211.86 1559.70 560.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 498.20 392.91 591.76 600.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1334.10 192.97 1371.43 248.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1137.40 292.41 1177.86 323.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.44 34.16 619.98 316.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.68 90.00 700.57 328.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.74 33.57 856.95 283.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.75 441.21 574.37 571.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.71 35.95 509.13 193.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.44 0.00 585.11 192.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.38 0.00 657.31 133.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002679.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002679.txt
deleted file mode 100644
index 7ec69333bbffa1269829dedc40c05b0dfd5dceb0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002679.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1529.58 249.35 1575.76 447.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1603.69 144.91 1713.43 319.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.56 102.40 1516.86 211.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1107.65 172.16 1139.21 218.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 498.20 392.20 591.78 602.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1818.76 759.85 1920.00 943.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1763.20 675.63 1919.71 1079.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.71 262.79 520.96 600.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 692.21 206.12 710.96 227.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1350.40 20.18 1445.35 190.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.74 0.34 893.11 256.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1390.59 114.65 1496.16 447.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.82 0.36 654.29 104.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.39 20.85 738.99 155.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.37 35.75 692.99 118.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.99 284.58 1240.28 366.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 712.66 27.52 773.41 106.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.18 64.75 928.77 213.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.35 497.21 511.16 561.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1797.43 320.03 1829.58 388.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1302.52 388.56 1346.67 500.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 575.16 526.98 592.91 562.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 842.12 166.39 861.01 198.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.83 5.90 938.59 137.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 627.50 409.98 677.26 485.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.08 77.49 751.59 339.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.08 0.00 776.55 192.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.80 440.53 576.23 572.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1345.32 185.74 1374.16 241.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.06 0.00 589.26 132.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.53 33.72 506.91 182.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.77 94.79 688.89 339.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.93 33.02 613.19 315.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.59 246.63 682.30 569.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.57 29.36 862.25 283.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.14 134.07 540.30 445.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.20 90.23 437.71 338.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1315.32 190.17 1445.72 550.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.99 90.04 1380.97 376.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.42 48.95 1165.71 275.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1122.61 151.43 1213.21 441.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1496.26 77.77 1608.53 279.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1588.24 238.37 1714.43 613.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1706.31 118.17 1823.45 470.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.32 210.62 1570.89 553.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.69 636.30 264.48 1080.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.36 619.65 148.16 1080.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002687.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002687.txt
deleted file mode 100644
index dc04f82b3e06b4c3c6f64cbe7111adb1259659b7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002687.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 593.25 2.19 649.03 97.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1603.64 149.32 1710.67 462.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.42 -0.34 766.50 206.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 933.38 -10.00 952.01 25.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.63 52.64 1178.72 270.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.71 82.66 733.48 335.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 466.01 499.36 509.76 561.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1201.66 285.33 1240.71 367.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 717.07 33.56 768.54 114.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1803.30 328.55 1836.09 390.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1302.52 383.19 1343.64 494.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 499.35 396.47 593.47 602.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 686.26 210.02 700.77 228.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.93 24.24 741.32 163.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1772.01 665.33 1922.29 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.31 639.42 259.02 1083.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.52 0.00 909.68 255.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.20 91.23 437.04 356.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.60 131.23 535.64 443.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.54 64.38 928.40 205.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.86 27.85 861.15 283.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.76 93.89 689.33 342.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1831.89 745.12 1920.00 929.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.04 442.70 573.20 573.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 844.46 165.14 859.43 191.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.57 252.70 685.16 579.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1138.98 289.04 1178.05 322.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.34 261.42 509.17 600.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1457.44 92.41 1516.58 201.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.34 5.21 935.00 125.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1549.95 0.00 1630.37 127.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1497.30 66.77 1612.77 320.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.07 201.27 1576.49 550.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.41 37.24 675.93 125.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1701.62 119.04 1828.19 470.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.61 150.26 1213.21 441.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.60 114.83 1494.76 446.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1313.89 184.79 1453.67 541.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1144.12 -0.21 1228.43 181.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.62 424.62 678.48 495.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.42 20.44 1446.04 184.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1523.07 -0.26 1572.18 79.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.73 33.83 507.54 191.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.75 -0.11 590.20 170.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.98 90.88 1378.75 379.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.97 38.23 604.63 317.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.41 178.50 1150.49 220.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -5.57 620.12 141.09 1081.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 580.89 528.19 592.19 564.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1578.96 246.27 1704.57 617.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002689.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002689.txt
deleted file mode 100644
index 3222117a9e73a5d6392e555063b27f0bea9ce247..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002689.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 840.61 164.29 858.52 191.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.02 0.00 773.43 205.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.14 39.52 606.02 320.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 581.13 528.58 592.71 563.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 931.75 -10.00 952.39 24.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.10 34.23 507.94 191.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.10 428.89 681.40 496.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.56 442.06 574.53 574.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.00 131.45 538.22 444.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.23 91.23 438.66 357.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.67 93.26 691.56 335.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.31 640.85 255.85 1083.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 499.35 396.79 594.24 604.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.58 261.42 506.12 600.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.82 7.82 934.63 124.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1605.05 151.23 1712.47 459.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1352.24 18.61 1445.92 183.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1349.73 184.20 1366.87 233.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.29 253.83 685.34 582.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.45 0.00 590.77 105.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.13 24.63 741.42 171.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.67 90.31 1518.37 202.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -5.57 623.15 141.09 1081.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.41 3.78 670.18 97.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.63 27.85 859.63 283.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.29 64.53 929.84 205.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.34 -0.69 910.58 256.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1804.73 328.89 1837.68 391.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1429.89 201.31 1577.59 546.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1312.99 182.68 1453.74 538.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.60 114.31 1495.77 446.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.08 52.97 1181.87 270.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1271.92 90.37 1380.97 376.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.71 150.26 1213.21 441.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.47 176.30 1154.84 224.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.89 84.64 731.54 333.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1146.80 0.00 1227.18 184.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1833.85 741.57 1920.00 923.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1550.07 0.00 1631.55 127.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1523.13 0.00 1571.84 74.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 466.64 500.05 512.73 562.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 687.80 211.41 699.02 231.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 717.46 49.37 767.45 114.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.95 285.57 1240.23 367.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1302.10 383.80 1346.26 491.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.80 36.48 675.32 136.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1497.30 64.05 1616.16 323.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.81 247.39 1702.67 618.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1702.70 118.88 1829.55 469.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1773.55 660.91 1922.29 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002694.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002694.txt
deleted file mode 100644
index 12f842fd8a8cb4ecf65997a5ca8b9b0e647eb159..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002694.txt
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1271.92 90.04 1380.97 375.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.31 150.74 1213.21 439.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.70 26.80 856.55 282.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.80 92.52 697.70 319.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.51 43.02 602.96 323.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.55 132.36 533.48 448.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.31 440.96 575.79 574.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 836.43 164.31 851.36 177.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.01 36.75 680.21 130.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.62 5.63 665.46 103.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.00 0.00 591.62 102.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.04 0.00 692.82 79.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 581.43 528.38 592.65 562.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 653.70 428.08 685.95 499.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.43 36.48 508.29 186.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.97 85.73 723.37 335.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.80 0.00 770.91 204.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1809.36 329.18 1843.35 393.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.56 500.85 509.37 562.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1299.58 376.10 1340.72 485.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1126.19 182.55 1159.43 224.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1156.48 0.00 1241.03 191.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1353.80 20.61 1447.15 179.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.16 5.21 934.68 110.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1138.35 289.52 1177.79 322.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.10 51.57 1190.05 271.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 626.29 135.52 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.86 25.77 744.09 193.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.96 262.46 489.38 600.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.47 646.46 251.57 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 498.48 397.58 594.72 604.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1841.11 730.60 1920.00 909.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1610.21 156.99 1713.77 358.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.02 0.00 1634.72 130.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1462.13 89.89 1525.77 205.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.87 90.56 438.71 422.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.07 256.75 685.34 585.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 719.50 36.96 763.66 110.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.19 285.12 1240.74 366.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.60 114.31 1496.66 445.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1567.97 249.40 1695.84 620.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.74 179.49 1452.37 531.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1429.23 199.27 1574.87 536.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1499.64 60.29 1618.67 332.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.00 61.84 929.91 206.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1706.31 123.84 1831.53 475.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1774.15 650.61 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1348.96 182.79 1365.28 228.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002718.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002718.txt
deleted file mode 100644
index 262e290d034c6c6e308869ffcb7ec29adc7ff228..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002718.txt
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1505.46 0.00 1560.47 115.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.94 109.72 1231.05 421.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1201.66 281.48 1240.05 363.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1286.96 361.76 1327.61 471.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1818.52 334.21 1857.39 397.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1703.74 131.67 1829.72 485.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1739.42 629.81 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.79 502.49 515.11 567.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1137.96 283.86 1177.34 319.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 867.36 53.42 930.97 201.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.22 5.92 1454.40 171.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1350.87 171.11 1380.10 221.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1833.50 710.96 1920.00 887.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1473.46 76.99 1553.22 231.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.78 666.96 246.99 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 499.95 399.80 606.32 607.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.74 274.85 442.79 616.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 651.00 129.42 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.95 0.00 930.82 242.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 717.87 32.64 759.00 112.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 822.63 0.00 915.00 253.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.85 0.00 693.03 91.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.79 41.78 672.52 175.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1528.24 248.80 1646.26 620.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1605.33 156.84 1721.27 468.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.49 76.35 1386.53 359.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.65 170.57 1459.62 519.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1437.18 188.65 1550.01 526.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1533.32 48.47 1644.86 293.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.55 18.08 840.66 279.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.90 50.68 1274.77 297.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.23 146.46 1212.36 436.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1406.34 94.31 1511.57 422.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 510.52 260.32 536.75 316.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.62 2.08 648.07 157.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.08 442.20 584.86 576.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.50 39.20 486.30 333.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.70 99.53 430.26 440.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.45 45.48 587.59 328.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.15 142.27 539.58 458.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.78 262.20 686.50 585.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.41 27.43 745.52 284.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.32 104.38 696.17 393.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002737.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002737.txt
deleted file mode 100644
index 89ec23aade68ecc0450df6333981a3e096a09502..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002737.txt
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1808.18 340.84 1839.75 412.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1303.44 338.72 1343.65 451.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.18 277.07 1240.14 357.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.29 501.18 519.61 567.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1743.44 590.94 1922.74 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1701.88 137.66 1830.88 498.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1546.23 36.27 1661.38 360.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.56 154.89 1451.20 503.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.42 63.95 1396.51 350.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.98 42.93 1291.58 293.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.45 169.82 1538.17 506.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1588.20 164.04 1721.41 481.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1473.14 255.58 1606.87 634.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1357.45 -0.58 1452.91 154.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1361.46 160.48 1388.55 205.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1137.44 278.56 1180.12 314.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.12 -0.39 921.03 269.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.66 48.19 919.00 264.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.15 -0.34 691.84 94.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1471.30 69.60 1565.09 224.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1406.82 87.23 1511.67 414.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1814.50 670.58 1901.39 844.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1221.86 176.11 1263.78 216.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.36 436.07 592.69 576.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.22 41.27 670.01 181.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.90 7.18 614.20 100.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.16 46.67 589.23 332.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.09 42.41 482.84 341.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.25 281.24 445.11 628.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.30 94.74 412.39 341.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.06 269.50 687.11 587.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.54 5.18 847.76 273.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.93 141.95 551.78 460.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.79 100.84 686.42 461.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.72 28.37 756.43 268.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.20 141.00 1212.92 431.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.32 691.93 232.12 1080.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 503.04 395.15 614.26 606.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -11.49 670.15 112.41 1080.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.08 104.60 1231.69 413.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1496.81 -0.53 1554.06 109.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002747.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002747.txt
deleted file mode 100644
index f5c1c014ff9eb8c87a8547b8ce28153d674dd634..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002747.txt
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1127.44 140.45 1213.26 430.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1524.87 214.53 1574.39 319.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.31 3.14 842.57 272.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.48 44.90 907.07 263.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.84 45.86 589.40 332.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.72 29.65 769.59 272.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.49 109.96 679.36 469.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1476.60 58.08 1569.27 222.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.93 -0.13 1451.71 150.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.31 102.71 1231.86 412.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.00 275.98 1241.05 356.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1808.38 666.46 1906.71 839.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.10 -1.27 907.47 269.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.53 0.00 691.77 134.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.57 4.73 609.10 102.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.25 46.01 667.01 179.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.36 91.45 709.06 319.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1406.49 80.50 1510.06 397.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.81 104.91 410.52 347.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.72 45.02 484.34 341.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -12.53 674.66 99.90 1083.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.27 287.15 434.30 639.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 506.44 395.15 619.45 609.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.67 696.05 223.02 1081.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1138.01 280.11 1179.66 313.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1227.46 166.94 1273.41 219.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1803.70 354.98 1837.61 421.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.67 148.90 544.26 467.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.40 277.81 687.31 588.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 472.46 503.90 522.52 570.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1748.09 589.79 1922.29 1083.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1317.44 340.40 1360.12 451.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.84 440.16 598.60 578.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1298.93 60.11 1397.09 341.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.22 43.56 1303.72 298.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.74 169.30 1548.71 505.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.16 154.40 1452.19 502.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.71 33.11 1662.73 347.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.08 254.61 1593.58 634.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1708.98 140.70 1836.21 503.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1588.30 162.62 1705.82 480.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002776.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002776.txt
deleted file mode 100644
index 1a923de5daa0450602b5d37c1526e10efeb5d787..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002776.txt
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 0.25 705.58 91.62 1082.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.08 110.04 420.16 365.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.87 151.44 540.69 473.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.94 31.77 820.69 269.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1830.17 627.71 1909.90 796.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.27 442.21 622.71 580.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1139.07 276.37 1179.62 308.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.73 133.97 1452.46 477.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.49 138.16 1213.18 426.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.97 44.24 1314.88 295.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1201.39 271.81 1241.75 352.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1591.16 174.46 1708.55 497.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1574.87 15.35 1693.28 326.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.10 265.08 1557.93 652.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 707.00 125.55 746.14 191.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1247.44 172.31 1290.19 217.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.10 -0.32 687.09 146.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.07 0.49 746.43 230.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.88 -0.79 808.16 266.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.88 51.13 1394.23 325.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.65 -0.34 1453.46 137.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1474.93 42.53 1563.32 204.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.45 70.55 1510.86 344.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1538.24 202.86 1582.12 385.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1431.01 152.38 1565.50 341.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1738.98 550.47 1921.16 1079.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 486.55 503.49 539.29 574.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.44 34.08 875.32 270.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1824.31 362.91 1857.72 428.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.57 723.84 207.51 1083.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 516.88 400.40 642.09 615.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.40 12.15 610.00 127.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.42 95.60 700.05 305.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.61 54.20 690.23 185.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 681.63 43.29 726.30 126.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.82 0.00 907.25 241.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1723.31 155.05 1845.19 518.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.82 0.78 1303.61 224.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.30 296.02 688.30 583.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.85 112.75 679.76 475.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.71 51.69 584.14 339.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1305.32 319.40 1357.58 429.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.64 300.28 410.16 655.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.68 49.38 479.33 351.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002805.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002805.txt
deleted file mode 100644
index 81cf161038b619f54f2a539874468443a720136f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002805.txt
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-backpack 0.00 0 0.00 784.16 35.56 865.83 266.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.83 0.00 804.18 261.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.27 135.83 1214.63 424.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.24 42.05 1390.86 321.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.40 29.07 1559.02 189.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.33 0.00 1297.46 237.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.71 158.49 550.19 485.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.81 520.32 566.94 588.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.90 58.75 719.02 132.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.29 269.42 1241.56 349.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1303.23 302.89 1345.39 408.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1827.35 374.62 1857.66 445.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.15 281.40 686.79 559.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.57 121.97 680.94 456.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.23 452.83 649.46 587.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1140.07 273.94 1180.22 306.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.26 57.42 594.45 349.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.48 756.27 180.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.63 17.11 598.28 115.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.45 115.36 402.95 459.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.76 53.84 459.05 355.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.05 97.93 1232.89 402.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1562.66 0.00 1637.29 147.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.95 314.65 377.22 668.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.51 -0.41 684.40 142.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.92 0.00 739.12 240.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 765.16 169.50 820.77 218.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 774.80 127.00 825.49 187.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.86 0.00 609.51 107.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.36 61.64 680.15 188.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.79 0.00 1460.82 137.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.34 53.14 1514.77 225.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1713.09 163.47 1848.14 532.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1361.05 137.17 1386.77 178.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.05 269.86 1520.72 658.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1724.04 513.82 1920.00 1028.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 538.94 415.24 649.22 627.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 911.12 9.15 930.49 32.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 888.19 0.00 933.50 181.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.92 0.00 891.50 256.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1546.99 238.82 1596.14 318.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1453.59 138.05 1571.86 470.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.27 124.23 1460.08 456.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1792.75 591.87 1880.50 751.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1274.23 171.69 1311.89 216.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.94 190.65 1719.78 518.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1586.38 0.25 1688.59 238.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1540.89 194.48 1580.43 376.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1603.63 917.29 1797.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002815.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002815.txt
deleted file mode 100644
index b2f3f2d1b0ee6ec5a517362028daaf33effbfb20..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002815.txt
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1358.60 133.38 1386.48 182.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1139.20 275.19 1179.49 307.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1784.92 585.11 1878.65 747.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.93 0.32 1618.76 147.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.00 0.34 739.62 240.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1376.11 276.25 1506.10 669.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.83 133.58 1580.77 459.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1487.34 16.07 1561.89 179.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.54 0.18 1686.43 237.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.04 187.28 1708.32 517.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1719.43 166.45 1847.12 542.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1730.48 510.01 1919.94 1028.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 546.95 417.02 648.05 634.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1287.57 40.16 1396.57 317.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1333.91 119.21 1473.93 448.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1313.96 307.45 1348.72 406.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.10 269.56 1244.48 350.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.58 166.47 551.22 497.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.30 58.80 460.17 366.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.84 280.00 688.12 560.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.92 55.07 598.47 339.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1821.63 392.20 1855.90 454.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1550.01 230.61 1598.98 316.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.91 118.75 396.67 475.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.39 318.93 368.16 683.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.57 -0.13 799.87 260.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.56 130.42 678.43 456.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.88 20.09 596.99 124.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1573.17 893.33 1793.31 1079.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.41 36.14 881.53 266.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.52 61.40 690.15 227.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.89 0.26 1294.38 243.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.06 -0.46 692.57 189.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.66 0.42 614.50 116.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1152.74 96.02 1232.78 416.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.08 457.44 660.09 583.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.58 24.56 838.17 266.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.78 768.47 171.30 1080.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1417.95 55.84 1503.43 196.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.92 0.17 1459.64 160.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.11 134.60 1214.95 424.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 518.89 522.46 576.97 593.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 797.77 126.88 855.81 195.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002823.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002823.txt
deleted file mode 100644
index 619bf1fc976d2bb27840671d774ee9d47534531c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002823.txt
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 566.92 116.30 683.32 380.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.33 64.41 706.12 230.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.14 14.39 1555.34 177.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.46 195.44 1705.98 530.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1357.44 129.63 1385.31 184.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.11 320.79 359.48 683.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.56 784.86 167.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.45 0.00 689.08 157.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1714.36 166.90 1846.44 542.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1738.48 510.18 1919.94 1021.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1138.91 280.74 1179.84 307.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1789.34 583.73 1883.01 745.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1570.55 891.48 1788.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.20 464.50 667.31 593.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1817.70 386.38 1851.08 459.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.41 0.00 1288.52 237.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1283.34 38.67 1390.21 318.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1336.30 120.11 1474.10 348.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.21 277.62 1494.88 671.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.05 -1.19 789.86 260.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1453.95 133.41 1577.22 459.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.52 -1.02 1697.09 242.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.11 97.27 1232.57 413.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 823.55 127.82 873.67 197.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.11 61.38 461.98 367.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.29 131.13 396.10 484.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.09 174.66 551.22 501.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.78 34.82 903.31 266.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.01 135.53 1213.04 424.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.30 25.15 849.33 256.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.03 -1.13 1457.85 165.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1320.07 301.24 1357.12 407.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 553.09 420.26 645.92 639.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1414.59 55.31 1500.30 212.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1553.76 229.60 1596.05 312.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.06 139.72 670.35 468.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.58 279.53 687.56 550.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.35 0.00 1617.97 148.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.62 0.34 733.88 241.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.74 269.19 1241.99 351.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.06 64.36 597.03 351.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 524.80 524.35 604.12 597.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.94 0.00 616.13 123.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.90 21.20 595.74 142.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002833.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002833.txt
deleted file mode 100644
index 5d0fa6708e7711cd6bcea0ff607f94d709e13d19..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002833.txt
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 601.04 278.86 687.36 601.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.16 -0.79 854.17 253.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.17 24.76 596.67 190.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1363.79 0.00 1453.73 150.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1327.11 303.55 1367.13 405.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.03 4.88 703.61 265.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.24 0.35 883.81 237.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1562.71 225.58 1594.81 309.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1201.67 267.86 1240.90 349.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 848.67 126.77 899.60 190.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1139.64 272.31 1180.28 304.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1548.75 0.00 1616.59 153.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.95 468.78 681.14 605.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.44 116.22 683.91 284.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.96 0.00 618.16 126.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.17 71.14 712.68 229.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.59 35.20 922.52 187.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.56 0.00 787.27 255.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.82 21.90 849.64 265.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1814.90 393.59 1849.32 463.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.14 0.00 728.93 240.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.49 70.18 594.74 365.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.56 140.77 662.07 510.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 790.27 159.39 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 560.84 422.62 666.15 641.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.75 59.55 463.69 364.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.88 176.94 540.46 505.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.12 322.67 342.36 688.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.27 132.70 403.41 490.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 533.49 529.98 591.86 600.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.67 204.41 1706.48 539.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1711.39 171.85 1843.44 548.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1457.05 131.40 1575.95 457.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.03 0.00 1700.63 252.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1342.47 115.56 1476.39 340.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.76 15.60 1552.44 176.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.40 36.23 1384.90 316.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1338.96 275.52 1487.76 667.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.64 0.00 1277.54 245.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1122.45 135.14 1214.32 423.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1352.16 127.87 1380.80 186.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.82 50.85 1498.76 358.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1801.08 564.18 1896.85 725.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1747.09 490.89 1920.00 993.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.71 878.47 1787.50 1080.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002847.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002847.txt
deleted file mode 100644
index 12b2dc474913c7d748ae6da6b059370da6a6d8ae..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002847.txt
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 545.87 540.58 620.86 612.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.72 54.32 1496.29 361.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1740.49 481.08 1921.51 990.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1812.54 406.64 1854.07 473.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1336.91 291.53 1383.81 394.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.78 271.20 1241.56 352.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.71 73.41 587.84 369.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.18 285.40 688.17 608.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.34 38.19 589.13 183.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.89 -0.35 615.69 136.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.96 480.10 687.93 620.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 880.54 130.16 919.81 191.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1336.58 127.04 1367.48 183.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 573.08 432.54 666.61 651.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.48 814.86 150.62 1081.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.04 340.85 333.64 710.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.69 137.52 407.06 495.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.91 177.74 524.81 512.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.19 0.00 883.92 241.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.52 143.13 662.93 516.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.72 846.30 1803.06 1081.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.63 70.98 464.26 383.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 681.26 222.32 695.70 243.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1352.20 -0.82 1447.03 115.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.82 26.97 853.86 269.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1584.39 0.00 1698.10 254.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.96 10.64 717.94 273.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.03 0.00 787.17 259.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.23 42.91 950.02 192.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1137.72 138.20 1214.94 426.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.24 45.49 1401.04 293.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1706.31 186.61 1830.09 565.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.51 286.35 1474.09 687.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1818.28 555.38 1897.95 713.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1139.02 276.99 1180.39 308.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.61 38.66 1375.55 318.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1171.22 0.00 1266.65 271.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1572.70 207.12 1705.42 544.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.45 109.79 1477.77 355.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.09 129.06 1590.88 450.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.44 427.42 687.99 486.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.13 76.64 708.97 244.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.49 125.03 687.38 315.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1457.35 9.31 1545.51 274.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1550.34 -0.68 1620.90 150.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002880.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002880.txt
deleted file mode 100644
index e828961dc582af6ba2c7bf0a55488b02cafdfc42..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002880.txt
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1366.93 118.34 1497.92 404.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.93 77.22 1504.94 379.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.91 139.38 1588.63 460.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.29 314.21 1454.91 713.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1664.33 220.60 1810.05 610.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1543.25 243.90 1673.97 587.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.91 572.41 635.26 643.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1731.53 468.32 1920.37 961.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1203.44 291.48 1240.54 371.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.47 320.00 687.23 513.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.42 381.74 309.88 759.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 602.65 461.83 688.04 685.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1550.62 79.20 1563.50 98.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1140.47 295.65 1181.71 327.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1572.17 821.35 1792.57 1080.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.66 169.27 380.22 536.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.65 98.31 452.88 405.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.01 176.22 670.76 555.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.62 212.87 522.00 550.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.11 38.31 767.86 290.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.17 45.81 850.10 287.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.05 100.85 593.93 399.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.60 108.33 720.65 327.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.84 -0.12 892.98 257.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1149.67 15.36 1247.17 202.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1779.87 449.93 1814.21 517.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1142.34 156.00 1215.67 445.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1236.65 52.39 1351.54 327.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1148.65 116.98 1231.45 430.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1573.84 -0.35 1670.63 288.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1331.31 -0.52 1431.05 239.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.37 15.59 1541.57 194.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.98 0.34 625.76 151.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.16 0.07 665.77 159.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.78 -0.21 727.58 173.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.26 881.28 108.90 1080.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.44 518.51 687.31 597.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.02 62.82 548.02 240.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1784.28 544.91 1861.63 698.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.47 123.41 1419.47 210.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1408.51 65.56 1457.00 159.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1547.30 -0.09 1604.01 187.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1441.55 -0.17 1503.74 59.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1307.91 142.10 1340.30 198.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.96 -0.81 825.41 264.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 757.49 203.75 776.77 239.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 674.68 240.39 703.30 278.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.41 121.54 718.54 206.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002903.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002903.txt
deleted file mode 100644
index d1f2668dcc4d290f27f258d095a0dcd0594a46ff..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002903.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 868.36 0.00 920.33 241.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.60 0.00 621.00 175.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.56 105.93 557.10 385.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.27 367.59 674.13 644.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.50 289.01 700.28 325.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.95 79.55 822.26 317.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.38 66.48 1217.67 233.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.88 362.67 1430.51 760.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1305.44 1.66 1411.96 272.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.71 150.92 1479.96 481.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.66 23.89 886.05 295.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.16 81.62 1337.49 354.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1132.35 192.23 1206.98 482.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1318.99 157.83 1399.92 360.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.87 301.20 1639.99 651.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1654.32 267.11 1784.40 657.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1457.80 163.58 1589.61 479.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1553.24 16.37 1664.37 306.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 707.61 167.23 743.57 254.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1527.81 0.00 1596.40 232.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1732.27 489.19 1917.38 966.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.31 618.00 630.18 686.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1815.18 865.56 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1567.58 838.51 1780.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1774.58 561.71 1868.83 716.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1189.61 329.08 1228.23 408.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1125.69 333.29 1167.42 365.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1754.06 501.25 1792.10 571.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1144.36 156.72 1219.22 463.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1406.33 122.06 1497.13 416.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.77 0.00 1256.17 125.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1247.87 6.02 1268.24 42.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.58 428.38 267.48 809.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1293.96 173.61 1324.68 228.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1422.97 49.73 1509.44 204.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.20 0.00 1445.56 161.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1428.33 0.53 1517.74 103.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.60 229.23 641.46 617.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.73 32.09 734.64 230.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.41 156.65 718.48 375.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.67 272.17 489.78 610.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.66 225.03 352.63 596.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.97 151.81 565.98 458.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.96 144.46 459.41 337.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.58 76.18 805.83 324.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.83 32.96 650.50 245.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.68 16.32 785.75 180.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002916.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002916.txt
deleted file mode 100644
index 1af516ed30fdc7a8b1be9683ede9c841266bb390..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002916.txt
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 504.45 252.50 641.20 642.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1123.26 353.25 1165.90 387.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1132.48 176.55 1217.34 494.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1122.85 88.26 1230.06 264.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.00 -0.34 1250.09 148.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.48 45.78 891.27 317.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1794.09 877.44 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.80 829.53 1786.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1780.07 571.37 1860.64 726.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1243.42 27.53 1262.82 60.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1291.46 188.49 1321.71 248.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1641.93 300.58 1768.96 693.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1273.93 388.29 1429.81 795.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.62 182.30 1587.29 500.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1492.36 323.64 1633.96 674.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.19 184.54 716.01 393.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 676.66 313.78 702.40 354.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1187.95 349.96 1227.40 431.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1747.94 530.43 1787.69 596.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.14 169.66 465.14 354.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.95 175.34 560.78 479.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.58 135.38 551.64 426.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1526.92 18.83 1595.14 193.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 565.72 634.82 612.39 708.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 598.62 529.08 673.05 751.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.86 393.28 673.14 634.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.74 16.68 1406.09 294.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 752.18 200.35 765.57 296.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.72 101.81 1333.43 376.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 781.43 271.19 833.74 308.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 94.07 461.55 259.15 846.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.20 166.21 1471.90 498.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.66 59.42 650.45 269.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.84 -0.41 670.36 132.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.40 0.03 621.61 169.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.07 103.58 823.32 347.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.06 61.38 761.22 265.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.06 36.65 778.86 320.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.74 24.12 1524.09 123.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.43 -0.13 1449.02 177.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.67 32.45 1660.09 324.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.44 214.65 1205.14 504.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.73 0.23 788.99 98.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.76 10.51 908.71 263.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1400.57 148.94 1504.97 439.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1413.14 59.24 1499.76 215.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1717.80 499.55 1920.59 984.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.29 246.80 354.76 620.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.38 289.64 486.41 633.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002938.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002938.txt
deleted file mode 100644
index f5bff46e6f23b72c5310b2ecf8ca79bb44f332b6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002938.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1294.01 54.29 1390.37 327.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.92 20.83 1453.33 207.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.15 101.29 793.00 385.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.51 100.23 630.23 339.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.72 428.59 1416.52 837.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.90 10.48 1253.97 188.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.70 4.22 610.86 141.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.68 223.00 569.16 497.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 613.62 234.79 627.96 260.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 676.18 363.93 703.35 390.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.18 179.32 523.76 468.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.50 428.31 672.61 622.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.73 12.44 719.29 175.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.57 30.27 645.20 271.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.49 67.85 789.99 169.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.25 88.36 703.48 248.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 766.00 243.97 807.41 309.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.08 131.75 800.93 367.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.32 50.35 913.32 303.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.27 83.69 887.61 356.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.70 6.35 843.60 121.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.49 5.80 786.28 101.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.94 251.58 1203.73 544.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1217.39 134.34 1329.83 404.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1541.28 64.70 1651.09 357.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.18 229.58 720.35 467.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1066.89 254.10 1118.75 310.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1334.57 201.23 1468.33 528.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.90 6.94 951.15 128.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.28 11.02 1320.56 118.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.10 303.76 336.20 680.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.24 510.88 234.85 898.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.32 345.75 485.48 692.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1570.72 852.82 1765.90 1080.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.43 381.73 1603.43 737.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1596.42 345.89 1750.13 749.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1699.66 520.07 1901.15 981.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1443.27 217.79 1590.55 523.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.18 306.66 641.96 703.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1414.64 192.30 1518.86 478.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 590.12 570.52 672.68 792.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.17 65.15 1533.12 192.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1536.30 61.16 1585.83 273.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1281.20 222.04 1316.43 278.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.81 205.33 1372.48 401.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1122.60 389.63 1164.55 426.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.03 141.17 1243.83 315.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1787.48 879.20 1920.87 1081.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1761.93 593.10 1837.89 742.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 763.62 38.27 783.75 105.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.10 141.01 870.26 381.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1243.51 67.77 1261.45 99.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1186.04 387.21 1225.79 468.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.63 217.68 459.11 409.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 573.67 679.30 611.03 747.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002963.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002963.txt
deleted file mode 100644
index 11700771b5335a856abeb9583bbac73ba58d323a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002963.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1304.78 381.09 1337.40 467.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1717.07 521.37 1880.25 984.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.69 224.45 1539.24 533.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1587.90 371.63 1731.11 774.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.17 60.74 1376.95 330.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1532.77 180.39 1595.05 430.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1550.60 70.62 1657.53 344.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1763.19 866.83 1920.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1751.33 591.52 1835.31 737.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1699.15 614.93 1730.10 687.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.33 207.19 1446.77 526.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1549.57 321.84 1589.04 353.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.97 69.06 880.56 162.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.80 62.13 900.18 162.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1513.91 820.80 1735.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1520.34 79.19 1586.24 227.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.54 85.11 1517.82 212.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.08 192.29 1516.47 490.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1313.77 215.09 1373.89 410.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1120.51 270.27 1151.67 321.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1120.18 406.35 1161.65 437.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.89 35.85 1461.18 207.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1288.89 232.02 1319.68 287.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1392.49 99.89 1475.94 262.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 791.77 282.12 852.30 337.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.38 206.40 555.90 481.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.38 117.72 830.00 397.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.26 36.86 691.01 175.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.93 45.75 618.27 184.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 749.71 48.06 777.51 116.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.84 245.41 584.73 551.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.21 140.08 773.61 374.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.76 80.64 776.98 343.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.67 159.54 915.92 320.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 579.17 591.81 669.09 806.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.11 255.60 728.02 486.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.06 18.81 764.78 132.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.67 94.82 865.82 282.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.19 93.53 703.55 301.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.02 125.25 625.58 354.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.65 244.04 448.32 425.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.81 447.35 669.18 647.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1441.62 414.25 1577.79 778.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.67 329.65 623.34 722.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.28 535.61 221.81 926.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.66 318.40 310.52 702.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.80 365.87 463.21 715.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.14 265.76 1204.49 554.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.34 144.17 1326.66 410.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.23 24.08 1250.44 200.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.79 168.91 1254.47 429.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1241.59 80.81 1259.25 112.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1184.82 400.80 1224.19 482.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 561.01 695.13 602.58 761.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.26 455.03 1424.31 866.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.53 24.02 1332.82 111.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.63 20.30 937.07 141.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1525.60 352.63 1563.89 436.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002964.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002964.txt
deleted file mode 100644
index a36316625cb65d76b6ac5699b9466b12909ecf0b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002964.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1698.29 612.80 1729.88 686.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1119.53 400.56 1161.23 436.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1184.00 401.29 1223.52 479.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1288.63 230.08 1319.81 284.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1521.87 361.16 1563.56 435.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1543.74 309.25 1593.30 351.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1518.90 77.32 1584.87 229.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.91 83.37 1518.04 212.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1240.62 79.16 1258.26 111.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1388.01 98.57 1473.26 260.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 921.30 19.35 983.56 127.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.36 17.27 764.30 129.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1751.71 589.33 1836.95 736.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1515.01 820.05 1734.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1762.31 863.66 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.45 59.67 1375.64 326.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.11 167.50 1256.62 424.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.19 142.40 1326.03 410.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.30 223.56 1531.34 529.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1318.84 204.96 1445.36 524.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.41 69.27 1656.56 341.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 797.61 279.95 852.50 334.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1305.18 379.27 1337.01 479.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.68 21.90 1249.96 198.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1533.09 178.59 1596.09 428.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1115.71 263.48 1204.31 553.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.06 33.78 1460.67 205.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.67 89.75 702.03 303.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.04 18.79 936.06 140.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.73 139.03 771.32 371.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.66 123.66 626.09 354.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.68 35.30 689.09 191.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.96 60.56 899.16 159.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.66 67.21 880.83 166.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.54 158.28 917.49 318.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.37 116.78 831.06 396.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.69 252.68 729.36 485.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 748.44 40.34 774.56 111.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.99 45.12 616.93 184.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1588.11 370.18 1728.77 773.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1442.20 413.12 1576.28 777.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.08 242.86 446.40 425.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1718.26 520.36 1880.80 985.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.03 245.23 582.92 428.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1313.93 211.80 1374.23 408.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 578.86 587.80 670.78 805.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.03 445.01 668.80 757.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.70 364.51 462.40 715.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 561.22 694.58 603.27 760.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.80 453.11 1424.25 864.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.69 92.73 864.82 363.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.61 78.32 775.97 343.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.51 203.51 554.24 478.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.21 174.02 1186.31 395.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.51 22.59 1332.99 107.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.70 533.65 219.65 924.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.27 190.33 1515.76 488.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.67 318.54 309.58 703.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.72 330.15 620.01 724.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002997.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002997.txt
deleted file mode 100644
index 5e38c1012be1297b406019491619e2a8165468c8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002997.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1272.25 31.90 1354.87 241.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1737.43 808.18 1913.13 1080.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1771.33 549.45 1848.76 690.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.81 233.48 447.84 426.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.58 25.13 652.38 291.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.00 0.00 734.28 98.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.24 239.52 573.08 394.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.60 35.20 584.93 278.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 915.62 0.90 981.69 115.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.71 110.06 742.90 338.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.46 0.00 831.97 113.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.56 62.12 703.24 288.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.09 247.93 1204.87 534.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.46 246.21 711.37 444.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 806.00 105.55 908.81 377.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.86 321.47 592.94 725.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1681.68 615.10 1717.96 689.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.37 178.65 1425.30 499.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1404.52 202.24 1507.29 489.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1558.86 162.36 1654.04 417.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1283.77 442.42 1431.78 847.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.43 415.58 1555.92 778.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1550.61 372.88 1701.20 783.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.75 758.46 1723.27 1080.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1705.26 476.73 1904.45 901.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.15 166.51 527.08 230.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.89 361.15 449.30 721.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1240.71 60.99 1256.98 92.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 746.01 23.47 797.18 95.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1291.92 357.15 1337.94 457.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1183.31 381.80 1226.99 460.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 559.81 583.67 669.41 797.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.91 534.82 172.92 930.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.07 198.81 547.83 385.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.26 -0.20 930.62 117.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.38 319.14 312.71 708.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.06 432.17 669.86 625.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.81 296.96 608.81 563.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.63 73.81 850.87 341.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1504.36 327.02 1563.61 409.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.94 23.18 1481.96 192.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1120.02 382.31 1163.96 418.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.29 4.18 1253.84 181.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.52 165.94 1273.49 481.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1612.63 291.22 1649.02 340.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1350.48 69.48 1435.97 234.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.85 116.25 627.40 369.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1459.65 73.38 1522.81 294.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.91 68.48 1583.79 289.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1588.59 37.55 1677.87 320.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1239.28 115.86 1313.83 352.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1366.06 924.89 1534.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.99 287.72 1574.43 470.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1289.38 200.53 1317.26 258.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.01 634.02 659.83 767.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1301.54 4.66 1362.97 139.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.16 34.27 902.57 170.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.68 163.54 1505.63 463.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1238.44 159.37 1314.11 415.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.48 48.08 879.08 175.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.19 50.05 777.77 322.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002998.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002998.txt
deleted file mode 100644
index f921a620d7aa5d9358e5b9f2bf507d89adbfdb34..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/002998.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 916.41 0.00 983.94 135.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1766.25 547.64 1847.60 689.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.50 165.19 1276.11 482.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1503.98 325.67 1566.86 422.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 558.88 581.89 668.62 798.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.86 3.87 1363.63 123.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.62 284.36 1575.58 470.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1288.54 200.11 1316.50 256.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1241.17 154.99 1314.56 415.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.60 162.31 1513.70 462.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.75 757.07 1722.79 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1736.94 805.51 1913.98 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 746.11 20.13 796.54 93.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.71 415.13 1554.54 780.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1546.96 371.22 1701.30 786.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1704.44 475.71 1903.32 901.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1291.33 355.91 1336.13 457.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1681.23 615.00 1717.60 690.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 504.81 164.66 526.58 230.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1240.23 59.71 1257.80 92.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1183.19 378.94 1228.30 460.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.24 232.64 447.62 427.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.09 319.80 593.91 725.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.19 242.31 712.68 442.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.75 104.34 912.21 378.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.16 71.87 850.80 341.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.32 107.41 743.87 337.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.62 113.77 626.90 346.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.63 61.83 703.12 287.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.02 316.60 313.17 707.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.71 359.62 448.70 722.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.04 922.15 1533.20 1080.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.98 0.00 930.82 115.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.18 47.70 776.57 320.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.96 47.08 882.26 171.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.75 34.90 584.13 204.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.98 23.53 654.46 254.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 554.32 684.06 595.65 753.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.84 296.05 613.74 569.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.91 632.58 660.86 764.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.71 197.33 548.52 338.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.89 238.79 573.54 392.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1119.44 383.72 1160.52 418.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 611.57 250.90 622.36 272.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1613.53 289.15 1653.36 341.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1401.39 21.70 1483.05 195.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1347.97 68.11 1435.19 231.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1271.64 30.30 1354.55 295.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.90 1.91 1249.10 180.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.37 533.59 175.71 931.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.82 429.56 669.72 640.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.17 113.96 1328.05 366.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1307.91 178.09 1415.14 497.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1403.28 200.73 1506.59 487.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1460.57 71.29 1522.80 293.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.00 66.62 1584.13 284.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1587.88 36.40 1678.81 254.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.96 246.55 1205.59 534.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.27 33.39 903.61 163.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.95 161.35 1656.02 416.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.68 441.13 1434.35 847.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003021.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003021.txt
deleted file mode 100644
index 8bac2402bc90155b941a5fe844c8f18955a23ed9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003021.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1570.74 147.99 1678.19 402.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1574.63 8.88 1670.15 192.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1394.46 178.31 1495.11 479.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.18 189.57 548.44 381.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.03 225.29 580.08 389.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1411.28 14.92 1490.69 197.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.77 21.46 785.51 291.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.14 29.67 879.84 301.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.01 24.80 562.23 231.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1275.78 177.72 1303.34 227.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.76 136.38 1348.88 377.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.62 624.94 654.83 761.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.00 158.09 1414.03 478.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 610.42 176.92 633.23 247.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.28 238.21 619.37 259.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.99 50.38 846.05 322.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.15 86.28 732.05 317.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1647.89 268.84 1675.58 327.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.74 228.89 1198.28 519.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1285.14 335.38 1332.31 436.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.68 6.57 1348.76 237.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1182.69 363.42 1222.54 445.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1119.81 364.87 1161.71 402.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 489.27 167.98 512.87 223.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1746.64 504.00 1822.18 655.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1669.99 624.84 1702.02 704.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1240.58 41.69 1256.89 76.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 540.15 675.95 581.19 747.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1708.59 1005.71 1764.68 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.71 239.90 704.15 433.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.34 224.11 417.57 423.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.08 318.26 582.61 726.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.29 359.04 439.71 721.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.53 316.61 286.70 711.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 543.40 570.07 668.18 793.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.56 148.50 1531.36 438.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1462.22 63.05 1520.75 174.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.15 436.29 1442.40 850.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.30 716.63 1694.26 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1536.13 376.02 1697.43 797.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1698.59 432.53 1871.09 853.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.80 285.76 603.62 592.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.12 420.81 670.82 698.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.01 877.26 1499.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.70 0.00 714.46 70.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.07 11.56 635.30 178.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 915.04 88.01 967.55 199.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 913.80 0.00 982.98 91.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.61 89.56 1300.10 216.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1310.86 -0.46 1381.62 85.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1331.93 41.23 1412.48 219.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.07 18.91 923.76 269.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1725.27 765.92 1897.55 1081.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1520.12 304.34 1575.43 404.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1501.87 263.72 1600.54 448.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.90 161.79 1292.63 483.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.23 99.78 621.74 372.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.71 537.00 162.61 944.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1404.03 409.09 1534.83 787.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.97 38.73 705.17 282.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.52 -4.32 1247.93 164.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1499.76 59.19 1576.10 298.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003022.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003022.txt
deleted file mode 100644
index 9b4c8793e133691ca40200e3e5cffa22741cba3e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003022.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1240.03 42.10 1257.00 76.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1669.29 629.09 1702.28 704.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1709.94 1007.27 1765.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.85 316.61 286.70 709.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.60 537.46 161.51 943.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 542.78 570.07 667.87 793.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.14 223.05 417.12 423.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.84 317.25 582.17 727.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.79 358.55 438.72 722.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1746.13 503.17 1821.86 650.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1647.93 268.48 1676.03 327.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1275.81 177.08 1304.11 228.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1119.51 364.49 1162.69 401.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 607.89 236.60 619.59 260.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.75 178.68 631.95 248.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.52 -4.32 1248.02 163.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.40 5.47 1349.03 235.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.14 228.50 1197.49 519.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.51 162.72 1293.92 483.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.54 85.67 731.43 317.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.51 49.64 846.79 320.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.05 240.41 704.55 430.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.34 99.05 621.38 372.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.07 147.80 1533.00 438.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1315.60 874.71 1498.23 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.36 225.79 579.68 390.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.28 286.23 603.90 591.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 540.01 677.46 580.38 748.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 917.12 87.70 969.97 196.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1311.27 -0.24 1383.06 85.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1519.70 304.10 1575.07 402.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.14 89.45 1298.59 215.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1461.60 63.55 1520.56 173.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.93 190.65 548.53 382.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.68 13.21 634.14 178.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.99 21.16 784.46 292.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.41 29.47 878.36 301.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1503.18 58.52 1576.10 300.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.35 0.00 714.93 70.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.93 420.50 669.52 751.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 489.30 164.70 513.69 226.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1572.41 147.99 1678.31 401.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1537.99 375.76 1696.79 797.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1411.25 14.94 1489.45 196.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1574.77 8.63 1668.59 190.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.69 37.33 705.17 284.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.01 41.47 1412.72 219.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1501.18 263.22 1600.79 448.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.57 436.29 1441.72 850.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1725.27 764.65 1896.27 1081.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.13 714.36 1693.80 1084.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.00 158.09 1413.60 478.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1698.06 431.89 1869.98 851.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.76 19.25 923.76 272.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1394.46 176.27 1493.89 478.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1182.85 364.09 1223.20 445.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1285.14 336.82 1332.71 435.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 912.80 0.00 977.84 121.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1300.87 135.96 1351.42 380.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.39 625.52 654.63 762.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.19 410.73 1534.27 782.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.31 24.71 561.89 231.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003059.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003059.txt
deleted file mode 100644
index e8f5190ff4a6f445ae049dfc7697e90a54dc10dc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003059.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1694.49 392.90 1857.27 815.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1663.38 628.27 1705.41 711.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 527.48 568.95 651.01 800.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1238.97 30.91 1255.33 62.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.21 123.39 1546.65 425.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.74 10.63 863.82 287.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.30 415.20 667.72 628.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.67 100.27 627.27 333.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.54 224.98 408.88 434.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.94 324.24 539.50 739.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.22 325.42 262.26 725.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.82 367.52 406.68 733.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.61 655.09 1704.20 1080.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.36 544.36 136.24 959.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1637.48 135.02 1699.18 389.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.68 22.83 558.29 239.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1566.92 0.00 1660.22 262.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1237.60 179.16 1349.15 508.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1383.25 153.34 1497.79 464.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.04 240.80 679.30 466.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1408.95 12.06 1490.81 173.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.32 55.03 1567.81 309.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.23 67.08 1316.13 269.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1333.88 21.66 1409.16 212.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1536.35 385.70 1682.53 742.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.63 -0.32 1343.37 185.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.68 -0.88 1244.20 150.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.65 32.54 829.34 302.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1115.57 216.34 1194.87 505.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1520.91 242.34 1604.34 423.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.10 57.32 732.41 287.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1288.33 134.40 1391.47 451.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.47 -0.88 940.54 164.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1707.26 707.03 1870.16 1082.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1697.30 941.59 1749.68 1082.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 612.05 186.42 636.31 240.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.66 195.00 578.85 362.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.16 229.18 561.29 381.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.14 290.82 603.24 601.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.23 440.89 1453.03 837.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1050.19 111.56 1094.28 273.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1285.08 149.78 1313.20 191.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1540.04 278.44 1598.30 364.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.50 352.74 1160.29 389.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.29 810.62 1470.05 1081.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1744.86 459.83 1821.94 599.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.97 0.40 773.21 267.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.41 350.36 1222.06 433.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.18 10.88 628.43 176.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.15 15.59 714.68 267.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 456.53 156.75 492.37 226.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 515.99 681.76 562.21 750.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.73 423.59 1542.30 801.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003064.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003064.txt
deleted file mode 100644
index 9bd7223790203861fb645f51f582d0e8c4d4f3c9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003064.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 475.69 298.35 604.43 603.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.36 626.83 645.00 767.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.45 236.02 565.95 351.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 636.76 384.79 667.74 437.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.86 198.20 577.92 363.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.40 58.62 728.05 285.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.99 106.51 623.51 323.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.90 24.47 559.05 243.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.02 216.79 1192.26 507.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 867.61 1.33 939.92 161.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.85 34.48 824.28 301.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.35 112.69 1098.12 275.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1119.05 355.43 1160.03 389.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.34 -0.16 1399.04 79.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 612.05 180.49 639.63 246.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.80 15.41 631.11 181.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.87 18.25 715.07 267.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.96 2.03 771.86 266.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.86 11.76 860.68 287.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.61 62.87 884.61 262.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.16 -0.39 982.42 116.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1015.62 76.29 1072.51 157.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1239.61 32.68 1255.58 64.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1287.14 150.40 1314.68 190.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.26 352.29 1221.91 434.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 457.59 157.62 487.59 227.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1695.37 943.32 1745.38 1082.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1660.35 629.22 1696.08 717.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.68 0.00 1244.13 152.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.39 -0.83 1344.37 178.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1707.32 702.85 1870.48 1082.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 514.82 683.49 561.60 753.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.28 123.27 1544.27 427.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.37 25.28 1423.46 208.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.38 179.07 1212.91 487.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.17 805.82 1467.27 1081.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1745.36 462.97 1821.50 598.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1541.98 290.50 1607.35 362.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.57 136.85 1385.79 452.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.86 67.25 1312.79 316.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.26 241.45 678.76 471.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.82 416.01 667.79 732.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.81 547.05 134.56 960.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 527.49 572.86 650.83 801.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.47 59.42 1569.57 312.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1408.71 11.88 1489.78 160.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.60 227.46 408.39 438.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.09 325.48 544.65 740.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.55 366.99 405.99 733.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.41 326.65 263.18 727.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.84 651.39 1705.52 1082.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1700.59 394.80 1849.36 807.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1521.76 240.52 1610.26 420.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.66 0.00 1657.24 263.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1242.93 184.37 1356.72 514.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.63 155.72 1493.86 461.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.72 444.52 1454.28 815.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1530.22 389.13 1684.74 735.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1642.27 137.41 1707.07 387.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.34 430.53 1548.08 811.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003067.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003067.txt
deleted file mode 100644
index 6ccdf68152272785c1a4f825d22b64400a76f822..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003067.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1287.24 149.57 1314.78 187.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1692.50 933.45 1744.71 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.94 414.57 668.02 742.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.81 683.97 560.66 753.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 458.75 160.46 481.95 226.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.51 630.31 643.93 767.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 638.65 387.74 667.05 429.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 608.88 179.24 642.00 251.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.63 299.50 603.81 611.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.74 237.98 562.30 353.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1115.97 216.03 1194.73 506.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.66 58.56 725.20 286.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.81 197.35 577.20 340.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 829.43 59.46 885.98 263.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 526.23 572.15 649.17 802.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.36 108.80 621.86 317.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.13 17.01 631.60 182.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.71 2.09 771.13 264.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.98 16.24 714.21 265.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1238.47 32.04 1255.10 63.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1182.44 351.94 1222.64 433.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1658.15 642.25 1692.29 720.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.71 10.98 859.26 284.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.96 0.74 939.89 161.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1520.46 238.16 1611.75 418.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.62 121.19 1533.81 427.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.23 0.00 1243.91 152.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1242.51 183.02 1360.60 514.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.61 153.82 1490.50 454.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1347.12 25.34 1414.09 202.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.35 0.00 1654.32 263.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1406.64 11.14 1491.95 167.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1261.26 0.00 1349.88 179.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.48 136.67 1385.32 452.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.02 59.15 1571.58 314.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1542.21 277.74 1608.82 370.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1641.50 138.76 1711.52 386.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1736.46 461.86 1817.97 598.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1119.38 356.61 1160.90 389.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 917.80 0.00 972.90 117.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.82 0.00 1399.38 130.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.20 111.11 1101.78 274.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1275.36 802.91 1464.10 1080.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.96 548.72 130.87 960.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1708.38 695.56 1871.85 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.95 367.45 402.93 734.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.35 325.23 544.71 740.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1415.80 431.82 1547.62 817.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1527.02 391.47 1683.43 734.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.37 649.76 1706.98 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1292.42 444.68 1455.21 811.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1702.15 394.62 1845.16 802.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.01 232.77 406.68 438.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.44 243.19 679.99 474.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.95 327.00 261.95 726.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.33 33.69 820.83 302.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.47 24.94 547.18 242.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.10 67.15 1300.17 314.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003077.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003077.txt
deleted file mode 100644
index 0a1e97b790a38265925ed62e2586d77f7cd730d1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003077.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 715.42 29.98 813.94 297.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.85 9.82 705.63 258.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.89 108.10 621.48 314.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.01 30.80 545.33 239.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.55 240.46 401.13 453.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.42 329.57 545.11 750.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.41 370.76 393.30 743.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.86 331.85 252.38 736.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1119.11 355.84 1159.81 388.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.28 0.00 1243.51 150.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.48 -2.15 936.93 158.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.80 8.73 857.66 283.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.23 572.16 649.99 802.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.47 550.52 127.72 961.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.47 683.96 555.19 753.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 452.70 170.55 480.68 237.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1261.84 -0.57 1350.53 174.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.85 13.21 1425.94 222.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.55 57.82 717.01 284.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.10 -0.91 783.57 262.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.87 57.25 891.11 261.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1336.67 129.73 1385.07 212.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.15 15.63 631.69 179.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1541.82 281.08 1597.52 356.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.35 131.46 1381.26 446.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1498.79 56.95 1576.74 313.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.58 64.63 1308.49 311.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.70 414.76 668.24 747.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.79 625.99 643.36 766.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1649.39 658.31 1682.39 739.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.72 448.07 566.08 478.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.51 0.00 976.93 116.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1643.30 139.85 1732.96 383.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1399.60 10.90 1491.73 173.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1281.61 145.58 1311.05 187.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.82 797.82 1455.08 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1443.46 112.06 1533.75 417.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1377.04 151.01 1474.62 454.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.18 183.52 1368.06 516.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.95 215.44 1193.33 506.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1052.92 111.13 1111.06 274.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1546.80 0.41 1637.00 258.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.82 236.66 1611.64 416.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1705.26 679.67 1871.19 1083.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.95 247.99 678.42 557.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1717.84 451.21 1800.20 589.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1038.85 76.95 1100.97 170.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.22 647.08 1701.61 1080.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1685.59 906.10 1741.43 1062.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.05 351.35 1221.89 432.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1238.55 31.32 1254.51 61.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 612.90 179.22 648.59 250.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1524.68 404.72 1683.44 737.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1686.08 387.30 1829.49 802.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.71 579.54 667.51 626.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.53 299.38 599.73 610.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1411.43 429.77 1532.49 816.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 635.52 389.93 666.53 436.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.60 235.67 565.73 358.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.92 0.00 1400.74 136.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.25 444.04 1454.31 809.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003086.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003086.txt
deleted file mode 100644
index cd88d0c469e0933b1da8a067a78d20ec47475f5c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003086.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1290.04 446.44 1450.14 866.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1540.91 0.00 1624.16 248.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.31 235.11 1607.61 415.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1375.01 148.63 1479.54 454.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1501.48 637.01 1690.35 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1671.10 373.16 1827.35 801.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1531.33 410.56 1689.36 730.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.09 434.19 1528.15 821.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1237.91 30.78 1254.93 62.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.74 0.00 1242.71 150.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1700.73 672.60 1871.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.08 56.59 893.04 260.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.01 0.00 979.58 116.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.99 357.00 1160.65 389.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1537.40 271.44 1594.60 375.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.22 127.20 1390.05 438.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.99 60.18 1302.91 312.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1247.87 196.53 1371.46 530.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.23 0.00 935.42 157.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1057.87 113.05 1120.82 272.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.26 9.89 854.64 282.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.82 0.00 1357.26 146.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.29 14.86 1490.12 174.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.20 8.71 1437.84 164.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1278.22 144.33 1303.03 184.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1502.51 58.95 1575.68 313.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.94 119.41 1382.51 301.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1316.06 0.00 1396.35 136.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.00 413.58 667.79 777.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.11 33.78 544.17 256.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.98 254.62 676.95 557.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.11 29.04 804.99 295.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.85 53.33 705.80 274.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.53 302.50 596.31 613.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1115.37 215.44 1193.90 506.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.05 341.00 544.23 765.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.44 385.00 388.59 752.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.88 241.58 394.84 464.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1657.57 673.62 1683.89 748.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.01 787.55 1449.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1708.19 438.07 1787.10 575.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.15 558.90 131.06 975.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.98 572.52 650.23 802.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.13 108.18 624.32 317.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 94.73 343.24 241.73 745.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.87 351.15 1221.70 432.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 615.56 173.01 653.37 250.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.12 175.64 477.86 243.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.38 5.41 701.09 255.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.05 0.00 785.08 251.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 514.55 684.46 555.13 752.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1679.56 894.58 1739.59 1054.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 637.86 398.18 667.48 450.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.79 237.09 567.73 362.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.66 15.30 637.16 180.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.47 627.33 644.59 767.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1442.41 109.02 1536.61 414.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003095.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003095.txt
deleted file mode 100644
index 664ebd4886a4d961db9363312720f975108e623b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003095.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 545.37 17.46 642.26 301.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.98 414.03 667.92 763.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1677.03 902.27 1740.61 1056.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.58 351.72 1221.11 431.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.70 111.85 627.37 386.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.79 116.53 1380.21 277.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 904.62 -0.19 982.92 115.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1237.46 31.08 1254.36 59.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.63 352.45 1161.57 388.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1533.74 277.46 1590.50 352.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.99 626.83 647.77 766.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 637.95 400.69 665.14 431.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.84 47.05 705.25 274.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1528.16 -0.74 1634.54 242.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1661.43 680.66 1693.10 752.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1494.34 616.74 1685.37 1081.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1660.06 368.23 1823.61 800.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1702.54 435.25 1770.27 569.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.65 572.01 646.39 799.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1285.36 451.26 1443.04 871.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.30 198.30 1370.67 537.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1541.99 411.59 1696.38 722.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1411.65 447.84 1532.77 832.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1375.20 150.56 1482.64 453.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.24 -0.80 1395.19 137.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1251.70 770.33 1444.97 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.55 65.96 1571.65 247.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1445.96 107.83 1535.53 412.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1700.65 670.61 1866.91 1081.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.09 7.76 702.90 257.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.50 342.15 230.04 752.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.13 206.82 580.99 333.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1377.54 13.86 1436.26 162.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.46 216.26 1195.95 505.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.10 255.84 674.86 556.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.75 -0.98 1243.14 151.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1513.67 231.97 1603.89 410.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.23 52.23 895.58 257.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.81 31.25 541.62 267.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.67 -0.56 1361.21 153.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.08 241.12 388.33 469.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1061.23 116.31 1128.86 289.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.59 386.96 382.61 762.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.51 8.75 856.69 281.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 568.34 132.20 990.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.64 343.06 538.97 768.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.97 241.56 567.18 368.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.42 310.41 587.83 611.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.55 26.19 802.14 293.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.80 -0.26 558.58 149.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.72 -0.60 789.18 252.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1392.44 19.63 1485.07 176.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1201.16 58.43 1305.57 311.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.01 124.97 1397.02 438.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1279.27 138.69 1304.58 177.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.63 0.00 932.21 156.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.55 192.87 658.12 253.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 515.37 683.69 558.95 752.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 450.23 181.60 480.27 236.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003096.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003096.txt
deleted file mode 100644
index 24cbf9fac8896260b2c5239613bbcdbe482fce9d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003096.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 905.99 0.00 977.12 116.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.01 0.00 931.19 154.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1375.67 151.85 1482.38 452.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1505.46 125.01 1575.98 385.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.23 67.78 1570.97 240.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.70 58.55 1304.33 310.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1677.12 899.15 1740.35 1056.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1331.95 0.00 1393.74 143.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1659.57 671.63 1693.67 751.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.21 178.15 1214.12 490.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.75 -0.98 1242.34 149.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.89 0.00 1357.38 140.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.13 198.08 1368.98 536.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.70 114.09 626.02 311.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.74 32.02 540.37 268.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1444.97 108.73 1532.37 411.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1513.76 232.05 1604.20 410.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1527.62 -0.74 1635.76 236.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.46 343.13 228.52 750.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.65 572.66 651.08 801.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.28 344.17 536.55 767.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.54 389.39 382.13 760.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.48 256.82 674.57 527.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.96 242.62 387.10 465.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1415.33 448.96 1533.37 836.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1543.85 411.91 1696.90 716.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1285.05 452.57 1442.77 870.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1701.37 669.17 1864.25 1081.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1660.06 368.54 1822.79 799.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1493.85 617.85 1685.06 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.08 768.74 1444.79 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.65 125.04 1395.31 297.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.13 116.52 1379.05 275.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1347.42 96.38 1405.07 237.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1378.83 14.15 1436.89 150.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1700.37 434.46 1768.31 566.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1533.95 276.30 1587.72 350.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1119.20 352.55 1159.46 388.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1240.62 31.11 1254.11 59.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.24 216.59 1192.96 505.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1061.85 116.68 1127.86 272.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1392.81 19.48 1483.83 176.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.72 351.33 1220.64 432.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 515.90 684.27 554.99 752.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.06 628.28 644.33 766.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.19 20.14 642.96 183.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.16 311.84 576.66 609.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.15 242.62 566.14 366.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.18 412.92 667.91 621.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 635.74 400.75 663.47 433.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.72 0.00 557.70 148.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.90 8.03 697.45 241.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.95 210.35 577.47 394.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 449.24 181.20 479.34 235.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.82 570.79 131.51 990.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.75 48.27 703.50 271.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.64 9.63 855.55 280.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.91 26.80 800.83 293.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.62 181.77 657.43 254.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.23 52.98 894.12 254.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1065.11 75.94 1127.85 287.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003100.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003100.txt
deleted file mode 100644
index 3b76ab5ebe9c3180e65c941223cc5a4351cf15a2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003100.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1199.47 56.87 1306.95 310.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.06 0.00 1363.77 136.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.74 571.43 131.90 992.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.73 342.08 224.28 748.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.51 385.93 379.56 760.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1071.51 75.60 1136.31 285.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.45 0.00 552.39 147.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.87 6.79 700.54 241.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.10 21.02 644.73 185.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.73 0.00 976.50 114.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.30 0.00 786.02 250.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.78 0.00 931.87 154.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1532.01 265.63 1588.07 367.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1119.66 353.65 1159.87 386.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1697.40 433.28 1766.47 566.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1255.55 761.59 1443.98 1080.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.30 115.70 1372.91 276.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.34 124.16 1394.35 295.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.67 124.63 1560.94 384.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.05 108.38 1535.98 411.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.91 18.68 1480.26 184.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.71 96.64 1403.92 237.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1133.20 177.55 1214.32 486.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1664.13 671.78 1700.44 753.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1182.15 349.45 1220.36 431.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 619.13 176.14 658.12 257.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.75 0.00 1242.34 149.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.24 0.00 1395.54 143.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1242.26 30.38 1254.00 56.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1494.30 67.27 1569.07 211.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1492.73 611.40 1684.99 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1700.85 660.81 1860.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.65 570.42 647.66 801.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1656.49 367.94 1820.42 797.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1547.46 413.43 1699.66 714.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.34 210.13 580.55 404.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 448.59 176.73 478.10 233.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1524.03 0.00 1638.84 234.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1513.52 229.43 1601.63 408.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1376.27 148.89 1483.17 449.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.16 196.01 1368.42 534.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1061.44 116.45 1130.83 273.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 516.32 682.78 555.23 751.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.36 242.86 385.10 469.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.06 314.98 579.33 610.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.06 244.39 562.93 373.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.55 626.14 645.95 763.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.51 412.85 668.19 695.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.63 451.72 1538.27 842.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.91 49.66 896.22 250.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1674.90 891.61 1737.60 1047.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.38 454.63 1437.10 866.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.61 343.18 533.94 765.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.71 214.63 1192.68 504.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.95 255.88 674.01 568.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.34 32.01 539.95 266.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.49 114.21 628.51 311.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.72 49.19 701.57 269.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.02 25.10 800.53 291.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.50 8.76 857.78 281.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003105.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003105.txt
deleted file mode 100644
index 8067bf54e15a6d71904721d29318ddf952eaae16..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003105.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 858.53 0.00 932.90 152.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.60 758.28 1445.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.52 33.50 540.58 293.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1700.92 649.20 1862.50 1081.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.31 342.96 530.32 763.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.85 244.43 386.19 477.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.06 570.32 131.77 990.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.69 383.41 375.94 759.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.06 208.10 584.23 420.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.11 340.05 219.37 746.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 560.81 307.69 576.63 359.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.15 248.83 559.90 374.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.79 22.04 647.57 190.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 622.17 186.69 661.16 260.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.90 44.66 897.46 249.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.50 410.81 667.85 759.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 907.68 0.00 972.92 122.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1650.55 366.16 1816.65 794.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1183.03 348.59 1222.10 430.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.38 256.22 672.04 578.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.06 111.00 1363.11 271.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1555.31 419.78 1702.44 710.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.36 0.00 784.19 242.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1418.27 451.81 1546.37 843.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.19 5.24 700.80 240.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1248.41 199.27 1365.89 534.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1063.98 115.65 1131.78 280.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.34 214.05 1194.37 503.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1238.73 29.40 1254.36 54.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 515.60 681.76 553.35 749.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1697.70 432.74 1761.12 563.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1515.75 229.01 1602.88 407.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1522.92 1.29 1640.05 198.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1076.01 73.86 1139.96 342.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1273.58 458.29 1429.67 857.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 444.63 178.63 475.48 231.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1453.19 106.99 1538.05 410.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1390.04 16.06 1477.60 188.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.03 -0.65 1242.14 146.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1378.60 142.37 1483.08 446.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1530.49 263.20 1587.16 347.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.29 123.00 1396.07 421.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.50 124.15 1618.92 382.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1497.62 64.91 1567.46 184.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1265.28 0.00 1362.44 136.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.96 0.00 1395.33 146.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.92 624.83 645.00 761.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.24 176.06 1213.84 487.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1496.61 607.86 1685.76 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.07 314.02 577.91 608.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.43 54.58 1308.39 309.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.29 118.21 633.70 309.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1673.89 675.22 1710.25 759.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1119.08 350.20 1160.47 385.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1674.97 878.98 1739.49 1033.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.62 569.52 644.01 799.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.87 25.06 800.36 291.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.80 7.06 858.81 279.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.77 47.27 697.48 268.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003117.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003117.txt
deleted file mode 100644
index 50be99bb27962aab6ad52fa239f95cdef0fb358e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003117.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.11 567.82 647.56 799.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.28 3.19 864.62 277.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.14 -1.32 1242.00 147.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1084.88 71.37 1147.62 340.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1505.15 64.54 1564.89 323.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1528.49 272.66 1587.21 345.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1692.43 414.32 1757.76 547.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.95 679.62 554.81 749.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1513.15 606.34 1691.19 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1283.10 130.26 1308.65 172.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1246.01 211.72 1367.81 522.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 519.45 467.55 537.14 494.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.46 348.47 1159.68 385.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.34 139.48 1486.43 434.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1453.79 103.71 1538.11 407.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1517.75 223.28 1601.68 403.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.71 -0.15 773.87 234.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.67 433.64 1700.55 703.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.00 21.62 650.47 195.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.69 -0.30 1363.63 121.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.27 36.49 675.48 201.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.66 48.70 1309.44 303.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.02 315.30 576.41 624.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.99 265.30 660.56 592.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.68 0.05 1388.65 145.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.58 -0.31 1488.60 141.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.84 22.33 800.77 290.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.85 409.85 668.29 759.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1059.77 114.75 1131.35 269.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.80 206.87 588.10 408.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1271.37 751.64 1451.37 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1523.12 120.07 1620.27 379.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.94 16.97 1474.56 189.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.96 347.95 1221.09 428.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.24 -1.56 938.94 151.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.02 43.87 903.74 248.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 634.39 579.93 664.88 622.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.32 213.09 1194.71 503.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.41 173.89 1212.72 487.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.81 452.03 1549.88 843.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.37 394.53 368.43 769.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.60 351.19 517.85 780.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.12 254.52 393.84 602.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.70 39.35 537.81 259.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.84 115.55 636.12 313.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.79 189.56 664.47 262.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1687.93 703.16 1724.41 770.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1681.04 856.76 1740.22 1010.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1640.68 352.88 1807.54 770.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1704.70 632.55 1859.52 1081.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.27 620.59 643.66 761.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1523.89 -0.42 1622.89 125.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 625.54 256.66 639.23 280.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.60 0.22 696.70 238.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.93 249.14 548.31 405.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 435.85 180.19 469.60 245.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.55 574.77 126.37 991.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.52 347.82 209.86 762.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.86 457.50 1414.05 863.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.90 86.53 1405.18 225.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1237.78 26.77 1253.03 57.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003145.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003145.txt
deleted file mode 100644
index 0514336bb668c37d43c4d1c4ba45b3f2bef8358e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003145.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 805.85 0.00 876.47 264.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.44 16.15 812.40 276.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.71 256.70 396.18 609.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.49 399.70 342.04 779.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.05 272.63 666.99 598.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.39 41.68 548.12 273.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.72 329.56 577.16 650.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.45 358.33 495.17 789.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.57 28.21 664.44 316.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 603.97 265.98 623.31 296.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1236.59 22.61 1252.64 54.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1696.98 823.32 1745.70 969.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1514.77 249.14 1571.77 351.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 514.08 675.66 555.21 744.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.74 342.83 1221.05 424.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.00 355.85 206.77 771.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.96 563.29 648.11 793.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.23 260.68 539.66 401.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.09 606.70 627.41 757.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.64 219.19 573.31 403.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.03 349.01 1159.45 380.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 452.01 179.75 479.46 252.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.88 29.37 916.92 193.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1812.59 919.79 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.09 956.65 1540.70 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.94 194.60 674.05 273.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.94 0.00 1365.29 107.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 593.62 116.45 1004.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1530.80 215.08 1596.59 393.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1452.09 88.52 1549.17 389.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1534.10 570.20 1720.54 1076.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1715.21 605.94 1864.20 1047.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1578.54 119.01 1689.13 376.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.28 0.00 1604.93 169.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.66 465.76 1395.17 893.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1293.74 712.46 1496.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1618.65 332.97 1764.33 748.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.79 466.56 1555.50 849.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1055.09 113.78 1125.50 327.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.35 41.94 1311.48 279.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.71 208.68 1195.20 496.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.72 107.00 1389.10 416.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1382.58 132.54 1486.19 429.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1230.24 225.74 1362.53 537.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1664.58 396.37 1743.30 527.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.21 446.82 1680.56 707.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1852.37 560.63 1920.00 930.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.38 67.06 1170.72 253.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1593.06 257.93 1620.67 300.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1598.87 207.38 1646.92 281.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.17 0.00 933.65 118.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.23 0.00 763.21 226.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1518.82 72.03 1583.16 228.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.22 66.07 1403.46 170.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1444.00 0.00 1514.90 108.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1190.00 0.00 1241.52 142.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.39 403.92 667.47 735.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.28 0.00 683.57 222.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.86 123.27 623.54 280.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003153.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003153.txt
deleted file mode 100644
index be00d2377d06dee78bf007812ac64d61a6001065..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003153.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 648.12 188.35 677.85 266.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 515.04 673.07 555.57 742.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1377.48 122.02 1487.16 425.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1849.09 541.20 1920.00 908.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1509.64 449.08 1672.61 908.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.25 0.00 1606.16 152.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1804.70 901.19 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.63 958.93 1705.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.11 949.71 1534.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1533.76 208.09 1591.11 385.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1542.03 568.39 1724.23 1042.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.13 215.67 574.19 520.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 455.69 187.87 480.24 260.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.77 119.42 620.60 280.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1652.57 380.51 1730.38 510.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1618.57 204.66 1666.24 281.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1598.70 113.30 1691.50 366.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1614.57 255.67 1667.16 304.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.26 402.43 668.44 750.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.11 19.70 1477.12 184.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.22 263.04 615.75 287.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1358.20 69.32 1404.16 173.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1224.35 34.57 1313.58 275.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.16 113.09 1130.20 335.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.36 -0.62 878.52 262.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1232.07 467.11 1395.78 902.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.71 205.69 1201.43 495.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.72 104.00 1391.93 415.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.67 0.00 932.18 141.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.58 0.00 758.86 212.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.42 23.37 912.68 192.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.60 255.97 539.67 388.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 594.72 103.70 1010.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.33 0.00 676.32 208.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.70 364.01 502.22 799.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.60 407.71 334.69 792.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.11 361.62 203.22 778.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.67 11.21 813.14 272.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.26 43.97 544.99 263.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.00 327.53 564.23 650.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.51 275.66 666.98 602.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.73 66.27 1162.65 337.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.45 607.69 627.39 755.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.18 221.60 1358.83 535.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.19 340.71 1222.35 422.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1236.04 19.75 1251.75 51.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.59 0.00 1242.38 140.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.66 339.85 1159.47 378.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1397.05 466.45 1548.64 858.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1297.60 707.71 1505.34 1080.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 633.95 568.15 661.44 614.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1697.42 810.97 1747.08 956.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.63 86.45 1551.52 384.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.61 560.17 639.99 791.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1716.27 593.75 1867.03 1044.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1611.86 317.34 1757.01 726.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1511.85 247.53 1573.32 328.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.93 25.81 670.29 318.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1444.00 0.00 1520.05 126.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1517.54 66.11 1587.80 229.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.33 264.41 391.98 614.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003169.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003169.txt
deleted file mode 100644
index 885c9aeb7ca3f5f7e224ad9c1aa0cdd98d88b52e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003169.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1290.47 0.00 1369.91 143.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.99 9.96 611.06 137.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1527.66 68.66 1578.92 206.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1445.29 0.00 1520.10 122.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.76 557.35 647.38 786.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.30 369.24 193.27 794.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.88 225.03 571.65 547.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.61 23.15 1468.37 180.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1641.24 368.61 1706.74 495.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 612.30 81.13 1039.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.80 669.96 554.59 737.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.48 922.52 1533.45 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1083.36 112.60 1152.36 337.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1851.99 529.58 1920.00 952.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.84 201.00 1201.89 491.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1457.33 73.96 1562.83 368.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.94 0.00 1606.84 119.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.37 116.48 1465.10 411.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1540.46 202.55 1595.61 380.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.78 0.00 759.09 208.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.61 24.32 685.16 317.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.35 0.00 880.37 256.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.64 7.89 808.72 268.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1119.03 341.85 1159.97 374.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1273.56 93.52 1383.90 400.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1235.34 18.03 1251.30 48.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.42 0.00 936.87 139.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1788.28 872.13 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.34 416.31 339.79 803.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.40 372.18 495.71 813.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.96 399.25 667.60 742.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.36 263.35 378.71 591.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.52 277.63 650.64 607.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.10 39.51 546.06 289.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.87 266.17 531.70 402.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.72 336.87 545.74 662.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1655.05 202.04 1690.15 265.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1642.43 251.72 1684.03 298.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1703.76 807.34 1758.39 956.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.50 0.00 1241.21 136.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1221.25 23.40 1313.71 272.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.44 551.40 1731.37 1004.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1731.34 586.02 1873.08 1033.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1516.69 245.48 1570.50 320.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.22 337.38 1220.81 417.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.53 190.69 689.70 264.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.02 603.21 626.94 749.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1102.52 70.28 1174.64 181.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.19 15.00 909.99 191.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1497.33 450.89 1650.86 910.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.55 482.96 1528.84 868.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 452.18 187.91 471.70 254.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1345.24 676.21 1521.93 1025.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1225.63 237.96 1358.31 533.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.49 126.54 613.13 280.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.50 464.43 1391.90 898.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1585.36 309.17 1753.68 647.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003175.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003175.txt
deleted file mode 100644
index 1c2c033507d9a8c3f6aeec0f5f8a4473012877b4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003175.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 724.36 5.12 804.35 267.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.23 27.50 687.75 322.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1291.21 -0.28 1373.72 143.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.71 200.05 1200.90 490.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1225.85 237.26 1358.31 532.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1509.93 -1.29 1606.84 130.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1461.72 71.83 1563.88 367.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.17 114.46 1471.92 410.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.06 90.70 1385.02 393.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.50 -1.42 1243.30 135.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.60 22.25 1316.28 270.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.07 338.36 1160.59 373.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 452.03 183.01 476.24 254.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.96 397.24 668.42 733.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.54 128.72 608.99 281.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1543.77 202.23 1601.20 379.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1496.02 460.30 1632.47 917.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1400.04 482.00 1522.09 782.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1734.52 576.35 1876.60 1025.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.32 307.59 1752.99 630.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.31 22.44 1464.34 186.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.54 539.19 1737.63 1021.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1093.62 110.98 1158.29 321.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1528.45 917.51 1697.37 1080.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1094.80 69.86 1177.92 191.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.64 613.74 82.98 1046.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1638.45 367.54 1707.78 494.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.38 -0.27 1522.84 127.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1849.95 524.88 1920.54 944.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.25 193.81 696.61 269.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 514.01 668.31 559.05 736.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1783.85 866.78 1921.12 1081.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.66 555.10 647.86 786.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.99 670.84 1530.00 1011.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.43 278.92 644.48 612.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.76 42.03 547.52 308.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.79 261.60 374.69 524.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1704.68 799.12 1764.02 943.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1522.11 237.69 1582.29 320.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1646.97 242.09 1687.90 300.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1182.20 335.59 1221.13 417.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1377.01 908.71 1536.09 1080.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.81 225.94 571.17 549.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.79 -0.65 938.46 137.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.91 13.75 907.52 196.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.99 1.33 617.94 227.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.00 368.66 186.49 793.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.39 0.00 881.06 255.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.79 -1.50 759.83 207.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.46 273.78 524.20 401.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.89 338.58 538.50 666.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.90 602.86 627.11 750.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.21 371.73 488.45 812.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.37 412.47 340.03 802.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1664.82 200.24 1690.38 263.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1235.20 15.90 1251.80 48.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1221.84 463.84 1386.23 901.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003199.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003199.txt
deleted file mode 100644
index 9956ccfca81cf0a46fef1b760ff3630ad0e98600..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003199.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.97 199.08 716.62 276.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1233.91 13.22 1249.50 45.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 452.20 191.38 487.86 263.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.35 0.00 949.24 134.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.53 0.00 760.95 194.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.18 27.06 701.62 324.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.05 46.69 559.94 306.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.01 286.93 630.86 603.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 817.17 0.34 885.53 244.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 676.92 66.88 1043.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.20 347.72 534.48 683.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.18 290.27 499.03 416.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.17 -0.44 602.03 194.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.53 393.98 667.75 610.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.32 280.05 371.64 519.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.87 228.61 595.69 560.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1753.14 822.25 1920.68 1079.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1539.06 239.35 1592.39 324.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1646.55 339.65 1709.91 468.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1792.17 912.55 1900.22 1079.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1182.49 332.80 1220.65 413.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.91 333.40 1161.44 370.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.40 131.96 594.25 288.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1187.65 0.00 1240.65 132.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1719.37 775.65 1773.02 909.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1751.01 554.22 1881.30 927.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.06 0.00 1528.39 155.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.99 67.87 1538.96 334.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.37 73.82 1208.23 332.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.50 24.65 1481.48 174.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.57 -0.14 797.18 263.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.92 197.72 1198.85 487.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1219.04 253.27 1352.89 532.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.82 392.61 456.88 841.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.98 434.49 328.65 826.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.11 385.51 173.59 811.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1203.11 219.84 1236.57 307.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.39 111.81 1465.99 405.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.67 466.97 1354.96 905.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.88 195.47 1620.15 370.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.14 86.04 1387.79 349.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1232.30 12.08 1323.92 250.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1486.94 69.30 1604.49 361.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1435.06 467.95 1605.34 752.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1586.77 282.23 1746.65 620.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1599.05 525.74 1759.75 992.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1430.49 640.60 1590.95 995.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1581.36 738.63 1613.47 826.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1843.09 496.54 1920.00 931.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1855.21 399.94 1920.00 830.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1138.29 159.44 1213.36 472.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1512.35 1000.19 1580.33 1079.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1519.89 952.27 1678.72 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.74 663.71 558.53 733.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.22 0.00 650.98 189.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.82 599.29 622.17 746.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.93 551.63 647.58 782.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.14 877.35 1531.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1522.67 879.66 1673.86 1080.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1375.12 1023.03 1450.57 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003210.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003210.txt
deleted file mode 100644
index a7bcab1935392284bdadd378fde7de9d829c9cbe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003210.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.85 201.11 717.99 280.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1728.74 770.81 1776.80 898.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1203.58 227.14 1241.28 314.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.87 80.46 1388.95 378.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.63 105.36 1467.98 398.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.09 354.63 532.41 687.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.14 663.88 554.72 733.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 467.02 196.82 492.31 269.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.99 51.21 564.57 203.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.94 253.07 1348.38 536.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.67 136.31 579.69 307.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.23 239.31 594.37 567.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.32 301.77 500.94 435.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.09 280.67 1733.46 648.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1299.54 89.51 1326.34 125.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1115.39 70.37 1192.35 330.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.22 62.44 1608.20 352.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1567.50 189.57 1620.04 366.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1505.23 851.54 1668.98 1081.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1445.32 630.48 1640.12 962.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.24 848.44 1515.93 1080.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1829.25 403.51 1913.70 565.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1167.38 119.06 1218.55 348.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.46 334.55 1159.30 368.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1634.15 340.42 1701.58 466.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1400.43 480.29 1588.36 952.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.72 393.26 666.23 704.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1749.88 808.52 1920.97 1082.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1846.33 485.61 1920.44 915.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.05 31.82 702.43 328.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.47 -1.08 798.47 262.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1515.52 923.57 1683.64 1080.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.65 465.87 1342.71 904.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1610.08 509.45 1774.45 991.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1766.32 548.20 1891.22 905.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.24 9.17 1326.95 252.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.60 72.41 1535.75 339.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.25 389.88 177.56 821.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.35 433.11 333.95 829.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.74 393.62 443.84 842.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.48 295.23 625.67 617.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.94 551.39 647.53 781.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.39 -0.94 595.54 193.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.68 276.35 372.09 509.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.51 597.99 621.50 746.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.29 0.34 900.89 242.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 874.78 -0.86 950.18 133.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1505.81 968.60 1572.34 1061.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.80 -0.36 762.58 195.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.91 -0.76 641.91 188.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1546.87 237.50 1598.10 307.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.18 333.34 1221.35 411.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1788.88 895.58 1895.27 1080.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1367.20 998.12 1460.41 1080.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.32 194.96 1195.28 485.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.53 -0.22 842.49 127.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.61 0.00 1528.79 178.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.65 -0.70 1387.72 92.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.75 0.51 1237.44 128.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1349.26 67.59 1378.75 139.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1373.62 27.55 1468.77 166.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1515.67 -0.53 1599.88 99.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003212.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003212.txt
deleted file mode 100644
index 501b97d885e995f4a3ed1543acfa8428efbfe54f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003212.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1578.45 279.24 1730.05 653.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.97 330.09 1222.20 413.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.94 200.78 490.34 272.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1298.55 89.78 1323.97 125.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.18 0.91 798.05 261.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 822.58 -2.49 902.23 244.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.76 0.00 1530.23 178.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1523.08 0.00 1599.97 101.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1847.14 483.16 1922.77 904.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1820.97 405.26 1904.82 558.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1397.52 484.71 1585.59 938.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.07 920.05 1683.63 1081.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.18 0.00 1236.60 129.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.06 845.31 1514.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1751.65 804.23 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.18 849.60 1666.06 1029.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1506.55 932.59 1576.84 1041.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.05 -0.37 594.74 197.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.44 392.71 667.14 749.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.09 79.69 1389.10 379.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1462.38 72.45 1536.33 340.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.88 190.18 1621.12 365.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.34 119.59 1224.34 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.54 252.53 1349.52 537.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.68 0.00 951.75 133.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.27 71.29 1200.65 328.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.97 0.00 840.99 129.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.13 539.52 647.89 781.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.42 104.41 1470.44 398.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.96 336.55 1159.19 369.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1374.70 27.85 1465.05 169.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.41 432.24 334.72 830.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.17 388.31 179.45 822.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1545.57 237.19 1601.43 309.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1787.62 894.04 1895.76 1080.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.01 297.47 626.16 616.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.44 392.53 446.96 843.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.62 465.66 1341.68 904.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.60 33.92 702.31 331.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1610.81 506.64 1779.08 992.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1766.73 544.88 1892.64 900.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.97 664.17 556.30 733.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.34 239.43 594.29 568.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1298.00 0.00 1387.65 98.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1204.59 228.01 1243.03 315.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1729.12 771.17 1777.30 897.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.29 352.19 529.88 685.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.07 278.15 369.01 638.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1631.18 340.37 1699.69 467.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1227.96 7.64 1327.29 254.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.16 300.84 501.26 436.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.13 62.84 1609.53 352.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.98 0.00 1299.15 163.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1365.19 994.00 1461.67 1081.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.16 196.02 1194.43 486.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 681.46 202.05 717.45 283.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.36 134.76 576.53 309.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.54 52.92 564.55 207.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.37 0.00 640.80 190.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.25 0.00 763.86 197.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003215.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003215.txt
deleted file mode 100644
index 61eea19c6ee4f1bda06035ddb958dfc696ea1fef..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003215.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 533.46 0.00 590.30 192.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.90 297.47 623.83 614.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.20 0.00 753.04 192.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.50 353.29 527.44 687.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.32 391.80 445.16 842.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.27 430.64 333.07 829.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1117.71 68.85 1199.05 245.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1848.94 476.74 1920.37 921.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1213.68 258.80 1342.96 535.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.56 195.18 1194.89 484.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1229.05 6.86 1329.35 255.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.17 388.31 180.32 819.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1208.67 235.39 1243.13 313.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.23 331.16 1221.15 410.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.65 207.33 717.18 283.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.91 465.76 1338.64 903.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1548.96 228.24 1600.81 305.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1748.52 796.42 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.87 846.35 1663.79 1025.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.51 916.36 1684.47 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1456.80 630.25 1656.65 940.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1393.45 486.99 1579.19 935.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1804.10 407.75 1876.43 596.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1729.40 762.54 1776.81 889.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.94 333.84 1159.74 368.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.46 840.76 1513.40 1079.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.85 391.53 667.60 740.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.52 0.05 798.05 260.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1516.02 0.00 1600.29 105.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1626.26 337.26 1695.52 462.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.95 502.38 1474.35 915.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.94 662.43 554.33 731.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1297.38 87.23 1322.62 123.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1377.49 26.77 1461.02 163.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1450.37 0.00 1528.83 172.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.63 77.44 1389.88 378.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1789.20 882.67 1898.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.89 544.29 667.11 601.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.61 544.14 666.98 779.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1525.18 59.90 1613.32 349.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1571.40 187.37 1623.04 360.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.39 34.27 700.71 331.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1462.38 73.53 1532.90 339.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.77 101.20 1472.84 390.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1766.73 540.63 1892.64 890.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.88 275.31 1725.58 649.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1362.84 986.97 1462.47 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.75 301.43 501.91 439.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1505.34 958.65 1576.13 1039.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.55 0.00 1237.96 127.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.87 277.59 367.22 633.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 670.63 46.34 706.13 114.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.49 0.00 952.26 132.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.96 0.00 838.28 128.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.32 239.49 595.23 564.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.40 133.69 572.90 311.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.28 54.87 563.54 210.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.97 0.00 640.28 185.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1349.12 65.09 1379.66 135.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.29 502.87 1783.57 988.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 822.87 0.00 902.23 238.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1183.42 120.35 1232.91 345.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1205.50 0.00 1297.14 165.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003227.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003227.txt
deleted file mode 100644
index 98f2d26af3cd613c22bc69fcb5eb29b9a0c04c8d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003227.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 510.80 297.45 622.95 622.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.28 289.13 357.43 511.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.94 33.26 698.72 333.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.83 131.87 564.92 322.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.17 389.35 177.40 827.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.20 400.65 445.06 853.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1234.31 1.13 1328.19 238.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.60 329.10 1219.43 408.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.24 353.96 524.20 688.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1560.43 228.92 1610.38 295.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 677.92 200.48 708.26 281.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.25 441.90 324.25 841.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.15 0.00 955.70 111.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.83 65.83 1208.86 242.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.70 390.02 666.60 584.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.91 593.88 623.55 742.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.95 297.02 496.63 452.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.43 234.68 591.15 563.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.77 50.64 560.82 208.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.97 5.94 708.46 173.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.95 0.00 762.89 184.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1291.72 81.02 1318.85 123.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.34 330.07 1161.30 366.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1517.50 906.88 1685.53 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.10 -2.89 913.62 236.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.29 542.97 650.56 778.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1730.10 752.06 1775.53 873.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.10 268.86 1341.18 537.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.31 462.79 1337.61 901.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.18 0.00 799.22 259.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.98 194.59 1192.34 481.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1616.10 499.70 1781.68 988.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1766.73 524.24 1892.64 871.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.59 489.70 1555.80 926.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1738.06 779.99 1904.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.50 0.00 638.86 181.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.35 0.00 584.17 181.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1374.23 94.92 1473.20 385.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.71 71.18 1542.75 337.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.92 73.67 1382.84 376.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1578.17 183.43 1633.88 358.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1538.50 56.03 1619.69 347.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.28 258.04 1716.68 648.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1507.06 937.83 1579.24 1032.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.45 828.86 1694.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1781.19 867.24 1885.64 1072.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1845.88 469.44 1919.96 880.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1736.47 407.97 1832.72 609.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1521.21 0.00 1600.65 108.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.26 832.04 1529.25 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.29 616.44 1673.17 909.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1615.98 316.12 1680.47 441.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1350.65 972.88 1463.40 1080.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1201.69 118.84 1270.69 355.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1190.47 0.00 1273.03 120.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.90 0.00 1385.89 82.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.50 59.04 1392.23 235.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.78 24.31 1464.21 147.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1445.93 0.00 1519.85 135.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003234.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003234.txt
deleted file mode 100644
index eec2305b31db340f850b07d291f2fe2ce1bc3cf9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003234.txt
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 569.07 -0.59 634.98 173.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1374.87 94.10 1475.16 385.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.54 0.00 800.32 258.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.85 -3.53 580.63 181.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.59 138.20 559.76 335.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1613.04 314.25 1673.03 437.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.60 152.94 1212.98 466.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1846.79 468.57 1921.61 869.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1711.31 403.13 1806.27 612.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1775.70 860.29 1877.29 1057.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1728.50 779.92 1766.57 878.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1589.19 184.16 1641.39 319.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1517.05 809.89 1702.17 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.52 -0.66 1600.57 123.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1571.01 225.98 1624.04 316.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.50 25.87 1464.71 319.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1443.30 -0.39 1516.59 133.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1290.73 78.99 1319.96 119.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1347.62 56.27 1393.63 233.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.22 66.53 1210.71 239.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.41 -0.59 1274.84 167.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 672.03 198.30 702.78 279.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1762.41 522.89 1889.69 865.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.05 407.88 451.53 864.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.09 71.96 1545.07 336.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1545.23 55.46 1621.22 346.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.93 72.01 1394.22 376.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.51 449.38 319.91 851.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1216.14 114.93 1294.62 345.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1238.81 0.00 1325.17 238.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.23 268.81 1340.40 539.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.25 194.18 1193.16 480.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.94 402.57 172.46 838.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1733.94 774.69 1891.91 1087.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.69 547.33 647.78 776.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.61 389.46 666.92 715.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.54 -0.66 961.20 107.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1372.16 817.05 1531.12 1080.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.99 -0.50 835.15 127.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.79 -0.53 872.84 174.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.47 2.22 695.66 102.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.64 -0.56 761.20 183.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.44 300.94 493.29 434.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.42 52.31 560.58 212.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1202.95 271.39 1230.34 315.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.52 241.03 589.44 563.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.80 300.85 617.22 642.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 638.25 539.53 666.80 599.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.60 593.16 621.03 740.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.31 0.00 922.46 233.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1517.40 890.87 1681.63 1080.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1511.36 924.76 1572.51 1012.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.87 31.72 695.70 334.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.20 358.57 526.05 700.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.71 326.47 1220.30 407.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.01 332.30 1159.71 364.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 450.70 520.49 475.48 544.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1501.43 600.73 1671.80 899.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1613.03 498.18 1783.97 980.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.87 490.05 1550.63 911.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.65 659.41 559.07 728.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.40 465.10 1336.70 900.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.47 293.58 348.30 522.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1350.36 959.18 1465.63 1084.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.31 253.80 1714.61 628.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003245.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003245.txt
deleted file mode 100644
index 659280cc6abb42eb875354cda5a93c7aae007a00..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003245.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-backpack 0.00 0 0.00 1606.88 310.89 1670.94 435.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.29 0.00 760.86 183.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.21 144.90 554.65 357.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.28 0.00 1518.48 126.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.01 591.10 621.59 741.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1509.67 0.00 1603.84 159.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1231.32 114.01 1371.00 388.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.61 192.48 1195.74 479.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1536.24 591.09 1701.93 1055.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.42 207.75 696.71 285.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1481.91 788.56 1545.77 874.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1722.17 1024.89 1768.54 1080.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1765.99 832.57 1865.56 1044.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1584.08 219.84 1635.41 310.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1348.67 934.43 1464.24 1073.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.77 324.84 1220.40 407.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.80 0.00 802.66 256.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1730.82 746.97 1883.44 1084.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1619.05 482.34 1773.02 947.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1246.02 -0.64 1329.78 177.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1345.09 52.35 1390.83 233.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.44 0.00 927.44 232.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1603.21 178.04 1657.66 311.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.86 330.24 1159.79 363.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1139.73 69.88 1214.17 235.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.97 0.00 1272.11 169.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.91 91.83 1476.10 382.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.88 504.26 1531.54 979.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1549.34 53.38 1626.13 339.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.01 77.15 1542.50 342.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1833.31 452.56 1920.79 890.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.40 -0.85 632.13 171.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.88 0.00 883.44 133.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.64 0.17 689.88 105.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1203.84 259.77 1239.48 320.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1733.31 735.98 1766.68 871.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 635.95 529.23 666.57 600.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.28 0.00 829.98 128.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1669.17 408.04 1766.14 598.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1741.25 515.12 1881.95 834.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.40 545.87 647.42 775.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 906.99 0.00 968.02 101.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1558.69 252.56 1707.85 592.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.55 308.93 614.77 653.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1352.14 29.26 1461.32 322.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.95 34.72 690.34 335.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.05 365.34 516.52 706.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.11 249.56 589.84 561.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.45 0.00 1390.29 109.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.01 290.18 339.69 522.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.96 312.39 483.32 436.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.08 657.90 558.26 727.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.98 -0.16 573.35 174.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.05 56.23 558.41 278.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.25 861.88 1688.07 1080.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.91 281.12 1340.12 544.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.31 67.89 1391.18 370.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 837.90 -0.49 880.47 171.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.27 462.28 1336.77 899.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.42 411.17 460.22 870.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.50 390.49 666.80 600.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.59 406.53 160.18 847.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.57 450.05 319.41 854.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003250.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003250.txt
deleted file mode 100644
index 5e9d56d7c6aaa3514ddce23418abbb94bf120abf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003250.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1728.73 740.63 1905.79 1081.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.24 -0.65 1267.65 170.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1588.12 222.23 1638.35 305.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1647.17 415.06 1745.53 571.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.42 -3.71 629.33 169.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1734.15 732.89 1763.78 858.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.97 390.36 667.65 736.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.35 308.70 610.00 654.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1549.70 52.44 1627.87 335.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.09 591.56 621.91 738.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.95 61.45 559.40 226.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1347.64 932.35 1465.82 1067.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1511.60 -0.42 1606.64 133.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.43 367.69 512.46 709.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.25 -0.40 570.71 167.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.79 143.82 551.05 378.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.83 410.95 458.81 871.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.02 292.01 335.81 521.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.77 405.01 156.08 848.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.38 331.79 1160.78 363.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 874.63 -1.10 930.39 232.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.58 -0.73 762.38 179.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.52 103.53 639.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.11 288.23 1338.81 555.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1463.16 79.25 1542.64 347.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1266.71 67.53 1387.56 369.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1605.74 178.63 1663.82 303.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.71 30.31 1458.14 325.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.74 316.51 477.34 433.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1240.91 115.69 1377.46 390.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 456.67 527.79 477.84 561.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 634.83 524.77 666.05 598.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1371.70 90.13 1478.53 382.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.90 -1.10 885.10 132.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.46 253.68 590.85 539.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.03 -0.77 1343.88 139.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.66 71.53 1219.22 245.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1752.44 506.52 1876.28 825.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.75 463.29 1336.81 899.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.29 192.09 1195.09 480.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1376.04 787.99 1538.35 1080.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.87 251.37 1714.50 593.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1607.33 307.50 1673.87 432.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1349.42 511.62 1519.05 992.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.91 -1.03 1516.42 126.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1548.60 591.05 1711.73 1048.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1345.60 52.27 1391.78 232.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1314.34 -0.28 1391.78 108.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1614.49 479.71 1769.10 937.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.59 213.76 695.09 292.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1830.64 447.03 1921.92 891.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1476.95 793.64 1540.43 883.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.27 451.74 319.84 854.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.09 0.00 801.48 256.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.36 39.47 687.60 342.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.29 546.62 650.61 775.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 840.50 -0.32 883.80 170.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1764.08 826.15 1862.07 1035.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1716.96 1010.66 1763.88 1080.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1513.42 858.96 1689.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.87 658.42 553.69 727.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.37 325.39 1221.35 405.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1503.38 796.66 1669.02 1069.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003256.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003256.txt
deleted file mode 100644
index 021d68b15e7dfcc197f2f9f6a0a72027ceb468e3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003256.txt
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1369.37 86.36 1480.79 378.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.90 543.73 647.16 775.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1350.02 930.96 1466.89 1068.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.34 218.46 693.57 296.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1750.58 498.44 1871.82 819.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1603.38 472.68 1765.52 925.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1117.40 190.74 1196.11 479.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.52 403.79 151.07 847.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1370.50 786.49 1530.31 1079.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.36 324.43 1220.26 404.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1710.33 1004.47 1758.52 1080.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.29 42.25 685.87 347.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.71 0.00 801.05 255.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.67 143.44 549.03 384.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 842.38 1.04 889.64 168.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.54 -6.25 1259.68 166.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1561.95 241.08 1715.02 622.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.27 0.00 624.16 168.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.23 0.00 567.51 123.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.99 -10.00 681.90 99.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1831.39 440.91 1920.00 886.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.08 511.98 1499.16 996.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1250.83 229.08 1281.80 293.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.68 246.71 590.80 560.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.73 61.34 559.24 230.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.53 411.68 440.58 870.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.50 0.18 935.06 230.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1724.74 735.70 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1441.20 0.00 1514.58 120.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1363.90 28.74 1455.92 322.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1315.20 -10.00 1392.97 105.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.07 -10.00 1339.52 125.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.50 72.14 1225.12 260.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.09 0.29 861.78 132.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.35 0.00 759.54 172.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1727.59 725.27 1759.09 844.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1505.19 899.63 1571.74 988.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1609.46 177.36 1662.79 247.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.52 -10.00 1606.65 148.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1590.97 219.87 1639.75 301.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1479.61 791.88 1536.10 878.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.81 331.93 1157.79 362.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.38 368.34 507.52 707.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.37 296.94 332.25 519.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.78 453.42 311.30 860.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.16 656.11 557.99 726.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1760.32 823.27 1857.22 1018.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.11 51.65 1391.80 226.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.80 308.62 612.60 653.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.39 389.54 666.84 740.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1550.27 50.03 1629.96 333.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1499.77 784.20 1618.63 1079.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.91 316.83 468.01 429.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1282.07 280.53 1308.92 317.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.35 591.52 621.53 738.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1518.07 856.39 1693.26 1081.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1278.41 111.22 1377.09 388.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.25 288.67 1336.44 571.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1607.53 298.84 1679.36 422.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1467.10 77.08 1541.43 346.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1627.76 418.30 1724.44 554.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.60 587.81 1702.64 1047.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 634.54 522.85 665.11 593.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.56 525.88 485.97 563.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.84 464.83 1336.81 898.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.94 64.67 1387.10 288.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003268.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003268.txt
deleted file mode 100644
index b4e1ce78c8ecfb301528882a0b2f3b7eac49b046..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003268.txt
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1368.31 31.58 1455.40 124.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1317.58 -0.96 1397.50 90.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1202.84 298.07 1335.32 543.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.46 254.15 599.37 416.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1517.09 -1.44 1604.18 140.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.72 191.79 1196.56 480.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.42 75.05 1240.35 321.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.81 62.36 1361.30 361.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.56 475.91 598.54 526.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.87 219.38 693.75 300.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.81 -0.82 761.31 172.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.63 -0.19 803.76 257.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 833.29 -0.70 896.61 160.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1707.89 711.50 1757.05 831.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1353.04 920.80 1466.85 1050.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.57 544.75 647.54 776.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1564.64 418.07 1671.83 734.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1494.47 758.27 1628.25 1082.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1616.63 292.34 1674.79 413.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1755.95 806.51 1859.24 1013.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1528.62 839.39 1705.81 1081.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.46 570.49 1734.00 958.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1603.49 474.53 1766.99 734.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1616.14 176.57 1665.91 239.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1550.18 47.32 1636.08 335.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.91 236.33 1713.88 561.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.77 152.08 539.45 395.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1598.01 222.08 1643.14 286.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.41 84.61 1480.27 370.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1702.76 991.36 1744.45 1081.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.85 110.34 1406.95 393.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1372.22 772.44 1496.48 1081.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.71 78.61 1540.29 348.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1745.39 492.12 1863.10 804.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1714.51 721.84 1921.79 1080.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1832.38 441.47 1920.32 857.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1488.51 866.12 1569.11 960.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1299.00 514.19 1477.32 997.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1187.03 463.07 1320.69 901.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 880.06 0.00 954.96 231.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.54 -0.90 861.22 134.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.51 -1.35 568.36 117.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.04 -1.35 673.76 93.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1148.21 -1.01 1258.41 125.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.83 61.73 560.98 246.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.25 329.14 1160.39 363.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1132.11 153.08 1212.49 460.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.27 314.05 321.56 545.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.85 316.45 608.04 654.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.73 -0.48 1352.52 122.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1333.38 287.11 1386.97 322.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.03 381.70 509.42 726.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.92 428.97 423.10 891.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.15 474.83 309.22 878.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.32 418.70 143.50 862.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 635.17 525.41 666.35 597.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1453.96 798.68 1513.03 876.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.87 -0.65 617.27 162.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.71 319.79 470.10 457.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1438.61 -0.96 1516.61 136.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.92 652.20 558.29 727.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.54 591.64 622.02 739.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.41 326.14 1220.10 407.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1242.20 230.22 1271.24 309.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.26 42.33 686.24 350.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 478.54 533.51 488.54 568.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.40 390.22 666.31 717.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1321.24 66.69 1344.15 109.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003277.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003277.txt
deleted file mode 100644
index a6d65812849e6066fc4cb4c9c88d366ae79219cd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003277.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1350.00 51.49 1395.51 225.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1390.75 19.34 1422.92 79.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1498.37 425.33 1660.95 854.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.36 0.00 618.68 163.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.45 0.00 760.71 173.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.12 0.00 864.72 139.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1149.51 0.00 1263.01 138.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1258.36 0.00 1355.25 126.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1318.24 0.00 1403.18 146.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.27 330.88 1158.58 364.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.93 76.00 1259.17 373.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.93 316.81 317.55 550.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.81 521.78 1463.04 1016.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.20 265.43 589.44 603.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.32 319.62 471.82 468.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1357.87 897.07 1466.62 1029.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1249.27 62.07 1372.56 362.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.77 390.60 666.95 701.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.86 158.50 527.33 390.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.42 66.61 561.04 282.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.90 193.49 1192.98 480.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1554.50 237.36 1709.72 535.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.22 481.15 278.33 889.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.70 386.22 508.13 731.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.06 324.46 604.62 656.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.46 436.40 410.33 907.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.51 659.53 552.42 726.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1603.12 213.91 1648.17 282.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1204.82 309.85 1336.97 568.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1714.16 705.03 1911.97 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.20 0.00 957.52 106.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.29 81.80 1539.02 352.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1823.51 432.29 1918.73 867.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.34 327.00 1220.93 408.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.49 0.00 670.05 96.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.00 0.00 570.35 128.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.31 45.30 685.23 351.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.95 0.00 905.56 161.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1613.65 292.25 1674.98 414.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1750.83 791.49 1858.19 993.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.81 594.00 621.63 741.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1749.29 491.28 1856.37 787.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1608.84 466.20 1768.99 731.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.32 750.96 1492.57 1080.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.16 -0.55 803.46 257.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.79 560.36 1748.34 925.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 430.12 146.31 880.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.27 0.00 1514.45 135.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.74 114.21 1485.27 389.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1514.93 0.00 1599.98 140.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1487.39 860.44 1567.09 953.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.91 34.63 1460.24 202.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.83 83.24 1475.14 371.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.23 754.31 1627.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1546.86 816.15 1717.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1322.26 63.10 1348.58 115.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.29 543.84 646.88 775.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 664.31 224.48 694.79 303.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.33 464.38 1309.10 899.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1618.77 173.50 1680.01 294.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1550.44 48.14 1640.66 317.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003282.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003282.txt
deleted file mode 100644
index 64e319d1b070e1c4713868e42775501fe4781076..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003282.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1428.14 0.00 1513.04 131.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1714.43 700.86 1879.40 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1820.95 422.55 1920.00 852.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.28 84.65 1542.01 354.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.06 322.56 1221.40 405.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.05 653.81 554.46 726.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.26 226.63 696.28 305.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1206.88 309.65 1338.13 567.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.55 0.00 862.83 138.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1582.09 560.59 1752.31 913.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.51 545.69 1338.10 976.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.05 807.68 1723.95 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.34 589.53 622.36 738.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 907.13 0.00 963.91 101.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.46 479.19 292.42 887.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.91 191.79 1194.98 479.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1748.55 786.91 1846.96 985.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.37 385.93 506.46 730.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.29 319.33 471.90 488.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1605.46 290.69 1669.16 416.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1609.34 455.64 1765.94 718.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1494.95 744.34 1626.89 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1250.94 529.45 1449.34 1021.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1365.26 744.33 1487.43 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.03 267.54 585.18 606.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.63 542.06 647.94 775.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.74 325.51 1160.08 362.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.88 0.00 667.68 96.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.68 71.00 556.59 297.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1490.92 850.26 1572.24 942.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1333.05 113.91 1488.68 388.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1252.06 62.33 1385.75 361.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.36 391.14 666.37 696.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.13 324.22 601.83 653.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1619.74 171.72 1683.77 294.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.86 0.00 618.96 161.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.43 47.63 686.08 352.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.24 428.64 150.52 879.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.24 155.52 522.50 387.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.89 433.83 403.76 906.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1746.74 486.72 1856.20 782.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.26 314.92 314.54 548.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.83 -1.18 759.05 171.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1360.28 889.69 1468.50 1022.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.40 0.00 803.45 255.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.21 0.00 909.99 155.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1154.31 0.00 1259.03 158.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 462.92 549.28 480.21 586.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1187.59 75.30 1263.26 374.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.36 47.15 1642.09 309.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.91 0.00 1601.90 138.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1605.43 210.39 1652.87 281.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1324.38 62.20 1351.30 114.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.36 429.88 1644.94 861.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.60 462.83 1300.96 898.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1367.88 35.80 1464.43 177.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.22 47.99 1398.71 160.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1390.37 20.38 1427.24 78.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.17 0.00 1359.02 121.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.00 0.00 1405.71 155.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.09 233.69 1705.42 534.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.36 0.00 570.81 138.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003283.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003283.txt
deleted file mode 100644
index 26d5d62ed82143195b65825b73b3e2bc50c89426..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003283.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.30 543.40 642.82 775.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1363.93 745.11 1489.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.91 191.79 1194.93 478.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1489.71 847.42 1568.96 940.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1494.55 743.18 1629.92 1081.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.44 0.00 1258.68 168.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.64 591.49 622.12 740.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.05 113.82 1491.04 389.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.23 0.00 1601.27 138.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1605.78 213.25 1660.91 280.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1714.43 700.29 1872.64 1080.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.63 71.67 556.64 299.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.21 47.88 1642.46 307.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.44 0.00 1511.17 129.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.15 75.72 1265.29 371.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.01 234.62 1704.84 533.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.43 47.67 686.57 352.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1246.05 531.76 1447.37 1021.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.37 225.55 696.56 305.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1604.73 291.40 1669.05 410.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1558.12 806.31 1726.68 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1747.88 782.71 1854.57 986.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1359.81 891.29 1467.43 1018.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1610.28 454.91 1769.44 787.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1485.77 433.21 1641.59 866.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.14 0.00 569.68 139.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1398.75 286.55 1438.95 322.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.39 0.00 667.61 96.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.87 322.39 1222.57 405.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.86 316.88 471.34 490.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.13 0.00 911.56 153.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.12 325.79 1160.74 363.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1206.49 310.42 1338.89 566.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1618.88 171.50 1681.84 295.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.60 462.83 1298.40 899.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.73 478.20 290.63 887.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.36 313.55 313.03 549.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.24 325.55 601.83 652.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.43 390.79 665.96 723.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.42 -0.59 618.89 163.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.84 0.30 865.95 138.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 908.11 0.00 968.90 101.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.49 0.00 1357.96 122.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1324.52 62.87 1351.47 114.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.24 0.00 1404.30 156.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1352.47 47.39 1402.65 222.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1390.24 21.94 1427.80 78.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.22 36.74 1464.20 176.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.82 435.16 403.44 906.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.47 0.00 803.86 255.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.24 426.20 149.95 879.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.03 387.28 508.45 732.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.51 269.60 580.25 409.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1746.81 485.98 1856.43 782.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.03 155.09 520.23 383.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.16 0.00 757.62 169.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.66 61.65 1382.81 361.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.93 85.06 1544.53 355.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 460.82 556.49 475.03 587.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1819.76 421.95 1920.00 851.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003285.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003285.txt
deleted file mode 100644
index 376b91f6189a4e5ca5559a4b04e7ea5ba4015a1a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003285.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 841.42 -0.59 914.84 150.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.05 -1.17 804.20 255.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.09 -0.59 619.40 159.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.68 113.54 1491.62 387.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1182.56 77.98 1271.83 367.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1156.44 0.00 1256.16 175.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.42 0.00 865.23 138.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.78 0.00 667.02 96.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.57 48.24 1642.09 300.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1457.65 86.21 1544.47 354.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 666.60 228.12 697.41 309.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.11 742.98 1489.58 1081.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.26 657.99 555.36 725.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1716.05 698.70 1862.26 1080.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1820.53 419.65 1919.61 847.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.21 49.47 686.76 355.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.63 0.00 569.27 144.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.74 0.00 756.33 169.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1253.09 61.93 1384.12 360.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.45 0.00 1510.53 139.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1549.23 232.25 1701.13 531.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 456.10 558.59 471.77 586.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1600.96 291.24 1666.55 409.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.26 84.38 1468.52 368.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1369.77 38.03 1466.30 179.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1356.50 48.02 1405.21 156.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1389.83 25.81 1427.66 84.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.06 0.34 1404.68 154.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.67 -0.02 1361.50 121.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.05 0.00 970.05 101.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.71 329.17 1158.56 361.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.29 154.80 519.75 383.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.23 324.13 601.77 651.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1745.99 483.03 1855.98 781.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.12 318.40 472.46 496.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1490.66 842.13 1570.81 931.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.91 191.79 1190.56 478.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.49 592.56 621.35 737.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1239.92 533.44 1442.99 1030.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.60 462.83 1293.76 898.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.91 73.42 552.34 310.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.26 544.60 647.80 775.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.20 477.34 288.91 888.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 429.56 149.91 879.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.67 434.46 401.09 907.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.00 315.93 311.93 554.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.68 324.86 1221.82 404.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.36 393.40 666.94 702.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1324.86 62.03 1352.93 114.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1511.60 0.00 1603.24 137.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1620.07 172.36 1684.65 294.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.00 805.53 1724.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1584.85 558.70 1751.92 909.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1481.99 436.04 1635.56 868.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.41 268.74 579.01 471.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1608.97 451.88 1766.45 712.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.64 387.79 506.93 732.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.23 309.93 1339.19 548.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1243.72 547.55 1338.32 975.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1360.56 889.20 1467.32 1019.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1493.72 740.50 1627.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1746.07 782.76 1852.38 985.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003288.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003288.txt
deleted file mode 100644
index ad76989f6faeeaeb0ee4eb8106e0538473878081..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003288.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1562.40 804.83 1729.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1206.00 311.74 1340.41 552.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1492.82 733.31 1630.88 1082.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1234.51 547.92 1334.03 978.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.73 -0.25 667.36 100.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.45 72.97 550.21 307.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.24 319.98 473.17 496.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1393.57 27.95 1428.62 85.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 447.52 556.98 467.40 588.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.67 -0.69 1402.59 151.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1611.63 449.03 1767.56 706.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1620.60 172.08 1686.99 292.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1596.47 286.79 1663.83 408.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1587.04 560.76 1750.53 909.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1383.13 39.66 1468.99 324.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.54 83.21 1466.47 370.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1490.45 837.55 1574.00 928.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.52 191.79 1194.14 480.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.00 -1.18 755.79 169.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.05 -0.56 804.83 257.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.09 -0.59 621.63 161.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.39 54.11 686.35 359.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.98 591.75 622.36 741.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.67 325.11 603.61 658.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.00 238.07 697.96 312.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.04 155.49 517.64 384.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1255.22 61.93 1386.32 362.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.24 112.05 1490.53 389.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1714.60 697.77 1857.47 1080.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.41 -0.59 570.98 165.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 525.26 544.60 647.94 776.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.79 329.48 1160.60 363.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1324.21 62.14 1354.00 113.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1190.42 79.32 1312.43 372.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.77 657.82 559.45 727.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1357.07 48.05 1411.41 177.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1743.75 782.52 1839.57 983.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.64 386.98 506.70 733.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1742.02 480.88 1854.13 782.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.18 -0.28 1509.91 144.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.54 269.34 578.13 609.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.20 -0.21 1251.35 176.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 842.70 -0.59 920.40 149.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.24 0.00 864.14 139.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.81 326.48 1222.25 405.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.52 393.40 666.71 706.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 915.69 -0.58 967.71 101.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.80 316.70 311.08 555.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.14 435.64 396.42 906.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1553.66 47.15 1643.90 297.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1546.30 230.90 1699.63 531.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1461.41 89.00 1549.88 362.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.67 -0.53 1603.02 140.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1360.64 887.66 1468.11 1019.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1819.37 418.60 1921.94 858.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1237.63 536.74 1435.61 1034.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.92 742.52 1489.45 1081.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1480.92 438.57 1624.92 876.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.60 462.13 1294.61 900.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.10 476.23 286.98 890.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.24 429.86 149.30 879.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003295.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003295.txt
deleted file mode 100644
index 8817e1ee88e2cfaaed4d92746846abbc82aa6816..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003295.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1355.04 738.93 1489.84 1081.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.06 437.90 1604.87 881.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.16 541.43 647.94 775.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1233.22 535.94 1417.33 1033.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1741.98 469.86 1851.44 773.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1539.75 219.68 1694.48 592.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1708.10 689.21 1846.63 1081.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1818.59 416.36 1920.78 855.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1475.99 86.48 1561.28 361.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1323.03 58.74 1354.09 108.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1488.96 824.41 1573.14 913.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1628.14 212.43 1673.79 289.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.89 323.92 1223.00 406.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.77 657.08 557.97 727.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.55 391.11 499.16 739.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.03 70.66 541.68 300.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.73 192.18 1193.66 479.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.02 0.00 625.22 153.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.30 0.00 862.23 138.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.41 268.90 588.54 603.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.99 321.94 470.06 499.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.62 0.00 666.34 96.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1424.39 0.00 1499.69 108.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 920.93 0.00 966.57 110.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 426.09 562.19 449.03 586.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1736.16 770.91 1830.11 971.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1610.49 441.94 1767.51 785.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.47 330.29 1160.13 362.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1356.41 879.71 1464.04 1009.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1590.39 276.37 1655.55 396.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1356.98 47.20 1415.92 138.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.84 0.00 1601.03 134.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1621.59 169.04 1687.45 271.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.70 232.73 698.68 313.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.60 391.84 666.84 675.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1554.82 44.82 1644.04 283.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.21 328.97 590.61 679.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.09 157.81 513.91 392.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.46 479.90 282.08 900.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.24 433.86 149.32 888.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.64 -2.22 752.63 160.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.05 -0.56 805.24 255.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.77 -0.59 569.93 163.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.54 54.70 686.35 365.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.65 437.74 407.44 908.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.81 81.46 1456.63 365.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1264.77 57.82 1380.28 357.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1414.73 109.19 1526.51 388.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.20 0.00 924.71 146.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.24 80.28 1322.82 378.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.45 0.00 1247.81 195.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1563.72 800.53 1731.80 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.36 720.65 1637.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.95 550.41 1745.07 903.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1210.12 554.10 1328.47 996.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.43 461.84 1294.11 898.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.51 38.53 1476.22 324.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.81 319.53 1343.18 554.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.73 0.00 1402.84 149.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.14 24.16 1431.20 83.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.87 323.98 309.10 546.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.04 593.75 622.01 740.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003297.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003297.txt
deleted file mode 100644
index e39785ca77681326e73e29249bb83189555d8aa5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003297.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 238.73 439.85 409.92 913.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.94 481.76 282.50 899.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1819.37 414.80 1919.61 855.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1360.63 876.56 1453.21 1006.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.83 719.36 1635.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1734.12 766.74 1826.51 959.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1563.60 799.07 1731.70 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1554.68 44.18 1644.20 281.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1538.32 216.80 1693.27 595.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.96 439.21 1598.67 882.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1707.13 685.04 1843.65 1080.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.49 737.26 1489.86 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1234.16 536.46 1412.54 1035.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.65 0.00 1247.17 194.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.00 560.41 449.46 585.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1629.53 208.77 1678.73 286.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1321.95 58.57 1354.21 107.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.31 0.00 924.69 134.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.01 0.00 861.37 139.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.06 0.00 666.42 97.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.79 269.96 573.86 604.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.22 0.00 1401.32 150.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.83 394.38 495.81 742.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.77 0.00 1601.67 135.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.69 70.89 539.63 289.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.41 -0.59 567.13 167.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1435.45 108.86 1540.42 388.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1359.83 80.66 1454.85 365.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.94 158.59 512.00 394.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.01 0.00 625.51 151.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.88 191.79 1191.09 479.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.97 0.97 805.74 255.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.52 540.42 647.94 775.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1476.70 86.99 1564.20 361.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.77 392.55 666.66 722.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.92 325.26 1222.22 406.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1426.19 274.33 1454.14 316.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.71 323.79 469.64 500.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.01 327.26 307.11 549.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1273.30 0.00 1367.77 164.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1357.29 46.31 1411.06 130.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.58 329.44 1159.31 362.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.22 548.85 1742.46 897.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.74 591.34 621.53 739.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.26 153.43 1212.90 466.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.85 21.89 1430.75 82.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.39 39.10 1481.20 153.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.43 58.24 1377.30 354.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.60 0.00 749.71 162.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.25 81.25 1322.86 379.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.72 330.72 588.13 684.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1609.63 443.45 1765.19 792.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 434.96 145.88 889.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1590.64 275.43 1652.93 394.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.00 168.72 1687.14 271.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.51 463.17 1295.62 898.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.89 322.78 1343.22 548.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.10 55.84 685.23 365.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.53 558.68 1327.75 996.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1740.09 468.49 1850.79 766.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.94 658.64 552.25 727.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1489.90 825.43 1574.44 911.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 544.06 494.04 573.59 545.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.96 231.97 698.70 313.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003298.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003298.txt
deleted file mode 100644
index 647cae8acf07dcbf617d6dede45af8cd6fd5715c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003298.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.77 656.68 551.60 726.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 421.38 562.09 448.73 585.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.06 391.99 666.94 705.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1490.50 821.70 1575.90 911.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.81 -0.34 805.59 256.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.43 0.00 1497.22 106.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.92 323.84 1222.31 406.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.79 268.35 587.71 602.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.85 0.00 624.40 149.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.64 0.00 665.72 96.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.58 0.00 862.03 138.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.67 328.89 1159.39 362.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1130.93 152.62 1211.94 462.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1198.68 324.58 1343.77 546.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.69 461.37 1330.13 897.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1200.80 558.74 1326.68 994.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1354.80 872.69 1463.71 1005.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.66 327.47 305.68 548.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.80 493.47 585.12 543.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.45 321.76 468.86 500.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.69 591.07 621.24 737.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1554.89 44.39 1643.99 279.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1477.18 86.99 1564.31 361.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1358.70 80.61 1455.28 366.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1537.98 216.47 1692.46 592.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.29 437.03 145.80 889.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1236.61 536.51 1410.54 1034.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.09 734.87 1489.49 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1706.48 683.00 1841.98 1079.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.98 71.38 538.96 282.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.20 331.31 586.14 683.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1819.76 417.14 1920.00 851.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.50 -2.22 753.65 161.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.62 0.00 569.45 163.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1428.45 272.87 1457.69 317.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.74 440.11 411.92 915.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.57 54.67 684.99 364.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.30 168.12 1687.84 269.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.79 0.00 924.59 136.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.94 483.78 279.77 899.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.74 394.34 496.08 744.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1630.51 208.24 1676.14 282.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.20 159.75 510.99 395.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1442.46 110.79 1546.66 388.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1742.15 467.55 1849.18 764.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1357.88 45.87 1412.75 140.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.93 20.62 1432.01 82.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.01 0.00 1368.16 166.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1389.88 39.09 1482.16 332.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.08 191.58 1194.10 479.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1159.86 0.00 1246.37 194.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.63 541.11 647.63 775.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.63 0.00 1603.51 135.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.36 58.13 1377.66 348.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.91 81.33 1322.44 379.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1323.03 60.93 1355.39 107.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.82 719.00 1633.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1564.88 796.18 1735.19 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1732.56 764.65 1826.63 961.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1582.22 545.68 1740.82 897.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1609.28 441.76 1766.68 781.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1588.96 275.06 1651.58 394.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.22 437.88 1596.53 881.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.74 234.24 698.16 313.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003299.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003299.txt
deleted file mode 100644
index 6221db6d2cb645ca03f37094810fefa9c87aec51..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003299.txt
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 126.25 484.08 280.61 901.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1490.99 822.22 1573.05 910.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1322.83 57.93 1353.69 104.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.09 231.97 698.81 312.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1631.98 208.31 1678.78 286.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.54 150.17 1212.77 463.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1823.47 416.70 1920.62 852.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1329.08 -0.40 1400.33 147.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.67 -0.76 1600.75 134.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.64 543.65 646.67 774.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.28 109.10 1553.99 386.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1554.66 42.05 1643.14 277.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.65 -1.04 1247.17 193.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.94 79.78 1321.47 378.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.86 -2.22 751.52 160.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1353.93 731.53 1489.15 1081.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1241.93 536.45 1407.10 1033.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1119.61 192.14 1193.32 477.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1273.33 56.12 1375.42 347.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.23 -0.82 862.14 138.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.64 -0.46 666.45 95.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1704.61 679.62 1839.10 1080.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.01 437.29 1592.97 881.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.63 326.11 467.76 500.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 626.42 540.20 656.19 600.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.51 -1.13 622.49 147.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.85 269.83 569.87 605.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.73 328.63 304.79 554.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.61 591.76 620.89 738.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 418.31 562.67 446.69 585.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1430.06 274.63 1459.07 316.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.74 441.90 412.62 916.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.94 656.37 552.28 725.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.46 325.86 1221.70 405.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.53 86.54 1565.17 360.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1357.91 79.21 1453.52 364.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.41 -2.11 924.13 133.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.41 -0.59 569.32 160.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.70 70.66 537.43 286.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.90 437.68 145.21 888.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1740.83 466.23 1848.28 761.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1537.98 216.47 1692.48 594.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.53 331.56 583.95 684.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.04 395.87 496.06 745.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.89 -0.91 804.83 255.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.19 55.39 685.09 364.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.21 159.44 510.61 397.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1353.82 872.50 1455.76 1002.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.41 559.61 1325.00 994.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.21 395.80 665.81 705.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.78 718.75 1633.18 1081.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.24 329.47 1159.03 361.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.60 461.46 1293.02 897.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1199.01 326.88 1343.59 547.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1564.31 795.00 1730.54 1081.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1582.24 543.99 1739.44 894.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1609.16 442.41 1764.78 893.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1731.82 764.17 1824.45 952.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1587.98 273.37 1648.97 391.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.11 167.29 1687.01 286.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1417.71 38.55 1482.54 331.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1361.15 44.32 1419.97 129.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.35 -0.23 1368.61 104.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1405.33 18.29 1432.24 80.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.28 0.00 1497.13 107.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003301.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003301.txt
deleted file mode 100644
index 751498731daef1a8708012d1ee3c45af8d3aae38..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003301.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1536.75 212.86 1691.42 594.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1553.87 40.25 1644.80 276.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1728.89 757.63 1825.71 956.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1351.58 865.25 1460.28 995.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.10 716.00 1632.95 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1563.82 788.57 1729.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.34 0.00 859.02 139.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.25 0.00 747.42 159.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.92 0.00 667.16 96.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.21 69.95 536.25 271.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.74 268.03 570.18 423.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 415.10 561.95 444.63 586.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.64 328.72 301.06 555.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.36 325.54 465.25 501.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.18 589.28 621.64 737.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.06 442.69 418.31 919.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.93 395.91 495.70 746.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.08 52.69 685.47 364.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.14 159.81 509.05 402.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.58 0.00 571.79 159.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1703.51 674.75 1838.51 1080.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 666.77 231.86 698.91 311.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.65 320.56 1221.45 405.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1120.08 189.76 1193.64 478.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.62 54.28 1374.08 347.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.01 78.13 1322.80 379.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1438.72 435.24 1588.90 882.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.43 75.83 1454.19 362.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1352.68 727.01 1490.46 1081.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.19 -1.60 1247.17 194.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1628.06 203.99 1677.89 278.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 625.44 539.29 657.61 598.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.78 388.49 666.44 738.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.33 0.00 922.56 128.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1490.93 819.13 1572.89 909.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.89 108.41 1567.45 387.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1250.46 534.35 1403.77 1035.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1821.04 414.29 1921.17 850.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.32 328.16 1343.45 550.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.00 459.39 1329.12 894.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1190.02 563.07 1328.92 995.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1480.12 85.29 1568.05 360.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 438.16 144.04 891.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.67 487.90 279.86 903.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.88 655.30 554.13 725.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.51 0.19 1400.51 147.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.87 0.00 1496.94 102.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.88 0.00 623.00 146.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 539.96 490.11 575.83 545.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1363.00 42.42 1422.50 125.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.73 327.56 1158.20 360.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.24 332.67 582.86 685.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.67 163.55 1687.51 290.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1607.04 440.30 1763.73 768.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1739.11 463.65 1847.77 756.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.05 0.00 1600.89 130.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1579.86 539.14 1739.20 888.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1322.98 55.44 1355.69 105.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1587.16 270.24 1646.15 389.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1388.77 15.12 1434.80 82.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.33 35.78 1484.21 333.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 523.11 537.29 656.94 773.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.00 -0.35 805.47 254.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003302.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003302.txt
deleted file mode 100644
index 08988039408b024de1209e044d317f922e3d0af7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003302.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.56 323.24 1221.93 405.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1630.39 206.23 1677.95 281.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1491.11 819.12 1573.03 909.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 626.31 539.68 655.70 599.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.08 588.53 621.27 738.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1728.40 755.42 1823.82 945.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.80 327.52 1158.12 361.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.14 268.79 571.94 428.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.54 325.68 464.24 503.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.87 329.14 1344.03 551.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1490.97 717.25 1629.71 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.13 538.12 1739.11 884.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1564.22 786.64 1729.29 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1187.00 563.91 1327.74 1000.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.02 459.43 1327.39 893.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1605.89 441.14 1763.33 764.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.60 69.80 536.01 283.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.73 0.00 746.11 159.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 413.38 563.32 440.96 587.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.97 329.88 301.60 622.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.58 0.00 1580.00 125.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.39 653.83 553.92 724.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.40 -0.34 1400.48 147.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.07 0.00 1496.16 96.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1355.43 74.95 1453.67 363.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1480.05 85.37 1568.72 360.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.83 0.00 1247.17 193.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.91 -0.35 859.19 138.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.13 53.94 1371.80 347.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1350.40 862.04 1460.68 994.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.74 0.00 667.77 97.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.21 0.00 621.97 146.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1322.99 55.80 1356.28 105.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.40 389.43 666.09 737.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1702.38 671.73 1838.41 1080.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.23 724.70 1490.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1248.97 534.42 1402.01 1032.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1119.65 189.33 1194.87 477.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.95 232.49 699.12 311.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.89 109.01 1574.50 387.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1554.25 40.03 1645.57 275.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1536.75 212.86 1691.31 594.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1821.62 413.36 1920.00 849.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.61 435.89 1588.30 883.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1188.01 77.64 1322.80 379.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.65 0.00 921.50 131.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.22 489.13 279.41 905.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 440.60 142.20 891.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1585.16 270.09 1645.65 388.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1739.12 463.10 1848.63 754.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.67 332.33 582.22 687.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.42 160.32 508.47 404.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.20 395.94 495.67 746.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.24 442.84 421.34 919.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.92 0.00 805.52 254.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.92 52.69 684.31 364.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.41 0.00 569.88 160.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1388.83 14.22 1435.67 81.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1416.72 36.77 1485.16 332.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1362.17 41.78 1422.61 112.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 523.11 541.52 646.79 774.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.02 164.33 1687.73 291.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003303.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003303.txt
deleted file mode 100644
index a32e47bc0962f0ba2b11125c594ffdf00f93ac22..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003303.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1491.61 820.64 1573.09 908.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1566.58 785.42 1729.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.77 0.00 858.14 137.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 538.37 493.31 574.72 546.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.21 589.92 620.70 735.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.14 0.00 613.01 145.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.32 0.00 668.44 96.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.93 161.62 507.40 406.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.96 54.41 684.52 363.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.51 0.00 804.95 253.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 666.25 231.34 698.06 311.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.67 443.41 141.10 894.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1631.17 208.12 1678.72 277.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.98 655.53 553.42 724.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.30 565.83 1302.12 998.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1324.40 56.67 1355.52 103.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.17 322.70 1220.15 402.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.40 717.62 1628.42 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1702.89 672.14 1838.46 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1244.91 535.80 1398.63 1031.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.62 723.56 1490.27 1080.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.84 329.33 459.90 501.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1197.20 330.15 1342.62 551.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.44 435.93 1583.94 881.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1535.56 212.55 1689.98 593.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1579.85 535.53 1738.56 881.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1737.84 463.08 1848.10 749.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1821.15 412.51 1921.46 844.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1404.33 13.38 1436.68 79.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1428.24 0.00 1495.97 94.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.79 -0.70 1369.35 173.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1328.61 0.00 1401.16 147.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1439.10 257.83 1494.81 314.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.60 164.18 1687.26 290.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1585.47 270.25 1642.19 387.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.06 326.68 1158.13 359.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.84 0.00 569.96 159.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.91 0.14 1604.26 121.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.03 0.00 742.45 158.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1114.31 190.51 1194.49 476.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.66 389.37 666.10 732.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.35 -0.56 920.73 129.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 918.18 0.00 969.56 104.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.62 70.68 534.21 275.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.14 269.66 587.92 468.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1480.70 85.48 1568.91 358.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1553.94 39.23 1646.11 274.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1349.65 862.47 1450.62 988.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1187.89 76.62 1322.69 377.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1727.32 755.26 1821.84 954.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.17 0.00 1246.78 191.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1417.47 36.74 1484.26 332.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.09 110.11 1577.01 385.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.10 53.61 1371.91 346.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1353.79 74.83 1452.55 361.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.35 538.85 655.85 598.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1605.72 442.50 1762.50 687.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.57 395.20 494.61 745.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 524.30 542.78 646.33 772.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.53 334.61 579.06 686.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.69 490.88 277.62 905.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.08 459.66 1289.13 886.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.80 330.96 299.77 558.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.93 446.09 421.61 920.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003307.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003307.txt
deleted file mode 100644
index c1cfb13ff88e42d6e511f56acde91841c3c366d5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003307.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 171.72 330.84 296.30 563.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.54 451.00 426.99 924.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.24 494.83 274.85 909.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.10 165.23 505.84 427.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.50 396.57 490.13 749.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.02 230.29 697.99 311.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.79 335.92 573.79 693.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.21 51.35 1368.27 346.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.48 655.05 554.20 723.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1327.14 55.57 1359.29 102.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1282.20 0.00 1365.21 208.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1344.55 849.60 1453.38 979.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1187.11 74.82 1322.36 377.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.24 188.39 1194.71 475.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1161.36 0.00 1246.27 192.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.21 330.11 457.57 504.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.76 590.47 620.73 735.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.34 273.74 585.07 460.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.63 0.00 622.30 142.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.95 0.00 670.46 97.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.65 0.00 740.78 158.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 800.80 0.00 856.45 137.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.20 0.00 920.21 129.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1699.80 666.80 1850.26 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.32 53.41 684.09 361.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.40 0.00 569.90 155.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.82 386.82 665.49 704.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.17 331.28 1341.19 554.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.04 71.34 533.25 274.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1414.07 35.95 1493.49 332.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1537.35 212.36 1688.21 593.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1554.72 37.43 1647.25 272.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1419.62 438.10 1576.40 881.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1330.96 0.00 1401.66 146.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1388.81 13.07 1442.17 78.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1431.19 0.00 1495.94 90.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1505.44 0.00 1605.84 123.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1450.01 260.96 1502.80 315.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1625.48 162.89 1687.30 293.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1352.62 71.74 1450.46 354.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.44 459.30 1289.16 662.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1580.37 267.64 1645.67 385.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1490.18 818.49 1571.90 906.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1338.04 860.06 1369.96 927.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1562.70 775.15 1727.35 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1602.50 443.60 1760.38 689.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.16 330.79 1159.33 359.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1723.20 750.60 1822.03 944.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 446.88 137.24 899.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 523.36 541.23 645.71 772.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.84 111.00 1592.07 384.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.85 0.08 806.07 252.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1817.83 407.36 1920.00 841.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1578.91 531.78 1737.96 870.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1737.14 462.79 1846.61 739.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.35 320.95 1221.18 402.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1239.74 538.21 1390.63 1031.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.64 714.52 1627.26 1080.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1356.74 713.78 1489.59 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1631.42 205.75 1678.30 279.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1174.75 568.08 1325.60 1006.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003317.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003317.txt
deleted file mode 100644
index e1f062ae4abeef5a01adc0c66e95b22208456d00..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003317.txt
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1511.99 -10.00 1604.27 104.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.36 12.61 1447.67 83.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1289.09 0.00 1374.73 200.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.98 449.57 125.74 909.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1565.35 755.20 1732.36 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1589.19 431.91 1750.42 684.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1631.41 158.82 1688.56 289.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1471.81 85.61 1563.35 361.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 418.52 567.55 437.77 602.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.74 165.52 502.22 473.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1189.21 457.39 1310.49 635.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 523.36 538.42 645.71 770.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.33 53.74 684.38 367.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.72 0.00 827.76 251.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.83 278.79 579.48 473.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.68 -10.00 858.89 140.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 964.38 -10.00 921.33 95.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.94 -10.00 727.17 154.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.69 -10.00 659.34 98.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.68 398.47 476.96 753.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.57 455.89 425.34 936.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.34 335.81 565.24 691.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1228.74 70.54 1323.24 376.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.13 327.58 280.89 571.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.58 499.06 281.98 919.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.33 382.21 666.10 741.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.69 84.15 1494.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1150.81 0.00 1238.83 187.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.61 0.00 570.28 152.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1716.83 737.52 1809.38 923.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1580.12 265.78 1647.28 383.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1330.05 51.02 1363.87 100.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1490.98 794.09 1570.30 883.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1240.29 240.15 1315.18 314.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1119.04 325.49 1159.25 356.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.83 471.02 597.58 581.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 516.86 499.95 559.98 555.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1220.14 212.44 1258.88 304.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.00 0.00 919.30 127.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.40 319.83 1220.69 401.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1305.32 848.37 1365.17 936.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 659.68 227.52 696.15 312.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.98 0.25 619.35 131.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.91 584.05 620.71 734.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1577.28 521.94 1733.96 820.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1492.59 691.00 1632.19 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1351.59 702.67 1488.97 1079.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 511.96 652.08 557.66 722.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1550.60 32.70 1651.37 287.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1807.35 392.91 1920.00 819.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1727.47 456.61 1839.21 728.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1692.73 654.93 1870.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.73 76.46 530.11 284.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1124.58 186.83 1193.04 473.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1415.84 34.26 1500.44 336.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.97 66.87 1442.56 350.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1169.59 548.77 1366.48 1043.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1393.83 450.49 1561.97 899.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.45 564.49 1287.80 1005.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.12 328.01 440.03 465.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1474.05 254.79 1522.55 317.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1541.70 211.67 1689.28 584.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1334.36 836.37 1445.22 961.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.22 0.00 1404.37 129.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.06 330.69 1339.30 599.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1450.39 107.57 1606.75 383.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003325.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003325.txt
deleted file mode 100644
index 7bc52f4e1aa64ee983c9293ff32afcd0d864cc8b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003325.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 547.08 584.26 620.39 733.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1223.63 210.38 1263.19 302.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1182.10 318.22 1220.92 400.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1331.75 830.90 1439.25 959.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1499.26 251.07 1554.85 314.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.48 63.27 1436.84 347.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1512.59 101.68 1614.01 376.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1417.68 39.40 1502.94 336.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 511.00 652.10 556.93 720.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1235.38 47.45 1353.68 341.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1550.22 204.22 1696.88 544.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1334.11 46.82 1369.83 96.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 655.79 239.32 693.45 319.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 913.35 0.00 944.27 95.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.66 0.00 779.55 140.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.50 0.00 660.86 104.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.83 327.67 432.41 512.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1633.77 154.97 1688.96 278.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1389.17 33.68 1429.77 103.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1404.51 8.09 1450.24 86.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1294.40 0.00 1375.47 198.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.23 -0.60 839.59 249.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1578.10 520.61 1732.27 771.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1586.69 257.53 1659.86 376.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.89 0.00 929.94 120.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1497.15 678.62 1644.84 1090.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.17 0.00 721.51 145.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.60 415.51 1740.96 665.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 622.71 535.07 653.09 598.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 510.57 501.86 554.76 555.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 533.45 470.21 594.43 583.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.15 0.00 573.95 149.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1145.21 0.00 1249.76 200.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.11 0.00 621.85 118.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1201.17 340.57 1338.54 598.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1122.70 182.62 1195.47 473.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1171.28 553.43 1349.57 1050.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.23 70.16 1335.82 379.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1378.29 456.83 1553.13 879.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.09 58.74 680.84 370.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1283.63 847.12 1360.87 943.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.66 564.64 443.63 602.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1471.59 230.04 1483.52 254.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.61 -7.95 862.35 143.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.39 337.66 570.25 694.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.90 400.95 460.94 747.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.43 329.78 273.23 566.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.22 164.15 499.77 461.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.90 496.78 279.37 917.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.89 457.23 411.18 936.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 523.22 538.46 645.69 769.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -5.69 448.67 116.48 907.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1695.01 643.03 1870.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1802.75 386.85 1920.66 817.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1708.50 445.22 1834.43 722.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.44 33.24 1649.56 258.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1468.99 87.67 1553.24 362.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.56 381.44 666.83 724.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.85 78.32 524.69 283.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.48 566.42 1230.23 1004.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1492.13 774.60 1569.80 865.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1712.93 725.28 1808.99 920.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1136.51 147.04 1213.63 457.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.02 323.27 1160.11 355.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1193.62 456.75 1319.48 638.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1570.77 751.79 1735.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1349.92 694.80 1482.90 1086.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003336.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003336.txt
deleted file mode 100644
index 8998ccd436b78c60d4e67a5f5bac651e93eb2869..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003336.txt
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1571.45 504.13 1726.01 769.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1713.31 431.87 1828.77 696.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.81 455.00 1336.03 879.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.23 346.44 1352.13 617.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.84 408.50 1730.54 658.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1539.64 32.09 1640.85 228.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1343.45 37.73 1369.59 85.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.73 168.66 494.46 436.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.75 59.71 679.38 374.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.42 0.00 622.02 116.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.75 75.27 517.04 287.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1390.65 30.68 1439.20 110.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1403.66 0.00 1454.50 83.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1151.73 549.42 1304.53 1052.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.59 0.25 787.86 142.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.49 0.00 873.37 142.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.76 0.00 930.61 120.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1219.76 205.28 1256.52 296.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1689.22 625.59 1832.97 1059.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.38 99.87 1628.90 290.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.61 -1.21 576.76 140.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.25 378.96 666.25 738.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1045.27 578.68 1244.25 1014.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.65 673.71 1481.04 1079.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1550.88 190.36 1706.00 509.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1296.43 -0.78 1380.97 124.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.05 183.02 1191.58 471.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1158.74 0.00 1260.29 210.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.59 -3.67 838.26 248.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.23 0.00 710.62 144.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1459.09 84.69 1551.57 362.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1413.92 37.71 1497.56 338.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1271.27 70.55 1385.60 377.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.59 507.62 271.51 933.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.97 341.06 264.70 578.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1705.86 707.06 1804.27 897.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1596.52 245.97 1663.77 364.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.93 322.17 1158.10 354.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1497.65 766.41 1575.78 850.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.29 406.30 460.92 748.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.09 461.94 403.13 948.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 523.07 537.69 642.95 768.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.19 348.57 577.58 709.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 917.55 -0.64 951.84 97.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1226.56 42.79 1317.42 341.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1461.70 229.65 1479.51 256.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1535.55 268.30 1567.91 308.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1623.28 150.26 1688.44 269.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 520.03 474.15 593.12 584.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 503.84 510.80 548.61 566.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 615.78 534.99 650.95 591.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.41 -0.09 661.81 109.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1503.88 671.34 1654.54 1080.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1797.09 383.41 1913.88 808.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.69 737.07 1739.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.99 58.31 1423.79 344.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.40 454.78 1518.27 781.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.40 280.77 571.73 630.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.62 583.50 618.75 733.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.61 453.76 99.15 918.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 509.48 651.86 554.58 721.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.42 243.39 690.31 322.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.97 316.02 1220.71 397.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.00 335.36 427.66 525.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1250.66 843.97 1335.61 939.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1333.52 810.42 1442.24 932.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003340.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003340.txt
deleted file mode 100644
index cd36fcee872b5776e7f77352ba39788ad29a1736..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003340.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1220.77 347.22 1358.86 627.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1360.27 457.08 1510.54 781.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.32 0.00 927.17 117.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.17 284.87 569.15 634.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.19 85.24 1550.95 360.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1420.30 37.16 1494.73 338.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1537.06 32.12 1635.09 299.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1549.62 189.77 1706.26 508.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.80 70.41 1387.94 377.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1122.79 182.37 1193.79 470.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1800.45 380.70 1908.78 806.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1339.93 55.65 1419.40 339.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.03 0.00 838.22 246.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1565.75 409.99 1728.34 636.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1225.40 41.13 1321.87 336.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1162.73 0.00 1262.03 211.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 919.79 0.00 956.44 92.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.33 77.73 517.38 289.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.51 0.00 620.65 114.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.26 476.57 593.04 587.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.58 0.00 878.07 140.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.46 0.00 706.67 144.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.32 0.00 790.29 140.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1567.24 497.94 1722.65 762.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.97 652.67 547.56 721.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.84 534.72 651.18 591.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.52 663.61 1658.48 1081.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.86 467.18 398.82 953.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.29 351.06 565.66 711.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.57 346.39 263.53 583.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.45 99.98 1640.93 268.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1642.77 149.87 1688.87 259.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1242.05 845.74 1321.56 940.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1335.43 800.06 1443.31 925.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1347.78 36.41 1369.74 80.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1700.91 704.03 1801.64 895.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1201.70 454.48 1336.15 876.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.00 320.93 1158.71 353.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.84 379.65 666.47 742.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 648.81 242.88 688.97 322.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1213.32 203.12 1255.10 293.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.59 315.36 1220.45 396.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.99 0.00 575.96 139.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.66 59.01 677.98 373.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1117.29 549.78 1295.53 1051.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1709.58 428.29 1825.31 693.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1597.42 245.51 1664.05 363.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.49 172.31 491.41 438.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1505.31 759.52 1580.01 845.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1391.45 30.22 1440.36 105.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.60 0.00 1455.95 82.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.26 -0.79 665.64 115.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1459.08 229.99 1475.67 255.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1687.63 621.94 1812.17 1028.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 506.25 512.14 545.10 570.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 522.89 538.96 643.34 769.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.55 339.06 425.40 535.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.96 414.29 458.29 748.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.05 515.90 267.46 938.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.62 458.38 96.03 919.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.21 585.21 618.64 734.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1581.47 727.65 1743.08 1080.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1051.58 581.76 1201.18 1020.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.29 665.83 1487.30 1081.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003350.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003350.txt
deleted file mode 100644
index 2cf1a2d184d6a74955e989055b2baa9e47c91c45..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003350.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1521.40 645.95 1657.70 1080.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1238.01 358.60 1376.97 629.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1353.91 50.40 1412.70 328.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 607.80 535.86 644.39 585.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1222.91 35.91 1330.29 326.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1457.30 234.06 1472.83 255.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1656.43 187.03 1686.05 249.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1213.29 862.37 1288.94 951.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1335.50 787.55 1440.56 911.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1512.86 740.57 1589.23 825.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.33 86.36 1549.38 363.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 506.88 653.95 552.74 723.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.86 522.78 242.30 952.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.51 478.23 384.11 971.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.02 350.20 259.74 594.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.18 349.77 544.98 711.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.66 381.32 666.31 752.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.66 176.80 480.79 439.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1683.23 700.87 1775.35 871.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.96 0.00 857.41 246.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.91 317.48 1159.42 352.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1599.26 247.33 1655.37 363.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 493.20 515.01 538.62 569.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.67 586.35 616.77 736.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1276.53 70.18 1387.08 376.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 514.66 487.12 588.50 597.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.87 37.16 1494.38 337.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1797.31 368.09 1906.81 783.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.16 3.71 1462.16 79.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.33 85.20 512.96 307.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 471.54 92.47 940.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.52 339.74 421.51 538.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1170.62 -0.58 1258.14 213.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.64 0.00 573.85 136.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.60 402.57 1715.86 630.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1609.15 99.84 1667.49 252.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1309.26 475.44 1480.91 935.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1060.73 559.56 1268.57 1071.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.98 -0.44 916.72 116.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 913.86 0.00 955.66 91.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1390.48 23.40 1444.54 194.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.32 59.59 671.53 373.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1675.25 621.90 1790.08 1014.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1561.47 490.73 1711.72 736.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1652.60 144.98 1690.00 265.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 519.66 540.29 645.05 770.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.89 -0.50 618.72 113.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.39 296.60 560.74 488.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.20 0.00 795.79 146.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.30 0.00 702.42 139.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.13 454.52 1335.54 880.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.31 -0.27 881.22 141.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1205.20 197.42 1242.87 287.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1042.69 582.23 1173.34 1028.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.19 420.52 448.44 759.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1539.81 191.95 1701.55 486.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1345.06 655.50 1501.84 1083.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1580.26 710.63 1753.15 1081.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1120.99 181.51 1192.49 468.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1708.35 427.47 1823.35 702.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1529.14 26.12 1623.59 302.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.36 241.39 685.25 322.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1179.68 315.76 1219.59 397.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003370.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003370.txt
deleted file mode 100644
index 71f1a35a110eeb0c575de7a05ad2a6df47efc1b3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003370.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1521.32 21.30 1620.39 268.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1453.69 93.18 1555.28 371.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1319.17 66.39 1410.37 374.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1540.43 169.63 1686.86 458.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1653.67 94.22 1719.39 372.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.90 37.87 1511.01 339.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1520.64 624.87 1669.73 1036.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 976.26 599.62 1111.90 1052.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.39 246.37 677.29 334.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.53 369.34 1395.88 565.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1517.59 725.24 1599.33 813.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 898.71 -0.46 950.84 89.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.72 919.96 104.39 1081.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.14 -0.88 801.17 144.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.39 -0.42 917.58 106.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.83 -0.57 620.18 118.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.55 -0.34 699.42 132.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.84 68.36 667.29 387.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.55 16.08 1453.11 185.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1645.07 587.67 1800.93 1012.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1535.80 471.38 1685.75 709.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.78 479.86 82.23 943.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1657.81 665.10 1759.60 844.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1294.73 216.84 1344.54 285.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 486.71 407.29 540.92 471.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.92 188.04 1239.14 279.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1403.10 -0.70 1459.71 84.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.98 524.74 247.15 964.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 504.56 482.29 580.16 604.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1281.54 216.32 1344.33 305.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 497.19 543.48 639.29 776.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1584.14 223.92 1644.61 340.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.66 317.51 1158.89 349.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1338.96 753.47 1434.38 878.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1534.30 377.24 1698.23 622.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.71 313.26 1220.42 395.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.84 83.83 504.42 319.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.67 176.78 470.57 436.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.53 350.06 253.66 603.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.55 479.55 380.71 973.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1219.18 32.75 1332.23 324.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.55 -2.15 890.08 244.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.35 388.23 665.00 601.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.81 362.43 512.38 730.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1113.00 178.90 1194.44 467.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1174.61 0.03 1263.98 225.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1788.52 357.27 1903.75 774.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1030.81 568.01 1214.81 1080.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1162.62 870.38 1238.54 972.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1682.99 403.73 1817.40 795.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1587.88 691.91 1746.67 1080.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.52 619.85 1512.36 1086.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1192.05 449.80 1331.95 887.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.33 586.75 607.41 741.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1253.48 477.89 1427.09 948.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.69 349.92 403.96 514.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.77 427.70 422.32 771.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.92 301.93 512.54 647.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 464.94 532.61 508.52 591.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.61 -0.61 562.97 128.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003381.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003381.txt
deleted file mode 100644
index 82eb75b29e75673cb19de39f532f031148ab71f6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003381.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1602.06 133.24 1687.37 243.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1300.81 225.23 1345.55 283.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1641.37 581.97 1789.75 1033.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1656.22 952.77 1830.99 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.17 313.96 1159.21 348.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1635.52 175.95 1678.44 242.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1510.70 607.71 1644.53 1037.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1520.57 455.28 1674.87 701.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1510.98 705.36 1590.46 790.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 636.91 246.97 671.24 329.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.49 384.65 1413.02 617.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1459.39 91.14 1559.46 371.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.64 184.88 464.97 425.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.48 89.04 506.16 345.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.46 65.73 659.41 387.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.44 0.00 557.07 125.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.33 0.00 792.27 146.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.58 0.00 698.51 130.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1171.09 0.28 1265.60 223.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1028.45 574.16 1187.34 1081.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1108.78 177.27 1192.08 467.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 944.79 604.46 1083.85 1063.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1546.13 168.54 1682.64 455.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.74 496.00 1403.74 972.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.72 905.49 138.67 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1192.05 449.49 1315.27 886.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1675.62 401.84 1816.56 794.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.65 544.59 243.91 984.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 446.93 531.68 492.68 590.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1368.11 608.79 1511.10 1072.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.69 306.26 530.55 503.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1579.38 666.63 1736.50 1080.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 479.89 547.45 630.31 783.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.25 494.87 390.39 991.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.23 363.66 235.31 617.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.61 363.77 505.12 729.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.07 394.48 661.32 727.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1579.20 220.73 1642.29 334.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1524.57 379.42 1680.79 615.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1788.41 347.22 1894.52 757.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1200.51 178.78 1247.04 270.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.45 601.20 593.33 747.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.68 0.00 919.73 102.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.68 312.26 1219.41 393.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1345.98 744.65 1440.57 866.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1278.45 222.42 1344.34 305.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.28 12.88 1459.75 168.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.44 357.20 385.83 554.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1323.68 64.92 1414.35 372.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1223.01 27.92 1336.18 316.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1519.40 21.22 1618.42 229.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.31 433.76 406.33 772.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.24 549.21 630.48 598.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.69 501.15 569.22 615.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1427.77 38.64 1508.07 338.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.08 0.00 894.44 243.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1135.33 885.99 1212.80 976.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003412.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003412.txt
deleted file mode 100644
index aa9a38ca495c90d7e048d503f7c935d6d5ea5d08..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003412.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1378.62 38.85 1500.04 334.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1515.37 6.47 1608.00 218.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.05 99.00 1548.97 380.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1660.81 372.13 1786.69 756.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 430.76 545.98 474.88 604.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.78 147.79 1702.76 474.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1750.10 322.81 1855.71 730.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 562.44 714.35 590.04 752.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.38 879.23 211.24 1080.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.39 573.59 1516.36 1020.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.02 195.57 442.92 467.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1157.01 519.69 1340.54 1003.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1394.13 2.70 1448.90 85.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.50 571.40 1637.43 993.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.14 626.85 1020.43 1081.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.80 587.98 1096.38 1080.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 444.07 679.06 554.87 749.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.68 411.31 1468.36 838.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1578.81 627.33 1733.32 1082.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.94 264.78 661.21 348.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1297.69 221.68 1350.33 303.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1372.82 695.81 1473.29 812.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 463.48 563.90 587.60 802.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.36 610.55 561.39 765.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1646.06 897.36 1849.36 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1318.65 219.02 1351.58 294.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1622.81 546.28 1737.88 726.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1505.72 426.47 1650.97 680.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1495.53 349.99 1655.03 587.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1191.56 444.88 1337.62 880.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1042.46 889.43 1126.28 993.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1359.59 11.99 1384.45 46.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1243.30 170.54 1278.24 261.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.63 368.67 202.48 632.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.75 307.90 1219.76 389.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.52 516.72 527.44 632.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.26 408.59 625.28 738.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.40 91.84 494.00 373.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1310.01 0.00 1412.92 161.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.51 376.97 483.91 748.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.59 510.68 365.18 1023.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1244.68 18.49 1342.02 305.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.93 75.40 650.30 401.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.95 0.00 890.44 238.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1337.73 57.82 1430.72 367.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.76 370.64 361.12 553.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.19 174.05 1192.23 461.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.39 316.69 501.37 520.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1504.48 662.16 1583.89 746.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.53 309.31 1158.56 344.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.92 564.14 205.34 981.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1186.26 0.00 1275.06 235.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1604.26 200.47 1658.86 312.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.44 444.86 374.59 658.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1521.66 102.93 1574.44 349.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.26 0.00 791.78 149.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003438.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003438.txt
deleted file mode 100644
index 344624ac4980fd2aabb99517351348a289d8c763..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003438.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1442.56 0.00 1481.28 102.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1393.31 0.00 1465.82 72.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.80 37.12 1455.87 295.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1335.93 218.16 1410.00 294.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1246.25 160.58 1275.26 251.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.12 23.68 1390.41 232.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.91 112.29 1667.33 207.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.33 -0.74 1595.04 227.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 818.90 614.17 1036.39 1081.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.90 196.43 420.05 420.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.46 423.30 594.83 776.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.75 82.69 645.78 406.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.84 100.82 483.57 394.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 461.19 583.23 575.82 825.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.49 -5.31 853.26 236.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.80 307.23 1158.93 344.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1587.43 183.33 1640.20 294.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.71 529.46 338.60 1034.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.69 385.80 451.61 766.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.55 379.50 190.30 655.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1741.43 305.92 1841.44 708.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.04 651.67 889.89 1089.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1540.91 131.17 1684.96 478.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1097.16 540.91 1286.73 1039.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.28 -3.31 1268.27 249.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.08 306.33 1220.16 387.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.02 0.00 784.75 157.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1497.33 540.13 1614.50 954.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1314.99 227.34 1362.86 296.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.49 875.93 135.53 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.43 847.37 247.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.74 459.01 336.37 828.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.81 381.02 339.81 601.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.51 328.64 467.19 691.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.50 573.57 164.48 904.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1576.22 599.30 1722.97 1089.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.09 8.30 1341.73 292.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.81 171.44 1192.14 460.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1794.05 905.96 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.53 629.97 554.01 787.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 399.14 560.70 444.89 620.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1487.88 410.88 1614.18 625.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1493.67 633.86 1553.17 717.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.88 433.87 1468.40 875.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1629.09 854.31 1838.20 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1486.69 319.46 1646.12 540.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1609.97 518.03 1759.30 760.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1371.98 675.91 1468.43 793.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1640.52 349.81 1768.75 724.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.51 64.10 1488.36 368.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1441.04 104.51 1544.60 387.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 970.86 925.18 1047.78 1033.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1185.82 445.07 1336.97 880.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.88 546.09 1526.03 985.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 428.07 527.49 506.46 647.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 431.57 701.03 480.77 774.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.33 267.92 656.55 352.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003441.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003441.txt
deleted file mode 100644
index b88d93fc719e6a715302710cc285e9a613b47ad3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003441.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1606.87 511.85 1755.67 758.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1493.87 630.76 1558.65 713.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.98 435.08 1468.84 876.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1633.02 851.15 1840.47 1080.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1739.03 306.63 1839.76 706.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1573.69 591.40 1721.50 1080.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.99 327.87 466.59 534.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.05 635.97 552.64 791.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1184.24 443.87 1336.24 879.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1092.62 545.76 1282.87 1044.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1498.15 538.05 1613.31 953.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1389.97 540.24 1526.17 982.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.25 529.61 343.63 1036.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.58 577.66 162.39 904.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.30 614.77 1030.02 1082.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.39 652.82 878.24 1091.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.63 461.16 336.86 831.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.31 382.76 336.66 605.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 399.69 560.85 446.02 616.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.93 876.62 145.07 1080.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.09 846.33 253.14 1081.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1795.22 901.49 1920.75 1080.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.82 -0.40 785.37 157.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.94 387.22 454.37 766.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.22 380.24 190.84 664.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.38 425.69 594.41 635.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.55 83.87 644.46 410.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.69 196.36 418.05 416.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.36 99.66 483.30 395.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1479.52 403.61 1613.66 624.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.54 -0.35 1485.82 99.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1392.05 -0.55 1458.87 85.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1246.86 161.51 1274.44 250.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1318.25 216.76 1387.57 296.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1584.66 181.40 1641.45 291.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1575.19 108.85 1665.72 199.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.79 6.88 1345.27 290.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.53 65.00 1490.12 366.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.52 -3.31 1273.10 253.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1636.58 345.73 1764.66 724.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.96 105.45 1545.42 394.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1542.40 127.86 1683.07 473.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.41 -5.31 851.21 235.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 459.95 584.07 576.23 827.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 431.57 703.74 486.80 776.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 967.14 936.21 1040.95 1035.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1372.12 667.60 1469.54 786.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1338.90 216.91 1387.44 287.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.65 170.40 1191.63 459.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1486.90 0.00 1592.14 263.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 623.93 270.30 656.27 355.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.42 526.98 502.34 649.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.90 310.09 1159.50 341.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.42 304.67 1220.16 386.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1341.76 37.28 1443.85 333.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003467.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003467.txt
deleted file mode 100644
index 4625a47980eae7c92a9ffde7f98d9c204057a210..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003467.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 693.18 -0.45 772.98 162.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.24 403.33 463.48 791.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.60 560.15 349.93 933.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.23 90.58 631.16 421.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.65 401.93 159.02 682.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.31 599.97 153.60 1067.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 436.89 608.17 568.42 855.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1628.32 807.79 1842.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.73 116.16 474.03 421.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.98 215.42 409.44 435.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1567.40 104.45 1650.22 177.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1586.68 172.76 1653.18 284.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.82 859.55 248.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1805.90 862.33 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.24 307.81 1220.25 390.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1250.22 157.24 1279.25 244.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.04 65.18 1567.40 370.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.62 728.08 472.94 802.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 538.74 764.19 577.01 804.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 934.32 962.25 1016.38 1066.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.72 135.91 1210.07 447.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 399.08 579.99 442.95 639.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.79 395.17 311.78 625.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 145.79 669.00 167.66 698.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 411.90 577.50 468.62 678.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.19 663.79 541.35 819.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 388.10 388.13 404.58 411.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1377.81 216.83 1453.27 307.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.71 824.82 324.05 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1488.57 0.00 1583.80 250.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1402.17 216.62 1463.75 286.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.34 350.27 425.17 724.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.49 478.66 289.42 855.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.77 0.00 1507.64 99.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1596.78 493.15 1707.22 656.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.32 393.03 1595.25 592.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1451.63 301.90 1606.79 532.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1399.39 0.00 1462.71 124.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1390.25 640.22 1482.88 757.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.56 447.75 1323.64 882.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1504.00 518.50 1609.53 922.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1304.13 461.55 1442.34 907.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1101.79 576.28 1276.26 1080.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.04 2.04 1352.25 284.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1406.31 523.26 1542.65 946.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.07 0.00 862.51 240.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.81 313.97 1158.79 345.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.67 678.68 799.01 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.55 650.53 975.44 1080.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.03 113.75 1551.01 400.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.11 123.53 1689.61 428.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1708.75 289.05 1816.04 687.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1605.70 333.05 1734.28 671.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1564.71 569.82 1714.19 1073.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.37 173.11 1192.61 463.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.24 -0.28 1267.73 269.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1279.73 49.05 1414.50 352.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.76 445.95 575.79 763.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.28 279.14 638.61 363.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1354.98 21.25 1434.45 295.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003471.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003471.txt
deleted file mode 100644
index 0fb38b006e67c034ef2e914f1279fef3e820f3c2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003471.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 144.38 672.77 164.30 704.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1458.54 0.00 1510.83 98.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 925.79 960.23 1010.83 1065.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.86 120.61 1693.88 432.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1456.58 272.98 1468.63 295.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1438.18 390.25 1591.36 590.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.63 603.13 157.43 1071.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1252.81 158.43 1281.56 245.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1349.37 22.18 1432.37 294.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 422.03 730.03 470.77 807.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.94 399.49 309.54 627.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.36 281.59 635.13 366.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.56 0.00 862.22 242.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 397.23 579.83 442.91 640.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1351.26 2.13 1380.44 44.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.13 822.67 333.32 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1569.69 104.08 1653.90 177.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1432.46 67.57 1571.51 372.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1396.15 637.68 1489.56 753.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.23 856.68 260.93 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.60 664.18 538.40 823.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.49 2.78 1354.76 280.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.34 311.80 1159.72 347.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.06 352.02 423.27 724.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 389.82 384.17 402.06 411.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1290.87 464.70 1431.76 913.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1400.09 0.00 1469.11 113.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 432.90 613.66 567.60 862.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1280.55 52.26 1404.86 355.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.62 450.62 1319.58 883.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.72 310.32 1220.14 392.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1105.17 585.80 1273.73 1080.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 527.24 620.73 567.37 700.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1803.76 858.70 1920.60 1080.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 537.60 769.28 575.85 811.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1568.61 565.70 1713.80 1073.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1178.50 0.94 1266.53 271.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.76 94.38 626.86 426.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.97 217.35 408.55 435.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1448.77 119.20 1548.43 404.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1412.97 520.27 1545.88 939.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.08 483.19 256.00 840.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.80 651.68 963.48 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1488.59 0.00 1583.31 253.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.12 0.00 772.31 166.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.78 0.00 964.93 113.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1704.49 290.39 1811.92 687.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.64 117.75 474.41 423.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.23 448.93 570.06 804.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.25 403.41 153.81 686.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.68 406.46 458.70 792.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.60 562.20 344.41 926.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1105.51 175.63 1193.48 465.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1603.70 331.52 1730.57 565.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1395.54 111.44 1459.05 354.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1390.72 218.30 1463.52 309.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1413.44 220.54 1465.51 289.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1589.16 171.98 1653.75 285.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1450.36 300.97 1605.08 530.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.56 686.24 784.42 1079.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1593.02 489.46 1704.31 659.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.50 516.28 1605.38 923.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1630.41 808.78 1838.95 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003475.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003475.txt
deleted file mode 100644
index b29d779f54cbc2bd19e9727ceec63d11b7ebdba3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003475.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 540.40 772.91 573.63 816.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 914.80 960.93 1003.24 1066.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1800.70 851.40 1920.59 1080.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.49 122.99 1546.78 375.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1549.12 118.48 1695.83 417.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.36 408.33 455.07 794.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 596.91 285.98 630.95 369.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1599.56 327.52 1725.92 558.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1103.84 175.63 1195.55 465.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1177.63 4.14 1265.98 271.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1277.33 50.27 1397.16 354.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.33 650.52 951.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1281.11 464.28 1423.00 916.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.74 596.76 1273.14 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1567.90 557.79 1713.80 1069.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1417.78 511.92 1548.14 940.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1702.73 290.13 1808.47 683.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 396.44 582.09 440.32 644.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.78 666.66 535.22 828.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.73 449.63 1319.40 884.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1400.03 630.42 1494.71 744.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1631.53 804.32 1835.51 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.55 2.51 1360.93 284.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1345.93 21.39 1432.82 289.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1593.89 169.82 1652.12 279.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.96 315.13 1158.50 346.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1439.21 384.50 1586.10 587.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.27 300.25 1601.99 534.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1506.90 519.01 1600.69 921.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1587.83 484.32 1712.14 663.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1388.74 110.49 1463.44 354.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.83 687.87 772.15 1079.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.57 612.12 153.96 1079.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.44 96.95 624.89 430.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.02 0.00 770.12 168.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.87 0.00 860.03 241.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.21 561.47 338.84 923.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.00 451.65 565.23 809.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.96 216.40 408.55 431.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.26 401.93 152.62 682.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.21 116.86 477.02 424.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.91 310.77 1220.05 391.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1256.35 158.95 1285.02 246.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 418.22 736.06 459.89 809.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 427.03 615.92 563.28 866.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1461.73 0.00 1512.13 100.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1488.34 0.00 1582.79 254.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1441.37 67.94 1570.94 223.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1397.94 0.00 1478.89 112.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1405.05 231.93 1463.39 309.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 140.61 677.94 160.54 708.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.44 487.54 249.39 870.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.45 818.07 341.48 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.98 850.66 269.57 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.15 352.51 422.68 724.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.37 401.31 307.52 631.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003478.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003478.txt
deleted file mode 100644
index 527e2f2230df3a51755ba7c3458296092c7595fe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003478.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 284.00 355.26 420.04 733.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 398.53 586.91 439.35 646.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.67 405.84 306.16 634.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 138.95 681.46 156.63 712.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1415.85 236.85 1463.98 310.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1379.86 113.17 1456.40 355.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1270.72 3.61 1363.77 181.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.90 317.08 1158.35 348.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.07 70.49 1576.17 372.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.52 -0.58 1582.97 256.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.20 -2.21 771.15 170.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.50 -5.31 857.16 242.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1440.84 382.00 1581.38 585.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1447.56 305.47 1599.44 537.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1798.11 845.46 1921.27 1080.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1584.69 483.05 1726.09 714.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.70 494.69 246.97 873.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 533.71 629.29 571.92 711.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.27 674.27 531.24 832.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.38 453.41 1319.12 882.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1631.31 800.72 1836.04 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -5.93 617.23 150.48 1081.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1398.59 0.00 1480.25 110.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1457.29 -0.41 1511.99 100.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1597.80 170.96 1649.82 278.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1178.77 9.11 1264.59 270.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1569.59 105.21 1629.16 174.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 541.17 778.61 570.49 818.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.28 819.93 344.31 1080.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.97 848.68 275.52 1080.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1599.66 327.81 1721.20 554.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1703.57 289.26 1806.31 683.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1569.84 552.38 1714.05 1052.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1509.68 520.30 1596.06 915.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1401.84 631.01 1496.43 743.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1449.04 127.95 1545.11 375.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1549.22 119.73 1696.96 421.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 418.13 740.92 463.41 814.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 910.28 964.07 996.20 1069.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.97 690.86 762.40 1081.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.81 652.56 942.65 1081.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.48 453.24 562.43 809.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 422.79 621.05 561.28 868.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.86 566.03 335.79 917.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1420.83 514.46 1548.47 939.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.05 603.99 1270.14 1088.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1272.74 467.69 1415.25 916.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 385.18 392.69 399.20 414.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.80 -0.21 959.83 87.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1354.89 1.38 1382.57 41.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.37 222.60 407.54 429.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.96 311.99 1220.23 391.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1260.09 160.90 1287.44 247.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1274.68 52.49 1387.79 355.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.55 101.74 622.47 431.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.22 177.92 1192.28 465.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 594.83 290.56 627.61 373.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.18 411.05 451.65 795.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.94 406.18 149.89 694.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.25 119.88 477.49 424.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1346.71 22.76 1430.08 289.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003500.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003500.txt
deleted file mode 100644
index 2f82c1d435461ce1fe28f8342585af30071f4fbf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003500.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 0.52 423.48 133.22 727.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -9.06 640.96 115.18 1075.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.22 595.32 311.98 937.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.30 136.73 466.26 442.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.79 235.02 398.56 440.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.92 415.27 302.51 665.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.39 372.64 411.19 753.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 511.81 638.71 555.50 727.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 386.40 605.92 425.75 666.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 117.69 698.44 144.82 733.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.19 695.03 502.33 856.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.43 839.70 309.30 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.07 803.75 346.29 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1182.07 313.61 1218.50 394.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.32 109.61 611.73 444.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.79 0.00 763.11 175.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.54 0.00 851.81 245.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 384.87 639.60 537.05 896.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.39 319.40 1160.88 351.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1441.74 287.03 1453.43 310.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.05 179.33 1196.38 468.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.04 504.93 241.52 882.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1160.65 17.38 1259.61 291.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.61 473.17 555.76 853.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1541.72 113.48 1682.87 443.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 524.05 805.27 535.84 837.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.80 426.99 428.68 817.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.76 129.88 1537.00 368.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.28 468.44 1735.04 701.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1489.84 493.87 1585.93 888.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1422.70 376.61 1554.73 598.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1582.39 166.17 1642.13 271.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1511.47 67.47 1595.92 367.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1483.82 0.00 1584.21 138.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.27 0.00 1502.62 96.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.43 716.86 693.68 1079.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1236.38 63.69 1371.51 369.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1782.76 817.50 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.72 454.41 1286.47 655.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1559.09 538.55 1708.00 1029.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1629.71 769.99 1835.26 1078.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1682.76 272.52 1803.38 648.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 406.09 606.02 444.19 698.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 842.82 1009.21 908.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1083.16 626.04 1272.91 1083.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1215.90 494.01 1370.16 957.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.14 499.89 1534.57 919.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1398.30 0.00 1460.19 150.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1358.45 121.15 1450.97 370.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1267.91 2.49 1362.33 282.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1361.92 0.00 1387.60 39.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.39 0.00 943.40 116.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1583.30 319.16 1705.03 538.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.57 21.31 1435.83 254.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 375.46 404.26 387.54 431.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1446.52 287.03 1593.89 558.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.98 679.70 894.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1232.67 0.00 1246.69 25.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1421.58 623.50 1509.22 729.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 582.66 306.14 616.53 389.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003512.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003512.txt
deleted file mode 100644
index e2731e23c007573728c8baefe5a5feb3e367fab7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003512.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 205.57 789.17 361.10 1080.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.20 643.70 107.41 1055.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.28 816.15 323.24 1080.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.23 421.47 295.52 677.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.41 702.12 484.96 866.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.88 597.09 304.21 944.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.71 513.99 245.80 906.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 374.68 404.81 391.59 432.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 364.80 648.72 516.34 905.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.66 682.79 866.99 1081.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1269.62 -1.20 1355.57 272.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.68 651.70 1286.76 1080.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1178.69 311.00 1218.55 393.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 579.86 307.19 615.71 390.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1641.82 757.35 1821.78 1082.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1212.80 60.80 1353.02 370.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1565.54 449.17 1687.34 635.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1410.76 600.54 1503.45 712.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1543.85 513.59 1690.41 994.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.65 487.07 1525.88 901.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1445.67 278.13 1585.58 550.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1571.12 305.27 1696.76 520.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1557.09 490.08 1603.40 572.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1400.62 356.10 1541.58 602.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1438.72 291.82 1450.63 314.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1526.92 61.08 1613.05 361.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1577.56 153.47 1629.24 257.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.27 -1.68 1575.56 176.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1352.70 -1.68 1380.70 31.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.17 315.29 1157.65 348.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.53 -1.20 933.99 222.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.31 234.98 390.82 443.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.64 372.59 410.53 749.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.08 811.78 517.68 853.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.95 12.17 1434.43 230.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.22 964.30 113.72 1081.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.21 418.44 125.84 766.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.50 727.92 676.57 1082.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 105.97 705.54 132.94 743.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1401.07 -0.50 1458.36 147.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1543.02 101.42 1675.01 411.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1682.98 268.77 1804.37 654.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.67 505.42 1349.36 951.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1788.53 799.36 1922.31 1081.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1195.55 450.94 1311.03 600.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.16 474.71 545.46 844.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.31 424.66 426.61 814.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 375.37 603.85 422.76 663.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 500.98 655.12 558.31 746.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 372.45 770.48 415.89 843.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.29 176.77 1198.69 464.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1335.39 116.68 1429.04 367.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1454.25 -1.77 1504.00 95.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.08 131.09 457.62 442.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.33 -0.63 760.92 178.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.56 -0.42 852.20 243.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1155.88 25.52 1258.49 300.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.42 109.95 612.88 443.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1431.70 135.49 1532.74 355.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1484.70 485.40 1573.08 877.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003520.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003520.txt
deleted file mode 100644
index 657ef890661f08a5e9cd5a6452f03a4b7d52d673..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003520.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1398.97 594.42 1490.28 707.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.24 310.70 1219.00 392.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 793.88 1024.24 860.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 583.63 314.20 617.67 397.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.10 659.28 1300.17 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1268.37 1.91 1353.97 272.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1401.55 484.64 1521.56 900.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.04 705.39 472.03 875.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 100.39 719.80 120.76 752.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1676.09 260.72 1812.22 644.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1538.10 62.83 1633.30 363.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1530.27 501.87 1681.97 986.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.42 810.02 328.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.04 785.38 373.65 1061.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 943.67 146.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 660.26 97.83 1051.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 367.78 413.73 383.62 436.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1468.53 473.28 1563.86 855.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1393.05 349.97 1533.82 568.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1441.17 280.10 1575.33 537.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1565.48 306.56 1689.58 518.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1632.79 738.93 1823.70 1081.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1475.66 0.00 1577.19 234.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.86 62.30 1340.13 370.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.30 24.96 1261.43 303.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.79 0.00 853.13 247.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.15 177.45 1194.74 465.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.78 117.53 610.42 455.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.09 0.00 757.27 180.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.73 486.03 532.04 849.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.39 134.17 453.72 446.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.73 433.05 423.50 815.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 419.69 118.55 779.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.17 729.51 665.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.96 689.25 852.52 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 351.20 656.60 504.23 914.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.25 122.34 1425.51 378.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1396.28 0.00 1459.01 144.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1431.88 141.42 1532.74 348.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 375.62 604.37 418.48 667.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.53 682.23 547.81 773.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 359.86 779.42 395.30 853.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1557.03 492.14 1597.17 562.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1572.97 152.72 1630.21 258.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.72 314.17 1160.80 348.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1455.54 0.00 1493.52 94.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1792.19 781.63 1922.01 1082.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1350.87 0.00 1377.87 31.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1163.04 517.62 1327.54 953.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1194.82 450.66 1336.60 871.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.25 -0.16 930.70 221.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.46 243.81 389.98 457.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.77 430.52 289.40 685.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.08 523.47 232.84 918.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.09 602.39 303.65 1035.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1546.57 103.60 1670.30 403.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.61 10.23 1434.25 223.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003529.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003529.txt
deleted file mode 100644
index 1757001a49df7dd6e591f7fe80c31ca0b9c40ec1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003529.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 309.04 386.71 423.05 748.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 373.81 616.32 417.00 674.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.36 0.00 805.72 181.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.38 248.73 390.69 504.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 489.36 700.30 534.97 791.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.17 918.52 176.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.89 432.48 285.10 704.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.85 523.54 223.62 915.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.96 66.63 1338.76 381.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.40 800.53 336.87 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.06 437.16 423.58 814.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.18 493.50 520.16 848.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.95 738.32 655.27 1087.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.99 703.83 835.28 1088.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1791.61 771.75 1921.56 1082.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.84 140.20 447.58 448.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.59 119.74 610.51 461.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.31 0.88 752.76 184.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.13 -1.69 857.89 248.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.24 -2.05 927.60 221.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 354.76 663.29 490.51 924.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1172.95 23.38 1261.36 303.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.17 316.82 622.42 399.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.09 773.34 386.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1321.03 124.03 1417.12 380.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1616.51 723.50 1826.48 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1467.67 0.00 1575.05 231.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1257.89 0.44 1353.23 272.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 420.28 105.58 761.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.01 271.76 1562.82 491.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1232.23 0.00 1247.41 20.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.40 140.64 1536.93 341.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.54 439.80 1666.24 589.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1122.99 660.92 1311.29 1080.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.66 315.60 1159.93 348.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1546.46 63.05 1684.75 364.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1574.05 151.24 1633.28 255.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.42 295.93 1679.90 513.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1385.21 345.38 1522.57 539.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1468.35 463.98 1556.83 851.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.78 714.16 457.81 883.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1378.70 0.00 1456.70 141.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1543.83 102.06 1671.65 389.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 673.53 95.07 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1387.63 583.26 1477.80 697.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1131.92 517.61 1299.09 780.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.57 448.34 1336.57 871.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1519.17 500.19 1669.41 977.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1387.81 468.13 1509.48 880.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1179.85 307.63 1219.84 390.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.61 7.67 1437.14 269.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.19 177.02 1194.68 462.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1674.00 252.29 1813.73 635.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003531.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003531.txt
deleted file mode 100644
index 69d0e5c7e02b243f198c5f088b2c0161ef521f5b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003531.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 343.14 141.76 446.20 449.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.51 708.35 830.69 1092.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 422.81 99.92 840.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.16 744.12 651.79 1086.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1573.97 146.39 1635.66 253.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.59 618.24 297.37 1035.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 350.42 663.89 486.36 925.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.90 436.47 1666.89 824.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.58 464.46 1555.11 853.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.79 138.92 1537.02 338.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.96 0.00 1573.79 240.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.84 27.48 1261.36 311.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.77 -2.73 857.89 249.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.99 124.73 1416.07 381.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1206.50 68.32 1339.67 381.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 374.52 618.15 414.98 674.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.83 -0.10 753.51 184.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.43 312.95 1161.04 347.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.39 268.89 1559.60 491.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1233.31 -0.00 1246.81 20.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.58 294.05 1679.29 506.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1383.89 347.26 1522.16 539.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1349.56 -0.13 1377.48 31.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.94 917.89 181.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.97 465.54 1505.55 871.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.44 799.76 340.79 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 489.37 699.19 533.22 790.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1515.06 499.54 1666.59 977.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1790.22 771.61 1921.56 1082.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.24 99.07 1673.17 384.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1674.00 250.73 1811.43 635.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.26 175.47 1195.33 464.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.00 384.79 428.15 749.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.84 714.73 453.18 886.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.32 440.54 422.23 815.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.38 496.01 523.60 848.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1546.22 64.17 1684.77 363.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1614.55 722.94 1825.19 1090.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.01 314.03 624.07 398.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1122.99 669.08 1313.56 1091.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.94 5.89 1446.74 270.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.17 121.53 610.18 461.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.94 248.80 389.98 513.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1179.62 311.99 1219.41 391.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1383.90 579.68 1463.58 688.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.84 431.84 284.41 705.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.77 524.17 223.63 917.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.50 671.83 98.50 1081.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1534.43 232.35 1568.28 290.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.31 -0.55 1455.26 141.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.70 770.11 388.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 833.84 -0.07 926.00 221.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.82 -0.71 1361.96 272.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.36 -0.18 809.09 182.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 95.01 722.33 119.63 754.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.94 448.87 1336.21 871.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.95 518.81 1293.16 789.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003532.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003532.txt
deleted file mode 100644
index 5ada5ecfc8841b70510fb946d1ad0624901ce0a2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003532.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 339.52 790.95 381.34 863.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 93.81 723.48 120.14 754.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1419.83 270.05 1559.27 529.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1219.20 449.45 1336.32 871.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1513.83 499.06 1666.03 979.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1383.49 463.39 1505.33 869.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1613.56 722.62 1826.66 1090.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.70 138.66 1538.06 334.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.84 310.23 1161.10 347.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1673.35 250.58 1810.96 635.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.63 100.34 1674.36 383.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.22 294.04 1680.37 505.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.68 433.17 284.78 707.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1126.71 519.85 1291.36 792.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1232.52 0.00 1246.95 20.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.01 313.65 624.83 399.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1179.85 309.99 1219.07 391.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1789.38 772.17 1921.56 1082.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1123.59 671.65 1314.26 1081.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.08 386.52 427.91 749.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.19 522.25 223.59 917.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1382.21 576.33 1474.11 685.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.45 -1.69 857.21 249.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.02 -0.27 808.83 182.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.69 -0.36 925.08 219.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1263.12 -0.12 1361.48 272.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.48 718.34 452.16 885.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1382.73 -0.10 1455.21 142.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1348.87 -0.06 1378.46 31.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 375.45 620.06 413.92 674.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.23 800.24 342.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.37 137.47 1211.04 448.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.51 699.23 532.87 790.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.45 671.27 98.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.80 -0.91 1572.94 240.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.91 769.42 390.01 1080.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.87 917.00 183.48 1080.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1469.35 465.48 1553.29 853.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1552.36 434.27 1666.81 821.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.33 346.48 1522.10 539.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1574.49 145.63 1633.00 253.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1535.82 234.56 1567.45 292.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.74 143.69 446.14 451.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.54 249.56 389.98 514.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.89 439.97 421.19 815.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.18 6.93 1449.10 268.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.99 125.43 1416.07 381.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.26 -0.29 752.70 183.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.87 121.13 611.70 461.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1175.32 28.59 1262.48 313.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.39 711.73 828.80 1095.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.63 177.02 1196.63 463.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1207.86 69.61 1340.59 384.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 422.25 103.60 841.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.24 496.94 523.02 846.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.16 746.32 651.16 1089.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.59 619.98 295.94 1035.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003537.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003537.txt
deleted file mode 100644
index ab23cd8d8e0d399764f5fb623b2e58f860010d2b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003537.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 345.54 143.91 445.60 440.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.51 119.48 612.73 461.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.96 386.17 435.31 519.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.81 698.38 523.47 786.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.36 529.00 220.46 919.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.61 422.40 93.19 840.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.65 797.56 347.62 1091.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.46 494.39 516.48 832.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 671.92 90.19 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.00 912.58 196.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 450.60 836.34 462.69 876.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.64 725.45 442.68 893.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.92 624.50 295.70 1080.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.37 764.32 393.53 1045.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.49 248.41 388.27 516.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1116.67 526.88 1277.13 798.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.28 315.25 1159.83 346.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 342.41 670.15 473.75 930.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.45 -3.13 749.46 181.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1435.60 140.54 1537.54 323.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1208.39 448.18 1336.97 871.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1615.49 719.33 1819.36 1084.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.91 432.48 282.03 700.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1545.45 427.36 1669.43 802.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.65 0.00 1453.19 139.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.42 -0.75 860.22 249.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.56 721.44 813.68 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.52 754.57 639.19 1081.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1127.49 687.51 1316.67 1084.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1785.92 764.63 1922.91 1086.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1375.76 456.98 1498.99 864.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.05 492.84 1660.14 973.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1672.44 249.42 1803.65 633.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.45 71.82 1341.41 386.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.78 174.08 1193.90 462.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.75 464.56 1546.46 843.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1374.07 573.37 1463.84 679.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.46 311.68 627.00 398.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1441.51 297.40 1453.13 322.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1575.44 140.78 1634.99 247.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1557.08 288.89 1676.02 498.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1410.49 261.20 1556.68 499.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1381.13 342.25 1525.95 542.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.55 34.18 1261.64 315.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.33 -3.24 1568.74 228.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.83 5.82 1452.79 254.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1537.82 94.31 1674.38 372.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1325.86 124.60 1415.86 380.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.04 0.00 921.98 220.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.26 0.00 804.03 183.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 96.84 724.92 121.05 759.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1347.72 0.00 1377.19 31.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.87 0.00 1361.34 267.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1232.56 0.00 1246.84 20.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.46 308.67 1218.94 389.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.93 440.48 421.63 797.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003538.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003538.txt
deleted file mode 100644
index bbde1e777f5f6e8d91649337cc3cf0fbcf2e176e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003538.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 341.91 142.78 445.60 443.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.51 119.99 613.08 461.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.74 386.06 435.50 514.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.48 431.83 281.97 698.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.18 529.32 219.73 919.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.63 442.54 420.83 802.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.38 797.40 347.12 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.61 422.78 92.92 840.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 671.74 90.02 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.41 756.58 635.08 1081.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.01 624.26 296.78 1031.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.09 727.06 439.35 894.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.01 763.62 394.18 1043.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.89 911.47 199.54 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.27 248.99 388.27 516.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1346.35 0.00 1377.18 30.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1232.82 0.00 1246.78 19.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1442.03 297.50 1452.03 322.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 346.74 671.98 472.07 933.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.56 0.00 861.44 248.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.45 -3.13 748.01 182.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.63 722.42 810.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1179.84 308.68 1219.10 390.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1110.32 175.91 1192.68 463.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.84 316.16 627.73 398.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1344.05 6.66 1453.82 254.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.42 71.49 1342.09 387.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1322.82 125.50 1418.99 380.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.79 -3.24 1567.88 224.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1672.44 250.06 1801.18 634.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1536.58 94.72 1674.41 372.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.57 317.05 1160.09 346.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1575.12 141.18 1635.13 245.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.06 34.92 1262.04 316.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1403.02 0.00 1452.23 82.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.74 342.23 1521.74 543.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 95.42 726.52 120.61 758.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.54 696.97 521.54 786.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1372.09 569.95 1462.38 676.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1786.97 763.56 1922.91 1086.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1129.96 690.54 1316.79 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1374.17 455.95 1496.61 865.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1508.36 489.99 1658.15 972.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.92 448.08 1336.19 871.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1112.80 530.55 1275.93 799.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.32 0.00 804.08 183.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.49 0.00 921.51 220.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.71 287.86 1674.84 496.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.07 426.76 1673.05 799.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.86 462.18 1543.49 844.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1261.29 0.00 1359.64 269.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1409.94 262.47 1556.85 503.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.21 495.61 515.72 878.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1617.28 719.33 1816.09 1084.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.31 141.49 1538.57 323.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003539.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003539.txt
deleted file mode 100644
index 29fb7a449e03323a78188840414de4242348984c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003539.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1535.70 90.67 1674.38 371.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1619.03 718.35 1817.46 1084.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1785.63 761.86 1922.91 1086.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1260.93 0.00 1360.86 268.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.95 141.68 1538.47 323.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.26 431.47 281.91 697.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.44 386.19 437.17 513.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.76 728.15 438.40 894.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.20 625.12 297.23 929.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 671.23 95.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1464.14 461.47 1542.58 845.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.19 0.00 803.23 182.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1179.50 310.15 1220.04 390.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 446.17 838.33 460.82 878.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1324.38 125.83 1419.57 380.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1507.39 487.46 1657.33 969.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.74 762.26 395.00 1042.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.68 494.73 518.23 880.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.65 531.50 1274.20 802.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.44 723.56 808.08 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.39 756.77 634.01 1081.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.88 248.28 387.52 519.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.61 424.69 93.77 841.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.28 439.78 418.74 836.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.09 174.85 1193.40 462.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1408.87 257.92 1557.01 520.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.76 0.00 1452.65 78.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.78 0.00 920.32 220.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.75 315.73 628.38 398.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.05 71.38 1341.85 387.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1545.64 424.62 1676.74 795.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.74 -3.24 1567.03 224.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.32 339.91 1522.88 545.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.91 911.90 203.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.83 6.34 1453.76 252.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1370.40 568.88 1461.23 677.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1556.36 286.29 1675.00 495.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.30 35.15 1261.25 316.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1132.43 692.50 1318.18 1084.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.40 797.07 348.81 1091.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1233.25 0.00 1247.35 19.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.08 119.46 614.21 460.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1373.06 456.94 1495.49 863.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1672.44 249.62 1801.46 633.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 345.17 673.13 470.48 934.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1576.06 139.30 1635.20 244.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1442.01 298.16 1453.07 322.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 96.71 727.71 120.52 759.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 482.79 697.13 520.29 783.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1118.50 315.58 1160.74 345.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1346.88 0.00 1378.01 31.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.50 532.30 219.85 922.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.83 448.66 1336.20 871.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.76 144.58 445.54 440.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.45 -3.13 747.00 182.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.80 0.00 862.12 248.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003540.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003540.txt
deleted file mode 100644
index 7f589c066daf78f4d9f8a297d863feb3dbd1d2aa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003540.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 1372.10 455.95 1493.78 863.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.01 385.27 439.01 515.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.23 431.36 281.65 698.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1620.17 717.94 1816.43 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.80 442.34 418.94 795.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1233.30 -0.42 1247.60 19.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1407.92 257.41 1556.48 518.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1434.78 143.78 1539.83 324.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.79 -1.42 1360.95 266.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.71 -0.54 919.63 221.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.48 -1.12 861.88 247.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.56 423.80 1681.43 794.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1107.08 533.77 1273.29 809.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.26 337.85 1521.94 544.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1367.20 567.64 1461.07 676.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1459.74 461.70 1541.69 844.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1577.42 136.18 1637.66 242.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1555.52 285.48 1673.82 496.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 345.24 673.38 469.30 935.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1535.83 91.07 1674.78 369.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1203.73 447.14 1336.71 871.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1327.86 125.11 1418.85 380.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1466.37 -2.19 1567.03 218.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1402.25 -0.82 1452.30 79.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1346.21 -0.82 1377.77 29.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.08 313.15 1160.87 346.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.60 35.96 1261.86 316.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.48 758.08 630.19 1081.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.83 5.82 1455.15 251.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1671.82 249.70 1799.99 632.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.03 797.03 348.11 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.27 309.65 1220.28 389.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.15 310.39 628.97 398.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.78 174.55 1192.85 463.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1211.30 70.94 1336.00 387.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.58 912.17 205.59 1081.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 675.55 95.52 1080.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.98 495.16 516.48 849.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.37 0.00 803.59 182.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1784.01 758.74 1921.87 1083.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.95 723.56 805.70 1081.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1133.10 695.18 1318.40 1081.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.49 704.13 517.94 785.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.41 731.16 436.67 894.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1505.73 485.86 1654.93 969.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 444.72 842.00 459.23 878.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.17 624.93 299.45 923.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.25 757.88 398.20 1039.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 95.54 730.83 118.84 761.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 422.22 96.01 839.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.53 249.34 388.27 520.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.15 533.16 217.11 922.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.45 -3.13 746.10 182.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.09 144.08 445.17 440.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.24 119.68 614.64 460.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003545.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003545.txt
deleted file mode 100644
index 68b381f7e01110b9440184772281610ea60550dc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003545.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 1347.15 0.00 1380.50 31.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1392.41 0.00 1452.16 75.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1180.13 37.84 1263.65 319.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 437.50 851.23 449.94 883.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1359.01 568.64 1449.90 675.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.91 316.17 1158.66 346.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1233.69 0.00 1246.70 19.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1671.07 250.13 1795.85 629.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1553.22 281.46 1669.89 492.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1440.73 304.60 1453.11 322.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1579.45 138.12 1633.36 242.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 477.38 706.97 516.24 790.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 99.48 734.97 114.90 765.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1777.76 748.25 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1502.67 476.54 1647.55 948.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1364.83 454.73 1484.97 859.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1617.65 710.21 1816.13 1078.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1106.78 176.65 1194.15 462.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.55 317.83 631.22 400.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1180.39 309.33 1222.15 391.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.05 498.98 518.66 863.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1135.13 707.68 1321.56 1095.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.45 446.62 1337.85 870.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 688.55 95.01 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.57 908.38 224.27 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.47 757.70 397.18 1034.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.58 732.42 428.86 892.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.24 626.81 296.53 931.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.95 434.95 280.96 694.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.70 130.07 1420.33 387.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1259.43 -2.98 1362.50 261.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1533.01 87.26 1672.27 416.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.35 143.29 445.60 444.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.22 5.82 1451.51 242.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1467.08 -2.19 1563.38 210.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1094.44 542.25 1258.51 1019.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.61 0.00 916.14 223.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.21 0.00 800.42 183.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.34 387.98 445.31 511.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1404.59 256.56 1555.38 499.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1380.23 333.00 1517.33 524.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1548.64 420.05 1696.83 788.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1450.12 451.70 1533.95 833.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.60 147.72 1537.36 324.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1578.39 61.66 1690.14 361.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1214.38 72.06 1343.37 386.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.67 443.57 413.56 777.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.66 1.04 864.10 249.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 345.98 679.45 461.70 942.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.81 0.00 744.86 182.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.62 760.66 617.31 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.57 728.49 794.30 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.43 539.27 213.61 926.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.61 424.23 99.19 838.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.21 795.05 351.79 1091.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.38 120.11 615.50 461.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.71 250.96 386.94 538.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003559.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003559.txt
deleted file mode 100644
index 6561da22e1114671909a7c8b180cb0efdbb7c9e1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels/003559.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 396.15 766.29 590.87 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.30 747.76 406.93 839.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1589.91 411.68 1716.29 768.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1663.73 233.46 1792.31 606.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1425.42 436.74 1521.80 817.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1491.07 461.70 1633.88 933.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1196.10 443.99 1337.12 865.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1340.48 434.98 1457.52 831.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1141.64 710.29 1339.68 1079.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.57 890.27 281.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.96 -6.25 795.80 186.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.64 -5.21 867.43 251.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.33 515.90 506.28 857.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.71 771.40 358.01 1079.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.21 264.72 378.41 569.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.46 447.45 402.16 757.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.39 129.44 611.34 472.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.33 0.00 740.50 185.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1181.16 306.84 1220.53 388.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1337.27 549.24 1426.56 654.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 587.79 326.17 630.76 415.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.21 437.73 282.10 702.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1412.08 254.50 1552.55 507.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1254.75 0.00 1367.54 258.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1179.41 32.31 1264.44 320.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1209.34 73.57 1343.67 393.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1109.73 173.01 1195.01 461.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1468.33 1.04 1562.78 205.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1571.41 135.69 1626.98 240.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.38 747.84 405.09 1035.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1525.98 86.09 1658.71 400.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1354.16 -0.45 1386.71 24.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1426.23 151.88 1527.77 322.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1332.83 132.17 1412.23 390.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1377.22 320.54 1506.37 504.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1548.86 278.13 1665.13 470.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.01 633.46 288.33 983.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.38 546.12 210.95 938.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.00 739.61 778.69 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1070.51 545.62 1238.29 1028.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.14 145.08 448.41 421.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1619.22 56.28 1703.71 359.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1348.21 0.16 1447.30 255.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1765.69 724.28 1920.53 1081.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1320.58 -1.35 1392.39 132.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 456.87 725.27 509.44 812.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 421.00 82.54 830.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 84.02 746.11 110.34 779.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.91 395.63 469.90 582.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.39 0.00 899.75 218.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1117.14 312.37 1159.82 344.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1600.00 679.84 1803.78 1085.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_debug/003531.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_debug/003531.txt
deleted file mode 100644
index 69d0e5c7e02b243f198c5f088b2c0161ef521f5b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_debug/003531.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 343.14 141.76 446.20 449.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.51 708.35 830.69 1092.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.00 422.81 99.92 840.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.16 744.12 651.79 1086.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 1573.97 146.39 1635.66 253.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.59 618.24 297.37 1035.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 350.42 663.89 486.36 925.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1551.90 436.47 1666.89 824.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.58 464.46 1555.11 853.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1433.79 138.92 1537.02 338.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1465.96 0.00 1573.79 240.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1173.84 27.48 1261.36 311.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.77 -2.73 857.89 249.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1326.99 124.73 1416.07 381.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1206.50 68.32 1339.67 381.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 374.52 618.15 414.98 674.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.83 -0.10 753.51 184.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1116.43 312.95 1161.04 347.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1421.39 268.89 1559.60 491.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1233.31 -0.00 1246.81 20.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1560.58 294.05 1679.29 506.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1383.89 347.26 1522.16 539.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1349.56 -0.13 1377.48 31.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.94 917.89 181.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.97 465.54 1505.55 871.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.44 799.76 340.79 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 489.37 699.19 533.22 790.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1515.06 499.54 1666.59 977.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1790.22 771.61 1921.56 1082.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1544.24 99.07 1673.17 384.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1674.00 250.73 1811.43 635.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1111.26 175.47 1195.33 464.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.00 384.79 428.15 749.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.84 714.73 453.18 886.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.32 440.54 422.23 815.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.38 496.01 523.60 848.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1546.22 64.17 1684.77 363.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1614.55 722.94 1825.19 1090.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.01 314.03 624.07 398.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1122.99 669.08 1313.56 1091.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1343.94 5.89 1446.74 270.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.17 121.53 610.18 461.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.94 248.80 389.98 513.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1179.62 311.99 1219.41 391.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1383.90 579.68 1463.58 688.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.84 431.84 284.41 705.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.77 524.17 223.63 917.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.50 671.83 98.50 1081.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 1534.43 232.35 1568.28 290.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1384.31 -0.55 1455.26 141.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.70 770.11 388.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 833.84 -0.07 926.00 221.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1256.82 -0.71 1361.96 272.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.36 -0.18 809.09 182.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 95.01 722.33 119.63 754.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1218.94 448.87 1336.21 871.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1128.95 518.81 1293.16 789.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000013.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000013.txt
deleted file mode 100644
index 2e5f044e4797932f24f1d8ec2cffe09edfdd911b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000013.txt
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 176.770 54.450 190.535 72.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.840 474.630 857.350 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 826.145 332.852 850.905 364.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.370 69.657 263.875 193.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.880 43.419 615.005 95.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.000 100.116 175.340 197.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 747.045 467.039 792.750 523.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 743.365 302.162 764.970 329.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.840 265.286 664.090 297.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 552.340 304.761 570.045 355.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.895 91.926 569.245 180.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.465 187.272 598.045 315.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.050 396.511 214.455 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.590 324.839 149.360 544.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 123.225 192.359 176.270 305.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.065 147.822 128.980 301.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.170 38.292 189.735 133.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 13.890 246.064 80.515 364.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.150 194.047 785.365 350.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.660 206.735 720.635 271.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.300 281.847 608.725 355.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.335 148.341 499.865 248.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.515 154.249 546.385 204.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.870 320.678 751.110 452.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.010 281.223 207.235 392.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.590 91.835 662.065 231.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.470 383.732 178.035 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.510 39.964 278.540 65.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 548.790 286.290 575.045 347.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.945 470.464 943.405 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.225 203.456 644.255 288.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.725 233.517 642.575 328.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.705 311.440 648.325 535.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.980 228.833 724.170 362.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.220 268.756 519.745 449.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.010 287.177 565.735 463.362 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.065 74.548 635.670 169.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.770 83.610 510.130 188.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 344.523 52.370 503.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.245 168.403 62.270 338.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.825 260.354 831.760 447.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.055 240.962 793.720 411.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.435 384.880 740.695 544.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.350 402.293 800.210 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.375 205.874 239.350 374.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.875 173.355 488.270 310.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.365 64.081 311.280 197.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.690 184.386 208.310 310.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.720 114.124 245.135 237.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.705 138.257 181.520 260.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 504.405 347.999 515.030 377.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 363.362 28.330 502.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 463.310 250.431 481.535 274.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.510 44.321 301.605 91.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.140 164.958 691.115 189.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.045 188.300 275.910 230.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.215 49.887 271.970 95.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 470.540 350.548 476.200 369.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.230 374.201 580.635 391.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 261.930 94.092 275.025 119.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 207.420 72.287 221.320 85.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.960 38.392 221.630 130.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.635 157.523 540.965 175.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.775 60.711 580.520 84.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.730 312.372 692.295 503.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.095 44.069 671.525 83.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 324.810 157.085 346.005 191.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 150.260 260.853 165.200 278.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.665 97.079 373.555 159.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 556.835 54.340 579.950 75.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.005 77.303 395.780 130.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.235 103.612 689.780 243.198 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.690 158.636 290.410 231.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.570 91.760 731.605 236.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.540 182.643 563.030 314.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.035 43.963 270.855 86.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.830 113.852 303.190 230.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.455 43.898 647.765 127.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.290 150.194 650.480 177.923 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.500 204.700 601.205 220.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.665 129.789 603.555 208.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.105 62.011 683.900 125.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.055 74.795 612.700 171.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.495 163.986 633.235 236.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000022.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000022.txt
deleted file mode 100644
index 61a093428ad84afeeba6bf6e5cea3c04a8179092..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000022.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 122.970 100.398 171.740 200.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.605 65.708 309.435 199.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.765 39.239 221.650 132.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.115 322.521 144.030 544.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.950 117.202 243.315 237.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.365 384.769 185.730 544.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.365 158.777 542.660 179.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.510 243.606 796.910 412.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.735 307.415 644.710 544.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.675 354.335 474.870 372.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.095 226.233 723.725 358.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.190 148.185 501.560 217.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.560 62.600 684.425 126.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.485 72.977 632.930 174.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.375 160.520 288.340 231.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.350 155.574 543.630 208.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.900 43.802 612.580 97.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.080 191.317 276.625 231.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.190 318.552 752.560 452.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.290 118.506 299.460 231.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.930 39.183 187.705 134.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.570 84.103 510.550 180.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.530 48.033 269.370 91.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.985 77.243 615.505 173.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.385 40.070 291.830 68.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 259.520 95.850 274.275 122.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.900 92.218 730.105 231.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.200 45.092 644.880 113.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 207.460 67.063 221.960 85.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.080 309.682 694.510 498.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.470 77.933 394.595 131.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.640 264.978 833.895 450.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 547.495 292.697 576.965 349.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.860 140.226 182.975 202.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.960 272.574 518.990 454.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.430 393.367 205.410 544.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 742.745 303.189 765.275 326.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.285 403.729 36.570 544.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.350 187.101 205.360 311.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.315 277.838 627.990 352.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.810 289.282 565.195 469.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.210 395.745 799.500 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.690 171.728 494.305 303.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 362.490 42.105 519.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.555 202.172 649.780 306.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.505 167.980 637.205 237.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 557.630 297.628 577.755 328.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 550.030 309.319 573.180 357.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.905 53.116 270.440 102.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.905 382.205 741.425 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.495 469.140 936.395 544.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.180 97.668 379.455 154.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 745.565 438.041 790.870 518.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.070 466.475 854.670 544.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.930 200.580 789.710 350.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.315 284.542 646.290 497.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.345 148.920 649.605 175.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.270 204.065 719.375 274.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.050 190.476 594.205 306.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 501.575 349.807 514.290 380.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.350 62.041 583.095 85.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 674.940 167.663 686.960 190.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.130 134.474 603.300 214.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.735 205.788 240.625 375.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.610 281.787 202.345 392.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.280 71.914 263.565 199.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.985 93.558 571.080 187.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.090 150.169 127.505 305.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 556.755 55.851 579.075 77.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.515 230.520 642.560 324.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 149.405 264.676 163.820 283.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 826.485 337.945 855.395 369.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 123.120 193.357 175.175 307.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 176.930 53.080 191.360 73.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 13.425 246.412 80.445 365.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.940 187.101 559.260 317.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.810 169.652 62.860 329.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.715 90.233 661.900 227.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.465 104.579 688.890 244.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000023.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000023.txt
deleted file mode 100644
index f65a86dd202bdb06259b878983dd99b127266a01..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000023.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 235.815 191.881 276.895 231.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.285 161.019 288.045 232.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.725 244.377 795.635 414.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.440 205.486 238.875 375.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.970 265.679 834.025 451.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.000 77.782 394.730 131.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.615 96.651 273.100 122.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.795 48.507 269.815 91.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 548.615 293.523 576.315 348.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 742.650 303.124 767.390 327.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.995 169.688 62.685 329.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.790 322.073 143.385 544.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 13.425 247.047 80.445 365.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.325 277.621 627.965 471.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 123.345 192.908 175.395 307.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.750 382.472 742.245 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.400 306.806 644.375 545.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.480 308.972 694.550 499.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.980 272.821 518.285 454.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.015 282.210 200.220 394.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.770 318.381 752.255 451.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.920 395.644 799.635 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.310 171.627 494.310 300.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.390 54.012 269.330 102.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.085 204.524 719.180 273.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.190 201.255 790.490 351.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.850 230.248 642.645 325.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.460 40.311 291.795 70.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 362.657 44.490 521.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.705 468.329 935.470 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.445 465.891 854.600 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.935 191.292 594.070 327.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.310 148.361 502.030 217.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 505.567 55.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.645 44.653 644.555 115.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.270 44.784 301.190 96.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.380 188.672 558.755 317.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.460 73.455 633.180 175.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 329.660 154.783 346.130 190.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.965 118.300 242.765 237.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.040 150.386 127.180 306.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.240 71.536 264.145 200.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.040 105.274 688.300 244.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.045 39.087 187.820 135.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.555 98.127 380.165 153.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.520 169.139 637.245 240.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.955 201.431 650.305 305.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.570 141.198 182.570 252.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.535 62.968 683.270 126.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.875 91.377 661.265 226.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.650 284.729 646.635 496.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.150 44.346 612.665 97.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.870 134.680 602.955 215.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.035 94.072 570.425 184.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 674.615 169.013 686.140 190.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.000 210.891 598.105 226.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 501.590 350.255 513.560 379.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.275 354.109 474.720 373.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 745.125 467.417 791.775 518.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.690 39.309 221.650 131.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.890 155.675 543.585 209.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.575 157.085 542.885 179.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 556.755 55.428 578.760 76.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.125 393.644 204.705 544.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 149.095 265.820 162.830 283.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 177.400 50.501 190.370 73.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.410 63.603 580.675 84.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.925 149.555 649.130 175.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 551.060 308.488 573.265 357.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.160 225.941 723.620 359.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.970 187.297 205.100 311.133 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.620 289.438 564.945 468.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.620 70.710 222.295 85.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.585 77.757 615.550 172.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 826.715 338.726 855.415 370.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.230 65.517 309.085 198.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.950 92.324 728.900 232.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.870 385.389 186.115 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.675 100.625 171.540 203.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.080 118.955 298.410 231.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.360 83.766 510.720 179.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 402.812 39.000 533.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000030.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000030.txt
deleted file mode 100644
index d87869905e395ea7bbc23a41342cb363509abf7b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000030.txt
+++ /dev/null
@@ -1,73 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.085 59.709 579.460 82.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.695 383.888 193.025 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.135 84.365 510.770 177.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.885 284.613 199.290 393.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.175 304.937 694.985 489.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.620 378.710 740.460 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 13.120 246.875 80.450 364.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.685 98.071 271.915 118.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.850 90.636 661.450 227.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.130 170.060 62.890 334.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.230 319.127 749.000 539.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.755 44.517 610.855 98.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 400.334 48.920 517.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 358.345 52.370 534.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.510 195.895 276.205 231.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.675 95.618 383.900 151.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.260 62.897 682.410 125.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.100 207.355 238.455 376.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.550 198.787 652.080 300.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.715 39.667 228.470 131.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.175 104.357 687.020 244.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.810 170.423 500.995 310.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.550 290.385 565.990 468.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.640 71.073 263.130 193.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.685 464.460 851.625 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.430 391.484 799.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 530.310 159.342 543.330 180.114 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.805 171.793 636.425 249.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.220 39.168 187.240 134.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 829.360 341.300 854.585 372.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 746.015 460.733 791.240 512.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.385 188.944 203.365 313.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.210 190.617 594.095 313.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.995 102.559 169.070 203.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.985 201.199 794.320 350.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.030 148.829 648.140 175.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 671.705 170.222 684.435 191.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 547.505 297.100 577.875 352.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.435 72.428 632.125 177.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.550 282.044 648.095 364.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.250 230.097 642.910 330.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.325 245.047 796.630 423.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.490 267.401 836.785 455.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.870 135.884 602.300 217.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.430 94.172 571.305 187.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.165 228.012 721.960 359.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.750 118.914 294.715 231.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 146.110 266.399 160.540 283.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.460 275.727 517.065 458.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.740 45.359 643.425 109.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.120 319.781 147.815 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.260 94.097 727.830 231.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 467.400 355.731 474.635 375.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.585 302.605 643.820 544.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.930 191.770 556.350 318.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 742.320 305.008 766.250 328.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.060 147.892 502.375 205.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.410 48.718 268.090 93.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.330 152.239 126.885 307.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 174.660 54.204 188.235 73.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.740 52.778 577.775 74.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.685 71.939 222.820 84.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.415 65.139 306.175 198.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.585 140.946 183.680 202.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.370 350.779 512.365 379.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.265 204.690 720.250 268.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.145 79.399 618.220 173.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 334.330 41.898 342.045 49.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.245 155.700 542.010 217.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.880 119.217 241.380 238.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.110 462.445 930.465 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 123.345 194.193 172.460 308.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.580 162.686 286.915 231.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000031.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000031.txt
deleted file mode 100644
index 3ff5a284eb966ee7313cff333a2e328a4d2b3228..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000031.txt
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 605.740 44.744 642.740 110.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.450 119.055 241.615 237.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.175 103.602 687.020 243.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.805 78.935 618.680 173.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.485 190.617 593.130 316.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.540 188.909 203.165 313.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.680 169.854 500.815 312.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.540 83.922 510.630 176.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.585 141.007 183.680 202.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 530.255 159.337 543.415 180.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.890 245.047 796.630 423.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.080 391.438 799.285 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.705 92.984 727.385 229.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.375 302.111 643.820 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.165 377.732 739.245 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.165 228.012 721.395 359.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 333.440 40.956 342.150 48.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.885 285.257 199.290 391.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.685 464.808 851.285 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 467.290 359.015 474.230 376.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 399.966 50.685 518.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.685 71.632 222.820 84.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.985 201.310 794.735 350.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.820 62.897 682.855 125.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.490 192.198 555.475 318.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.425 198.585 652.495 299.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.655 171.491 636.130 252.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.475 135.411 601.675 216.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.345 93.986 571.820 205.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.435 71.672 632.125 177.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.450 44.477 610.690 98.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 356.884 53.095 532.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.550 103.441 168.480 203.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.460 96.696 384.490 151.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.490 267.401 836.785 455.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.185 70.881 262.940 193.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.750 97.336 271.040 118.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 547.955 297.387 576.220 352.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.875 383.888 195.610 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.120 319.781 154.320 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.900 282.044 648.445 492.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.245 155.413 541.985 215.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.875 39.249 230.305 131.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.460 276.604 517.065 458.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.550 290.385 566.830 468.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.205 48.446 267.830 94.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.220 65.139 306.390 198.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 742.480 305.491 766.855 329.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.365 147.021 502.750 204.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 671.295 166.686 683.940 191.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.910 148.477 647.925 175.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.965 52.068 578.075 73.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.130 170.060 62.890 331.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 829.510 341.375 854.735 372.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.915 60.036 579.445 81.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.175 304.121 695.525 489.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 746.540 459.473 791.665 512.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.825 227.468 642.850 329.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.475 461.478 929.825 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.280 163.296 286.615 231.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.985 196.122 276.250 231.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.650 207.355 237.530 376.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.850 90.193 661.670 227.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.160 204.599 720.880 268.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.905 319.066 748.765 531.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.380 275.264 610.485 348.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 174.380 53.780 188.150 73.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 145.345 265.945 159.470 284.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.370 350.779 512.365 379.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 13.120 246.875 80.450 364.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.560 39.168 187.290 134.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 123.345 194.193 172.460 308.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.735 119.881 294.125 231.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.330 152.239 126.885 307.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000038.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000038.txt
deleted file mode 100644
index c085693847166207e6aa4ddcd26df0b67341bba0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000038.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 329.260 41.213 340.745 50.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.270 97.537 269.365 117.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.250 302.056 696.405 488.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.325 169.532 500.395 334.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.980 48.356 267.525 95.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.995 209.722 234.575 375.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.575 318.341 156.380 543.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.675 151.821 125.135 308.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.640 119.443 292.440 231.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.600 71.501 223.605 84.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.015 197.482 273.770 233.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 401.321 63.550 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.310 169.738 63.355 342.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 142.775 266.832 157.980 285.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 355.353 65.880 479.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.295 171.561 632.075 263.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.510 280.996 647.965 492.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 13.780 247.047 80.445 365.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 123.950 195.361 171.460 309.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.785 135.683 601.670 218.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.965 71.415 632.300 179.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 531.425 160.082 544.275 181.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 565.185 57.201 580.160 79.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 669.880 164.374 682.775 189.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.960 198.903 651.990 297.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.280 148.542 647.765 174.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.115 62.127 681.785 122.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.195 205.058 724.200 274.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.035 224.556 644.175 316.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.185 105.486 166.760 211.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.570 300.061 643.750 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.980 193.266 552.645 319.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.980 267.809 838.090 456.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.650 191.085 584.510 318.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 171.190 52.451 186.910 70.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.555 373.537 737.940 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.105 391.287 796.480 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 0.000 438.404 44.980 535.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.170 247.711 800.345 428.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.015 83.942 510.620 175.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 831.430 342.211 853.975 373.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.065 39.873 224.925 131.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.585 45.117 641.135 109.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.835 141.339 183.305 201.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.995 191.090 202.675 320.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.470 78.643 621.530 172.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.550 230.334 720.940 350.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 554.245 329.714 571.985 361.362 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.705 94.439 573.910 202.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.830 353.419 514.950 381.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.995 102.332 686.750 242.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 584.745 212.095 595.145 228.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.445 91.936 726.260 216.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.015 359.916 474.585 379.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.275 97.527 395.265 134.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.860 78.054 393.040 130.867 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.480 44.527 611.285 99.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.645 201.502 796.880 297.407 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.815 155.161 540.535 221.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.695 147.515 504.270 207.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 548.200 298.404 575.125 354.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.485 118.940 240.430 241.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.175 286.743 201.130 387.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.305 382.049 204.715 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.925 66.156 305.235 201.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.125 72.362 260.805 200.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.900 49.937 578.390 71.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.285 165.844 286.610 231.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.355 53.105 264.850 98.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.125 292.894 564.265 472.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.495 278.604 518.510 463.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 743.845 456.502 790.075 510.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 743.440 306.645 769.470 331.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.180 316.109 743.125 536.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.770 39.626 186.190 132.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.345 91.170 662.170 226.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.385 463.503 851.705 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.110 457.297 925.850 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000067.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000067.txt
deleted file mode 100644
index 1197e65dbd23352d24e9552f48d69ff4a5a7fcd0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000067.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 541.555 163.910 559.595 187.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.940 63.028 676.515 110.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 671.120 164.585 682.005 187.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.460 110.341 159.105 255.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.025 100.685 584.460 211.349 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.785 47.051 610.790 100.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.520 47.202 639.525 115.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.415 91.684 720.345 221.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 571.985 222.073 579.380 237.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.840 80.890 385.250 137.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.165 295.871 195.470 382.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.055 304.000 570.880 485.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.075 159.850 126.555 315.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 125.310 199.240 177.420 305.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.360 289.196 519.035 476.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.055 42.059 187.045 132.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 20.445 249.641 80.770 368.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 841.450 354.371 862.790 386.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.025 42.971 235.460 130.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.165 297.135 697.150 422.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.685 73.369 308.190 212.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.360 59.613 243.360 107.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.735 99.769 224.830 129.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 214.595 129.396 232.445 150.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.695 43.676 310.605 111.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.230 54.304 284.865 129.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.040 311.319 161.580 533.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.365 384.271 782.140 544.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.520 200.091 206.600 360.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.235 172.362 65.860 335.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.245 379.133 474.055 394.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 510.755 395.156 526.420 446.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 506.755 365.422 520.695 395.896 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.155 359.221 579.675 378.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.970 171.592 518.115 246.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.370 188.672 542.810 225.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.380 153.302 542.360 202.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.140 125.745 231.150 244.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.205 382.150 203.635 544.866 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.135 388.451 92.400 545.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.555 444.090 911.145 544.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.845 449.485 846.480 544.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.530 144.911 614.940 230.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.330 102.932 681.000 240.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 149.945 279.032 163.515 297.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.010 127.578 288.160 211.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.680 145.036 180.410 209.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.265 149.116 499.700 214.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.250 219.947 636.990 305.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.920 279.158 846.205 466.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.005 270.620 610.785 460.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.790 200.691 731.070 285.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.655 194.102 650.810 318.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.755 308.952 744.420 418.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.455 478.176 735.605 544.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.365 86.335 511.065 224.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.590 55.790 581.090 77.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.280 218.884 722.625 344.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.785 212.598 798.925 377.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 557.925 49.192 580.160 70.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.865 199.955 573.790 306.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.595 80.598 697.475 214.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.800 203.365 544.130 336.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.680 291.921 651.675 538.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.505 182.416 612.390 282.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 724.000 450.684 769.840 500.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.330 368.998 718.945 540.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.125 255.705 808.460 437.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 259.955 108.468 269.890 124.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.515 85.091 625.800 174.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.025 78.769 262.905 209.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 19.120 429.423 72.880 516.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.390 217.449 232.705 383.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.900 94.127 160.135 221.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.605 336.142 31.955 542.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.790 352.416 67.885 499.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 167.615 52.375 188.115 71.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.685 172.372 290.660 234.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 757.115 315.928 778.975 339.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000072.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000072.txt
deleted file mode 100644
index 876c70e98dbabdde19d5f4f6fbc767a8da3287c8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000072.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.290 367.573 520.665 395.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 545.060 167.038 562.525 187.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 844.560 355.836 865.095 387.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.015 173.319 289.635 233.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.010 78.386 263.685 208.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 319.495 43.313 329.545 56.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.365 47.590 639.800 114.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.910 382.130 780.800 544.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.300 218.965 636.320 301.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.580 200.459 206.850 359.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.725 218.607 231.260 408.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.630 309.370 160.825 531.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.820 101.144 679.715 239.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.990 172.362 66.075 329.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.210 160.530 129.195 318.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.435 42.326 187.800 130.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.580 145.515 179.440 267.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.775 388.481 91.900 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.345 72.977 308.725 211.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.935 91.599 718.530 215.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.920 111.988 156.930 256.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.880 62.444 677.205 109.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 125.620 200.071 177.095 306.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.995 106.725 559.750 179.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.990 279.817 849.760 470.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.510 170.751 519.570 313.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.690 200.550 572.610 314.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.055 127.840 288.110 209.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.005 152.894 543.110 201.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.345 472.016 732.635 544.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.805 125.437 233.920 244.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.435 100.595 586.785 223.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.895 182.175 611.080 284.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.290 145.666 615.910 230.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.515 294.641 697.240 409.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.205 199.462 731.980 286.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.035 269.527 610.525 460.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.210 47.086 611.155 98.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.635 306.544 570.855 490.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.175 257.448 811.230 438.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.830 289.413 519.280 478.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.390 364.797 717.625 520.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.780 215.837 797.045 377.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 169.510 51.071 189.460 70.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.985 295.709 192.280 380.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 20.445 249.641 80.730 367.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 669.540 164.726 679.095 185.726 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.085 203.894 544.295 339.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.720 86.234 510.620 224.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.385 219.650 719.960 343.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.170 307.083 748.525 413.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.035 51.811 580.600 76.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.405 192.581 650.550 317.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.615 80.104 696.440 214.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.050 289.897 652.295 538.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 557.655 48.426 579.060 68.866 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.795 86.088 626.350 176.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.505 359.881 579.780 377.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.165 381.319 201.455 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 130.935 241.712 149.490 270.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 721.905 445.576 766.785 498.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.505 440.872 908.960 544.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.260 447.586 841.970 544.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.045 379.148 475.215 395.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 511.665 400.036 528.165 447.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 758.365 316.321 780.420 341.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 148.220 280.437 163.025 297.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 19.930 427.871 70.215 527.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 207.625 100.922 224.380 131.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.220 80.870 385.370 136.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.245 149.791 500.795 228.838 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.530 53.534 285.525 125.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.745 44.351 311.555 109.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.460 42.926 236.105 113.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.305 60.993 242.220 106.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.400 221.856 577.815 237.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.785 94.072 160.640 220.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.640 349.868 72.645 437.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 335.870 36.945 540.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000073.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000073.txt
deleted file mode 100644
index bba63a3b2408cf9aecc451525aa49381a884cecf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000073.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 151.920 202.222 206.660 359.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 509.885 368.056 522.150 397.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.445 41.561 188.310 131.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.205 145.339 179.095 285.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.010 90.939 718.435 221.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 844.640 356.144 865.935 387.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.690 173.823 288.975 233.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.350 100.403 587.895 223.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.255 47.434 611.700 97.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.915 289.403 519.945 478.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.665 112.119 156.320 257.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.135 172.614 66.220 327.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.760 295.170 697.280 408.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.800 86.209 625.925 175.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 170.330 50.375 189.560 69.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.265 350.774 72.450 436.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 334.071 38.395 540.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.810 62.056 676.760 108.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.270 44.633 311.190 102.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.145 52.768 285.225 124.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.465 61.140 241.715 106.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.485 80.799 385.680 136.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.095 160.178 130.180 318.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.765 360.410 579.895 377.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 125.810 199.814 177.975 305.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 757.675 317.107 779.570 340.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 511.855 403.185 528.250 447.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.475 80.562 695.370 214.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.825 199.492 732.460 293.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.745 149.288 501.240 240.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.360 152.647 543.520 202.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.605 170.388 519.500 243.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.050 73.571 309.210 211.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.995 78.684 264.095 208.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.650 127.497 288.285 209.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.385 42.659 242.395 113.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.500 218.819 230.885 409.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.295 379.762 475.280 396.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.960 162.107 679.290 185.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.660 296.107 190.730 403.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.370 125.211 233.635 244.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 721.675 446.276 766.370 497.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.215 106.417 559.455 179.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.005 363.115 716.900 525.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.720 269.340 610.150 460.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.510 47.313 639.665 114.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 557.795 48.174 578.630 68.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 148.425 280.427 162.840 298.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.210 440.469 908.450 544.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.950 306.504 749.085 523.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.260 217.555 635.820 300.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.280 192.682 649.445 316.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.480 145.142 616.590 223.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.650 447.062 840.710 544.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 319.970 43.460 330.370 55.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 130.265 241.178 148.645 270.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 207.245 101.441 224.325 131.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 546.255 168.630 562.920 186.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 19.735 427.483 70.530 522.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.605 472.096 731.685 544.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.225 50.824 580.470 75.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.805 86.441 510.625 224.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.195 203.804 544.190 344.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.220 201.139 572.840 321.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.385 222.164 576.940 238.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.020 101.290 679.080 239.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.310 182.185 610.670 286.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.295 388.084 91.305 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.255 308.670 161.375 530.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.310 380.971 200.645 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.455 381.268 780.515 544.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.755 307.184 571.295 490.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 21.190 249.772 80.775 368.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.775 218.915 719.405 344.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.200 290.310 652.770 538.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.360 279.480 850.445 470.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.565 93.850 160.675 221.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.060 257.513 812.315 439.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.745 216.975 797.190 377.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000074.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000074.txt
deleted file mode 100644
index a2dd1a90ccc62b7d6da537a98acd61a014a337b5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000074.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 676.660 90.732 718.560 220.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.160 201.416 573.010 317.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.970 145.107 179.380 285.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.015 125.014 235.300 244.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.735 221.700 576.780 238.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.005 160.324 130.915 318.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.030 42.044 188.550 130.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 557.650 47.862 575.895 68.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.095 112.079 156.725 257.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.690 217.363 635.075 301.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.920 307.687 571.530 490.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.000 380.785 200.835 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.450 47.600 639.710 115.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.145 127.231 288.205 209.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.025 62.046 676.215 108.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.180 387.872 91.465 544.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.710 199.235 732.995 293.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.450 170.473 519.415 313.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 333.961 39.585 538.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.390 352.588 71.375 437.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.250 52.798 580.460 76.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.965 61.875 241.665 106.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.240 93.815 160.700 221.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.525 470.746 728.755 544.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 721.425 444.836 766.175 496.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.250 446.251 840.130 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.540 440.131 907.905 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 170.865 50.940 190.050 69.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 148.510 280.623 162.800 298.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.410 172.841 66.490 316.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.165 289.604 652.525 537.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.865 290.234 519.895 478.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.925 202.852 206.545 359.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.165 362.390 716.580 521.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.665 279.284 850.950 470.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.285 257.977 813.080 440.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.620 86.355 510.910 224.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.690 217.791 796.015 377.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.775 70.584 628.970 124.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.260 80.447 695.320 213.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.250 80.935 387.430 136.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.000 86.274 625.675 174.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.395 106.493 559.150 183.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.400 218.658 231.095 410.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.310 149.273 501.290 240.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.635 144.256 616.915 222.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.845 173.858 288.695 234.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.535 305.647 749.165 522.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.600 380.971 779.710 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.325 192.324 650.190 315.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 547.455 164.575 562.600 187.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 131.490 241.818 150.130 269.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.130 78.361 263.810 208.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 320.050 43.676 330.325 56.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 206.555 103.028 224.270 132.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 668.010 163.215 678.435 185.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.915 308.599 161.355 530.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.170 399.598 528.475 447.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.675 378.634 475.520 396.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.220 47.247 611.660 96.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.800 203.874 544.480 341.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.575 100.383 678.960 239.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.175 219.101 718.685 343.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.870 73.450 308.775 211.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.580 42.175 237.720 112.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 14.220 250.079 80.920 367.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.405 44.467 311.110 99.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.710 52.521 285.675 123.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 125.465 199.512 178.045 305.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.815 360.455 579.845 377.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 758.260 317.323 779.460 341.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 19.635 426.944 70.960 520.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.885 295.991 191.170 404.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.060 294.233 697.280 404.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.760 269.507 610.300 459.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.930 100.620 587.645 195.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 844.475 355.962 866.235 387.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.610 152.582 543.330 203.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.575 368.817 522.580 396.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.520 181.988 609.925 282.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000077.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000077.txt
deleted file mode 100644
index 99a7891167b2cbff2e5602649cc6e00f347f1fb5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000077.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 14.060 250.663 80.995 368.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 550.325 165.326 564.605 187.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 557.410 47.968 580.110 69.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.510 70.035 629.195 125.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.125 62.359 676.555 109.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.385 81.016 704.710 214.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.855 160.943 677.105 184.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.405 42.729 240.100 99.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.760 127.190 288.420 210.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 510.515 372.151 521.090 400.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 148.115 281.923 162.610 300.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 126.050 200.378 179.230 306.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.200 353.358 75.530 497.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.615 220.809 797.335 377.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.065 90.294 717.865 219.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.765 297.694 190.490 411.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.480 94.087 160.905 143.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.550 174.961 287.385 234.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 19.270 426.350 71.530 521.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.940 259.780 814.805 441.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 333.265 43.200 536.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 206.385 104.665 223.100 134.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.800 64.318 239.800 110.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.275 100.569 678.510 238.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.565 86.748 626.620 177.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.250 197.910 733.520 311.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.060 204.584 545.355 344.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.770 308.458 161.385 531.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.640 173.309 66.720 341.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.685 79.071 263.880 208.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.635 170.045 520.310 239.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.035 222.300 575.460 238.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 322.125 43.832 330.965 50.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.955 145.616 618.030 230.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.245 380.488 199.105 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.700 150.058 502.835 242.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.540 107.118 559.015 183.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.405 52.697 286.670 128.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.110 42.523 188.515 129.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.515 73.898 309.315 212.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.355 112.920 153.850 258.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.550 217.917 636.880 302.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.740 44.799 310.595 101.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.430 386.411 89.445 544.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.070 152.673 543.635 205.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.680 443.793 837.470 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.805 439.199 906.475 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.475 202.610 573.205 314.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 172.600 47.817 189.615 69.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.225 100.690 589.645 193.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 847.010 356.542 868.015 388.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.870 47.771 641.305 115.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.200 290.310 652.770 538.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.545 380.810 778.845 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.320 218.834 715.685 342.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.690 215.338 713.540 274.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.330 400.500 529.355 449.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.510 270.811 610.660 460.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 759.185 318.975 779.660 342.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.785 304.428 751.495 524.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.340 469.673 726.140 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 720.770 436.122 764.825 496.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.715 86.526 510.630 224.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.170 181.928 609.410 292.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.570 81.318 389.280 137.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.530 280.351 851.875 471.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 214.515 134.469 232.970 152.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.465 160.898 133.790 319.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.990 294.893 697.590 403.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.020 307.677 575.880 492.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.305 146.452 178.745 283.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.935 55.040 581.245 77.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.860 125.760 234.240 246.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.250 291.458 522.395 479.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.470 378.896 474.590 397.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.155 220.491 229.930 414.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.680 192.994 651.205 317.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.530 47.676 612.125 97.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.650 360.964 581.285 378.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.970 203.441 206.125 360.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.105 360.596 711.055 520.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000100.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000100.txt
deleted file mode 100644
index 9336d87f99cfa6318bf34ea9b0a3cb00b866f248..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000100.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 651.880 289.957 701.220 398.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.760 263.633 604.600 449.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.125 64.419 672.715 105.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 506.795 379.868 520.660 409.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.305 82.351 305.775 220.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.685 86.985 260.690 218.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 8.285 414.402 66.195 512.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.595 113.923 440.880 199.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 664.025 161.538 674.010 185.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 557.170 229.135 564.805 247.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.395 107.929 612.890 180.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.140 211.717 196.745 372.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.770 49.660 637.965 106.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.620 194.727 739.935 336.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 313.465 46.406 330.545 62.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 199.420 110.568 219.770 140.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.315 352.265 579.105 373.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.520 213.621 711.740 336.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.350 86.456 651.110 192.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.830 151.569 506.520 243.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.705 60.283 281.980 139.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.690 96.903 161.115 188.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.260 432.863 823.635 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.395 301.331 747.680 526.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.710 171.572 526.885 240.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.055 134.811 283.345 221.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 715.680 432.943 757.400 485.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.575 215.051 641.775 303.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.920 270.267 652.625 473.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 14.580 254.249 81.655 363.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.270 370.404 757.695 544.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.450 191.735 603.865 307.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.440 229.397 227.795 425.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.585 165.275 129.240 324.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.875 266.867 818.090 440.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.205 151.277 179.215 246.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.490 107.022 545.095 173.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.310 227.951 805.550 399.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.845 177.273 67.980 301.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 755.645 329.080 777.705 352.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.165 287.544 858.845 479.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.535 49.292 571.710 67.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.650 317.847 572.425 501.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.270 288.209 655.300 526.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.680 50.194 312.140 117.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.010 133.547 229.075 237.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 378.110 77.260 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 564.540 53.927 579.890 75.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.580 67.829 235.560 196.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.850 90.254 712.880 227.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.415 302.640 523.680 492.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.570 72.483 623.840 132.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.155 116.204 143.600 264.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.105 382.311 187.375 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.490 303.950 185.995 410.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 850.800 361.906 878.870 394.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.230 83.852 392.590 139.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.470 100.927 676.115 224.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.070 210.548 722.965 302.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.735 44.759 241.980 87.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.605 44.860 187.080 129.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.775 154.602 615.850 231.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.585 89.443 510.570 227.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.315 91.523 625.305 217.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 172.630 50.960 189.330 69.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.160 49.972 607.440 98.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.265 357.604 704.310 506.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.460 212.004 545.260 341.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.500 211.415 577.915 345.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.830 176.760 282.150 236.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.350 310.780 155.300 529.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.970 154.390 543.155 217.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 848.025 489.207 924.615 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 540.890 129.865 550.730 150.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.230 427.921 889.450 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.865 459.116 712.375 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.710 79.731 702.240 210.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 140.690 292.183 156.350 306.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000105.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000105.txt
deleted file mode 100644
index be0ebb667093a8b348642e87f7111b144960c524..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000105.txt
+++ /dev/null
@@ -1,83 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 515.535 319.585 574.680 506.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.335 284.240 652.010 525.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.665 210.140 723.450 305.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.490 64.600 671.020 106.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 5.660 413.566 64.635 513.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.400 194.666 741.270 338.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.715 377.899 73.435 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.295 349.047 72.335 544.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.475 432.621 821.585 544.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 754.580 329.563 779.495 353.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 714.105 254.970 750.640 344.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.970 425.529 884.960 544.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.750 49.670 605.600 100.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 14.355 255.081 81.285 369.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.090 266.011 816.850 443.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.525 288.788 858.420 479.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.205 302.343 525.300 493.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.550 86.486 260.050 218.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.250 452.789 710.285 545.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.500 211.853 573.270 324.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 519.345 422.220 529.895 464.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.130 154.551 542.305 232.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.955 171.068 529.145 238.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.205 112.860 449.115 199.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.865 151.524 506.740 243.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.275 45.137 242.495 88.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.665 83.756 391.755 139.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.860 44.553 186.295 127.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.630 100.801 675.000 224.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.695 151.413 178.455 213.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 850.375 364.012 878.995 396.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 537.850 131.018 545.380 151.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.400 132.197 573.635 175.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.215 154.330 612.990 246.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.175 232.071 798.675 400.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.270 369.477 762.495 545.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 171.705 49.282 188.420 68.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 198.575 113.651 219.325 146.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 554.565 49.015 570.080 66.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 310.065 46.205 328.635 63.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.680 135.889 280.375 225.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.005 96.918 160.155 214.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 127.085 204.196 184.285 310.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 139.240 291.080 155.505 309.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.380 305.496 183.005 414.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.790 486.190 922.360 544.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 562.235 52.300 578.680 73.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.350 381.475 520.880 411.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.775 301.205 742.000 525.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.975 287.685 698.530 395.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.850 213.621 712.825 329.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 711.075 430.813 753.960 484.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.885 353.519 700.570 544.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.620 190.405 600.505 317.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.800 190.697 662.355 267.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.335 212.739 642.515 302.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.660 229.125 561.705 244.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.950 91.488 627.235 217.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.265 107.853 614.195 183.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.935 161.805 672.165 185.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.470 71.884 623.425 132.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.610 86.738 648.975 192.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.725 78.754 700.445 210.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.500 214.502 543.795 338.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.355 262.676 605.525 449.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.150 106.579 543.400 173.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.810 88.717 509.730 227.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.725 89.936 711.615 231.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.835 50.340 313.990 118.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.560 70.554 233.340 116.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.755 60.545 280.875 155.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 217.865 134.998 228.485 152.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.970 176.750 280.790 236.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.890 50.018 638.480 106.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.425 381.666 186.885 545.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.510 308.851 155.865 522.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.970 229.089 226.890 425.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.305 213.313 194.415 374.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.610 177.112 66.965 338.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.225 166.524 126.715 325.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.980 116.794 140.625 265.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.750 133.255 224.575 251.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.565 81.504 305.065 220.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000124.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000124.txt
deleted file mode 100644
index a516d7141a15ba0312efe6a06762bdea453cedbe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000124.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 118.680 93.775 154.970 221.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.385 118.733 130.165 261.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.920 83.962 304.960 224.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.685 41.722 179.660 123.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.735 214.286 183.625 381.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.105 229.452 221.640 424.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.955 165.744 127.940 326.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.965 173.753 61.325 348.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.830 175.924 444.510 197.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.370 67.375 227.150 114.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.870 85.952 257.380 215.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 9.315 253.912 75.855 360.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 364.782 49.515 528.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.665 258.566 595.340 444.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.130 304.408 525.195 498.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.300 84.426 705.710 211.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.760 216.290 555.130 330.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.535 212.946 535.435 346.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.190 86.823 505.295 225.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.270 288.380 729.125 489.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 548.695 46.452 562.865 62.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.800 259.503 643.025 348.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 689.825 416.165 731.705 474.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.060 343.007 70.365 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.360 75.067 679.950 121.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.310 62.595 245.445 78.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.115 66.388 616.855 137.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 297.395 43.248 313.115 59.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 194.210 110.714 210.055 135.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 123.335 203.260 180.475 309.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.560 105.365 621.705 209.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.695 206.433 712.085 323.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.060 185.776 654.525 253.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 166.075 45.903 182.240 65.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.490 279.067 650.405 519.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.810 57.528 659.110 98.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.025 379.727 188.745 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.495 184.648 743.530 345.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.995 307.400 167.705 413.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.010 195.618 586.445 293.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.755 208.322 639.125 294.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.075 166.640 532.445 238.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.525 148.875 503.600 239.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.005 113.530 471.200 232.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.725 101.693 538.705 157.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.450 89.372 635.040 212.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 754.740 332.429 782.480 358.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.860 343.269 680.075 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.165 360.934 734.965 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.610 289.423 847.470 466.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.250 50.793 315.855 118.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.850 300.238 148.660 518.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 839.500 366.052 864.140 399.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.310 47.071 630.455 91.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 552.880 124.087 574.330 166.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 822.825 471.507 912.755 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.370 94.837 669.185 217.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.360 211.319 671.505 298.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.940 148.305 176.955 212.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.255 81.056 385.865 137.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.705 324.541 573.310 514.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.620 46.643 600.130 100.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.365 284.583 683.035 354.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.260 158.405 605.730 245.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.585 204.479 719.510 321.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.705 47.066 571.420 69.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.765 272.398 808.395 457.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.325 132.273 271.650 224.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 800.665 413.465 872.690 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.040 415.112 808.640 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.390 443.914 692.980 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.555 232.505 794.935 404.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 503.970 387.419 519.025 419.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.850 42.825 245.075 90.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.555 131.885 221.045 254.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.115 62.454 276.210 157.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 657.540 155.322 666.610 178.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 135.725 294.309 152.540 308.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 0.000 402.172 44.745 497.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.850 174.156 271.690 234.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000127.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000127.txt
deleted file mode 100644
index 3ae637d47ab057fdad8b0da96b0bd2e23bb510a1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000127.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 717.105 415.279 807.585 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 547.850 47.393 559.070 62.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.405 95.281 667.500 218.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.710 308.337 166.690 416.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.940 47.761 570.480 69.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.235 43.248 244.875 89.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 135.960 296.137 152.355 312.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.360 84.421 305.145 225.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.155 133.381 220.110 255.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 754.880 333.694 782.860 359.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.820 75.163 679.370 121.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.660 102.685 538.535 159.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.590 62.746 246.185 78.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.350 231.135 221.215 429.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.435 175.153 59.880 331.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.755 42.382 179.225 124.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.340 203.874 718.840 269.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.795 166.257 130.015 328.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.875 94.802 154.450 222.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.615 197.487 584.580 292.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.450 207.999 636.200 292.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.160 167.748 532.100 240.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.270 234.857 795.265 405.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.195 289.388 729.125 485.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 296.335 43.988 311.770 59.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 525.915 129.452 530.965 147.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.035 211.183 670.845 326.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 554.435 124.818 574.560 167.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.435 47.897 627.285 92.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 8.205 256.179 74.675 357.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.825 185.328 743.805 346.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.855 206.433 712.940 325.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.210 273.567 809.615 461.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.040 67.179 615.695 139.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.745 47.832 598.535 97.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.010 90.843 636.475 213.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.480 115.388 470.280 237.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.430 301.003 148.070 518.306 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.940 149.671 177.070 213.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.060 344.569 69.930 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.655 174.548 269.670 234.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.895 81.555 385.385 137.914 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.360 214.558 534.050 347.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 838.000 367.452 861.505 401.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.015 259.458 641.890 352.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 656.565 156.692 666.625 178.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.135 283.892 698.790 354.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.605 343.269 680.360 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.580 380.296 189.630 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.480 359.524 737.080 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.750 290.405 846.620 464.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.995 325.649 573.315 515.002 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 687.175 414.180 728.025 472.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 364.359 45.750 525.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.200 306.927 525.335 498.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.125 58.163 656.885 99.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.490 278.185 656.055 520.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.815 150.028 503.235 238.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.790 160.032 606.060 246.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.810 186.955 653.810 254.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.310 69.148 226.445 121.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 192.745 110.865 208.930 137.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.990 88.919 256.890 217.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 122.280 202.977 181.005 311.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 503.740 388.809 519.210 419.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.465 258.566 594.880 444.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 0.000 401.457 40.805 496.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.660 106.926 623.805 211.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.225 51.781 315.690 119.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.945 64.459 273.395 159.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.190 87.730 504.185 226.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.940 217.439 554.275 332.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.145 441.345 690.440 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.020 215.540 183.210 381.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 821.345 471.064 910.565 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.680 84.426 704.390 207.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 165.250 45.761 181.310 65.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.675 411.768 872.115 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 426.935 179.505 447.935 216.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.120 118.431 129.240 261.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000144.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000144.txt
deleted file mode 100644
index cfa1830782fee3ec329731be30e6c3c32a1b67dc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000144.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 591.685 336.907 672.345 543.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.905 69.672 675.420 200.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 131.680 299.472 147.425 318.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.085 113.006 476.945 242.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.695 148.270 502.140 234.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.790 93.271 657.670 210.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.095 85.620 502.330 173.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.725 198.736 719.620 272.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.595 202.116 714.680 315.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.460 165.336 531.900 241.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.045 157.145 603.660 240.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.675 340.176 69.080 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 680.245 409.531 720.470 463.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.015 216.794 552.850 333.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.985 196.575 579.920 333.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.705 254.431 642.000 364.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.290 208.125 669.560 312.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.580 201.391 633.300 291.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.820 179.449 652.580 251.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.760 89.171 249.600 220.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.060 222.184 531.000 350.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.055 377.889 157.495 491.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.195 235.099 220.010 435.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.915 371.602 192.150 545.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.030 82.683 304.920 223.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.310 398.233 477.220 417.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.395 351.595 732.310 545.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.960 45.948 627.925 90.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.800 219.081 185.950 385.726 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.355 408.227 788.315 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.825 423.403 680.455 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.855 331.059 569.750 520.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.825 182.719 744.725 341.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.145 292.324 149.375 508.867 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.090 56.838 649.905 93.734 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.970 166.907 125.085 325.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.355 149.061 176.530 212.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.785 309.395 523.875 504.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.875 274.100 700.725 448.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 502.970 395.669 516.865 425.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.510 174.634 60.475 333.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.765 117.751 268.155 147.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.680 285.973 739.745 504.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.130 268.650 661.190 503.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 524.995 125.664 534.140 147.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.140 242.161 793.965 415.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.215 133.461 216.695 258.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 291.340 42.195 303.890 56.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.445 52.723 307.820 118.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.640 42.271 291.295 91.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.190 272.458 815.035 457.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 813.195 463.695 890.465 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.835 401.804 869.815 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.795 251.560 590.885 435.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 122.255 203.129 184.235 309.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.395 65.008 243.700 78.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 5.610 254.300 73.120 363.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.470 45.802 598.875 102.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.080 92.772 151.950 219.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.445 107.490 633.005 204.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.350 81.902 699.910 218.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.210 65.164 612.375 176.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 762.120 332.626 785.035 357.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 185.250 116.270 202.120 141.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.680 152.174 664.130 173.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 563.465 125.044 579.360 167.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 554.985 45.424 565.850 66.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 834.055 371.280 856.500 403.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 163.975 41.404 176.210 58.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.850 171.894 614.700 196.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 444.015 178.049 464.515 214.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.435 73.254 222.210 137.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.200 40.760 176.885 118.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.100 60.857 271.300 158.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.205 174.488 264.730 233.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.615 118.768 122.840 242.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.500 136.393 272.395 232.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.615 292.148 841.445 449.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.765 100.262 543.230 159.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.905 79.631 383.740 134.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.910 45.132 557.655 59.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000187.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000187.txt
deleted file mode 100644
index cdec350eed0c1f10c418ceeaf25317b3ede38b6f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000187.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 227.550 174.553 264.030 229.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 635.210 176.100 649.870 194.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.380 259.921 708.650 353.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.810 58.727 256.450 70.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.995 39.591 313.065 83.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.820 70.801 621.265 149.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.065 191.624 657.905 252.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.715 76.225 384.655 128.888 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.330 234.162 217.800 373.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.050 226.556 168.915 344.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 21.820 302.111 84.830 498.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.915 75.163 690.935 125.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.640 88.385 292.335 229.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.160 89.700 150.315 216.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.335 240.584 215.600 433.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.370 280.956 148.795 491.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.375 81.968 498.590 219.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.820 320.028 520.575 518.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.985 170.680 116.550 332.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.235 173.818 66.205 297.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.575 328.843 62.440 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.485 365.356 183.855 544.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.855 63.220 667.225 134.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.495 83.308 628.055 190.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.930 145.570 501.670 226.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.140 113.454 530.090 174.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.335 229.931 524.565 360.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.120 240.503 593.995 420.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.585 55.649 309.435 176.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.295 66.484 261.425 151.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.595 400.938 671.715 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.720 255.952 642.685 488.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 758.310 343.622 780.715 367.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.635 376.876 843.105 498.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.345 432.238 873.240 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.445 120.990 109.470 202.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 2.505 417.455 13.075 462.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.005 203.572 566.705 328.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 132.345 202.700 183.290 254.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.865 161.115 526.665 250.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.955 271.038 725.910 419.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.640 135.330 224.025 264.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.555 169.839 671.860 222.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.395 38.412 256.110 89.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.180 227.558 546.990 347.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.675 90.233 238.770 169.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.260 279.480 807.575 419.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.230 316.769 663.295 497.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 671.505 393.080 709.020 444.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.365 214.981 480.265 375.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 541.550 326.828 559.690 343.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.120 106.256 674.110 177.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.675 148.875 173.205 211.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 598.060 513.199 616.520 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 833.290 379.667 862.430 414.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 551.755 118.748 570.720 162.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.000 252.421 64.520 366.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 175.825 116.315 192.995 147.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.515 170.005 753.485 313.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.250 114.018 695.765 199.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.030 380.085 767.395 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.870 187.549 719.670 299.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.655 252.038 787.630 432.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.765 300.369 843.435 415.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.570 57.367 605.180 172.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.305 400.228 513.370 440.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 548.375 42.704 561.870 56.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.885 188.864 643.930 271.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.905 343.601 568.295 539.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.310 93.795 561.315 168.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.050 238.473 658.970 360.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.615 189.418 728.995 303.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.250 138.579 274.195 227.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.200 74.624 211.345 156.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.575 334.741 716.500 534.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.685 94.011 648.045 194.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 691.390 156.516 710.455 177.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000199.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000199.txt
deleted file mode 100644
index 3872ed2d49ebe7c91db054a700be86f6b2d0af17..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000199.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 583.315 320.900 655.370 439.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.350 181.535 65.740 324.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 128.320 209.143 180.820 259.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.005 243.470 591.895 424.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.405 236.071 528.745 368.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.020 44.679 314.480 92.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.930 282.391 143.885 491.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.355 395.846 661.915 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.570 61.104 299.450 181.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.155 92.178 287.270 234.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.985 188.733 724.735 298.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.175 172.639 673.480 227.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.365 195.180 658.965 269.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.250 94.943 146.885 222.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.585 143.490 266.620 234.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.265 111.273 694.300 194.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.195 236.650 658.840 373.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.215 288.652 821.535 415.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.420 193.432 640.830 272.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 246.935 60.732 259.010 73.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 495.645 412.302 511.970 448.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.930 121.851 542.980 201.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.725 174.825 583.990 272.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.930 212.744 557.110 293.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 825.270 391.337 856.155 424.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.850 225.896 475.825 381.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.640 236.197 544.795 350.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.360 151.005 496.580 235.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 668.295 161.603 687.440 181.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.885 98.242 562.135 171.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.630 155.559 169.435 217.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.770 129.271 106.650 202.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.660 380.840 758.165 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.520 142.085 220.540 271.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.705 54.531 640.330 87.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.335 333.558 710.660 529.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 168.075 127.246 186.715 159.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.015 376.186 834.785 505.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 544.060 121.675 564.545 163.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.245 118.038 674.080 204.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 547.630 47.686 559.825 58.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.195 180.109 261.610 235.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.705 332.716 514.530 535.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.220 81.686 379.730 134.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.835 329.261 65.695 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.330 233.940 160.580 355.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.455 350.910 567.290 544.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.285 165.527 522.780 261.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.305 100.096 233.815 168.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.760 265.583 786.195 442.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.080 77.243 691.265 150.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.255 67.914 665.665 115.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.835 101.990 657.435 220.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 540.035 328.329 556.000 346.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 507.555 447.677 517.840 505.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.715 432.072 861.645 544.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.775 85.408 204.945 143.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.715 75.017 256.945 152.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.715 311.319 836.195 420.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.955 44.044 261.210 96.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.290 85.685 630.065 194.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.245 259.191 629.805 491.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.480 245.646 209.105 449.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.850 177.581 108.520 326.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.135 368.308 177.850 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.000 260.087 60.940 381.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.335 303.235 78.015 497.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 548.240 123.967 557.620 142.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.180 240.146 214.560 377.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.965 172.529 749.960 328.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 0.000 423.242 17.170 474.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.180 508.101 614.330 538.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.370 61.643 600.685 176.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 756.235 351.459 776.170 376.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.580 192.677 717.300 307.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.755 271.078 726.495 411.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 663.635 386.734 704.035 441.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.165 86.672 497.350 225.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000213.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000213.txt
deleted file mode 100644
index d1640436f4efd58ccdf3acece27f8ffb7d997ff0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000213.txt
+++ /dev/null
@@ -1,76 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 573.695 193.286 628.910 291.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.185 239.602 658.585 420.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 658.615 387.006 692.075 441.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.000 265.815 53.150 369.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 331.724 62.680 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.320 185.217 61.885 331.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.690 181.228 112.535 334.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 500.595 460.400 513.015 512.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.295 178.633 578.030 273.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.460 216.920 548.585 356.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 261.130 48.290 272.090 67.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.600 241.873 534.545 341.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.855 82.008 221.715 130.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.340 170.690 517.260 252.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.770 155.765 490.715 236.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.445 99.854 278.965 239.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 540.240 122.113 563.705 164.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.050 246.432 529.055 387.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 542.030 51.700 552.750 64.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 158.500 132.937 177.090 165.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.280 85.751 370.520 141.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 577.835 506.242 602.475 536.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.260 242.397 149.830 368.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.130 380.553 740.505 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.670 314.528 828.900 457.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.510 129.250 541.335 208.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.850 304.202 71.785 499.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.345 119.609 704.170 194.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.970 364.561 565.330 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.635 334.772 701.690 529.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.235 284.290 139.710 495.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.825 271.753 719.585 398.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 123.935 214.225 175.115 273.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 610.840 180.593 624.960 205.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.975 134.569 103.070 258.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 818.820 396.621 841.565 429.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.940 48.436 313.075 125.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.110 64.681 258.480 77.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.615 191.614 716.375 306.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.425 186.295 256.000 239.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.035 149.338 261.910 239.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.255 78.447 248.820 151.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.160 394.657 651.740 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.940 176.080 742.865 330.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.280 270.116 786.615 447.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.970 318.084 652.330 442.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.070 79.444 684.985 153.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.805 197.316 656.040 272.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.540 105.662 228.225 242.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.820 88.964 200.130 173.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.835 161.880 665.710 182.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.140 69.164 287.110 185.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.435 91.619 492.435 230.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.345 246.412 586.620 426.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.670 190.748 720.465 340.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.490 104.639 665.420 206.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.055 261.296 630.785 493.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.050 161.664 164.290 221.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.590 47.882 261.290 101.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.505 89.881 623.105 216.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.670 184.985 680.860 213.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.200 156.430 528.310 216.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.785 69.164 657.095 134.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.470 368.706 169.115 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.640 100.927 566.255 175.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.220 332.807 550.375 348.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.680 375.501 816.830 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.765 99.411 141.480 226.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.600 232.394 476.310 330.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.570 339.048 508.380 539.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.520 55.780 631.035 88.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.355 62.887 597.840 176.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.165 431.503 841.540 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.300 147.484 214.870 261.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.625 249.661 209.400 418.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.945 251.746 201.980 457.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000222.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000222.txt
deleted file mode 100644
index 01f0b7862d8d58df86d33cc9bf78f73dc59df056..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000222.txt
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 101.320 367.835 167.005 544.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.115 254.476 201.950 460.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.370 282.049 137.765 490.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.840 331.941 74.755 544.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.910 104.796 670.840 224.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.760 90.037 613.800 216.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.165 100.998 565.210 176.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.410 92.485 491.395 230.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.000 343.455 505.580 544.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.960 248.855 528.255 396.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.655 61.522 258.820 78.699 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.325 222.143 542.385 364.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.035 267.562 49.920 372.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.940 99.688 140.460 227.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.950 148.477 214.265 276.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.970 102.756 272.825 239.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.260 187.700 60.690 329.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.195 184.310 105.855 337.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.140 369.834 802.045 500.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.165 48.905 315.340 123.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.065 48.441 263.240 101.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.850 187.106 251.735 242.362 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.660 105.511 229.095 179.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 818.245 399.951 841.325 433.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.415 122.370 637.240 202.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.465 316.447 828.380 460.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.270 332.102 700.040 528.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.265 80.200 682.340 151.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.235 68.473 652.075 127.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 633.140 162.767 653.740 181.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.025 194.132 657.980 272.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.745 192.027 630.690 288.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.095 173.279 738.560 325.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.950 119.514 714.000 193.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.065 156.042 489.210 237.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.690 156.506 528.910 221.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.055 170.902 515.740 260.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.605 129.306 544.040 208.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.590 62.978 595.545 173.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 442.930 358.098 460.275 389.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 122.960 215.228 173.520 283.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.210 252.033 207.845 420.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.185 304.645 71.835 497.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.595 134.655 101.995 253.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.815 91.342 198.185 174.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 154.725 135.657 177.305 168.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.330 83.433 245.115 162.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.125 244.941 146.055 372.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.925 188.456 717.635 300.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.655 191.201 722.285 310.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.310 258.113 631.085 484.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.290 243.324 584.725 422.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.440 364.742 558.560 544.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.505 276.251 788.840 402.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.910 372.071 736.295 544.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.940 392.773 649.760 543.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 577.165 506.837 593.715 534.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.675 240.206 660.960 418.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.255 314.563 648.195 438.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.485 271.028 713.795 396.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 534.550 328.264 547.270 344.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 488.870 431.931 502.635 463.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 496.965 464.455 509.585 516.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.305 181.726 575.075 273.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.015 163.789 164.215 240.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.455 234.963 482.450 401.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.655 56.677 624.685 90.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.800 122.420 565.635 164.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.690 424.884 838.485 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.750 151.454 263.995 239.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.875 70.488 283.755 186.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 260.540 48.602 274.180 72.896 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.415 86.607 367.230 142.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.455 363.024 719.565 404.016 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000238.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000238.txt
deleted file mode 100644
index 781bd98379fbb5afc36462dc75c6d4a5117acd07..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000238.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 550.155 128.988 569.880 168.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.690 97.200 490.855 235.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.835 245.007 584.150 419.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 606.765 167.376 624.890 187.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.145 103.708 564.690 178.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.915 123.977 727.905 199.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 606.060 127.775 618.165 147.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.025 197.774 657.750 261.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.435 246.785 478.845 413.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.940 157.780 267.605 244.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.300 192.561 248.005 249.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.195 329.941 548.815 346.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.880 329.971 696.270 514.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.970 190.405 725.470 305.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 302.449 69.945 494.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 0.000 407.995 9.290 470.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 249.140 67.501 263.975 80.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 120.260 220.980 170.175 313.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.440 104.856 138.365 231.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 4.855 193.865 57.230 314.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 262.755 53.755 273.750 78.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.655 281.047 135.690 487.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.535 191.624 103.540 342.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.465 125.286 610.775 230.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.440 255.635 533.090 409.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.665 335.180 81.160 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.680 369.577 170.525 544.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.525 154.496 213.575 300.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.000 273.813 43.255 376.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.740 252.396 138.015 353.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.020 318.779 648.085 436.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.560 195.180 632.310 291.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.985 184.537 583.805 213.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.630 144.689 98.395 221.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.860 376.075 725.105 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.175 376.503 564.980 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.190 160.606 487.180 251.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.745 82.084 676.525 217.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.585 192.984 562.635 370.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.110 90.168 605.410 221.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.445 371.431 789.040 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 444.560 364.586 463.290 397.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 150.890 142.236 168.450 174.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.920 355.343 505.400 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.370 235.255 665.130 370.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.595 111.656 677.615 235.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.460 263.563 205.540 470.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.895 425.065 847.085 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 574.375 496.692 592.035 525.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.970 257.871 630.575 478.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.810 386.381 649.255 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.730 134.972 557.660 224.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.975 161.069 527.660 221.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.035 61.507 626.050 130.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.230 228.676 539.735 331.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.700 194.948 713.280 295.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.435 73.264 648.045 198.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.780 267.331 705.030 421.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.040 262.621 717.405 377.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.090 77.424 285.840 198.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.645 436.897 503.430 475.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.045 474.504 510.115 531.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 819.095 408.207 845.580 445.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 706.630 363.996 728.535 415.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.030 90.495 257.845 172.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.590 107.128 265.415 182.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.230 114.336 222.195 193.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.755 328.233 831.475 461.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.060 285.978 789.210 395.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.120 75.848 603.410 149.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.675 376.559 138.300 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.775 175.803 513.810 276.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.080 53.977 317.855 127.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.635 91.382 365.890 146.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.510 99.728 191.820 199.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.245 53.604 266.490 101.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.705 170.337 164.325 288.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000239.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000239.txt
deleted file mode 100644
index 0839f0762db62edf362d54365575d86f3f4f3dcb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000239.txt
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 249.400 67.375 263.965 79.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.920 99.970 191.365 202.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.905 189.876 725.630 306.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.020 197.840 656.925 262.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.100 124.188 729.130 181.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.135 262.530 717.610 377.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.230 267.316 703.560 393.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.350 194.959 712.155 294.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 262.995 53.841 273.000 78.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.105 370.640 786.785 544.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.710 424.164 847.320 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.960 318.094 648.135 436.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.310 335.492 80.875 545.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.430 170.418 164.010 285.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.995 125.498 609.080 269.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.815 256.113 533.515 412.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.605 355.549 505.275 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 574.615 495.962 592.000 525.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 706.925 362.662 728.155 413.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 818.710 409.179 845.355 446.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 565.525 184.416 582.970 212.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.190 246.981 477.825 345.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.030 195.019 633.050 293.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.430 234.650 663.925 371.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.135 329.473 695.325 514.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.255 478.478 509.785 531.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 549.820 128.283 569.125 169.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.555 91.473 365.355 146.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.085 161.361 526.705 220.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.490 176.261 513.880 276.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.050 135.532 558.005 224.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.720 192.858 560.620 279.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.465 81.927 676.140 149.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.320 228.807 537.805 303.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.305 114.421 221.420 191.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.995 107.329 265.505 182.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.070 158.138 267.985 244.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.810 77.661 285.760 198.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.160 61.391 625.845 113.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.105 252.839 137.370 353.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.675 160.692 487.065 254.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 302.953 69.265 494.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.870 90.123 605.350 220.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.930 192.647 247.355 248.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.895 329.755 549.270 346.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.755 144.084 97.295 219.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.530 258.269 629.985 477.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.640 377.521 559.665 544.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.670 375.441 724.015 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.630 386.855 648.745 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.810 329.427 831.765 461.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.820 245.032 584.160 417.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.180 54.375 318.190 127.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 150.545 142.447 167.950 174.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.210 111.253 677.450 234.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.035 73.586 648.065 199.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.195 103.828 563.145 177.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.120 280.976 135.455 487.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 119.400 220.582 169.940 323.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.210 127.538 618.700 147.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.725 167.572 622.960 187.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.350 96.882 490.450 235.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.400 370.051 169.990 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.100 285.817 789.235 395.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.890 54.032 266.370 99.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 486.910 432.374 502.695 476.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 647.900 382.805 679.980 430.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.680 154.929 213.265 300.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.000 274.297 42.425 376.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.150 192.672 103.335 344.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.990 105.007 138.080 232.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.820 263.407 205.070 469.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 4.400 195.095 56.925 312.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.295 377.037 138.525 544.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000241.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000241.txt
deleted file mode 100644
index 4fc4b77679274a872ceb0de3999d25b645eb85d3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000241.txt
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 498.775 191.624 559.595 283.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.310 161.286 526.900 220.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.310 261.160 719.500 377.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.020 329.936 694.285 514.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.245 194.787 56.215 312.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 575.315 495.463 591.770 524.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 562.135 183.756 580.305 212.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.110 189.644 725.520 304.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.345 318.250 647.345 436.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.380 245.148 584.520 417.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.835 422.753 847.175 544.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.845 234.524 663.690 371.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.410 267.119 702.235 393.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.220 379.072 564.295 544.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.335 329.024 832.525 461.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.495 112.049 677.670 236.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.975 228.797 537.000 301.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 250.630 66.897 264.810 79.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.165 97.250 490.545 235.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.965 369.401 169.365 544.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.390 257.040 534.625 414.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.770 194.938 633.080 295.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 824.095 490.073 899.210 544.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.925 286.023 787.995 397.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.260 374.363 723.215 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.265 155.383 214.065 301.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.335 258.314 628.760 475.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.785 104.886 137.850 232.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.930 192.581 104.250 342.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.450 103.773 562.580 177.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.090 376.886 139.880 543.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.390 301.975 68.680 494.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.585 54.450 318.630 127.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 119.610 221.499 169.665 322.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 603.450 167.507 618.920 187.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.950 89.921 605.080 221.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.815 144.769 96.170 221.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.900 253.459 136.925 348.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.965 91.659 367.040 145.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.275 170.599 164.070 283.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.930 370.479 786.375 544.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 486.735 432.903 503.020 477.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.970 355.489 505.570 544.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.830 78.432 286.155 195.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.365 90.702 258.590 171.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.075 99.426 191.765 206.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.665 158.390 268.265 244.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.145 107.672 264.800 182.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.330 114.769 220.815 189.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 706.575 361.972 729.040 414.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.840 124.939 606.250 268.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.285 478.090 509.755 532.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 150.005 142.276 166.930 174.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.895 279.571 135.470 484.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 603.915 127.528 619.020 147.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 819.115 408.645 845.440 446.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.655 160.928 487.070 257.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 0.000 273.904 41.395 371.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.800 135.698 558.925 234.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.990 176.039 513.515 277.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.830 60.943 625.985 171.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.120 124.667 731.585 180.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.640 246.538 477.640 413.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.390 194.490 710.810 291.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.070 81.807 675.760 147.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 537.740 329.976 549.790 346.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 263.315 54.294 272.500 78.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.645 192.793 247.385 249.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.460 384.321 648.165 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 549.930 127.860 568.630 168.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.060 197.462 656.300 260.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.310 335.119 81.380 543.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.370 262.843 205.085 470.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.865 73.455 647.290 197.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000264.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000264.txt
deleted file mode 100644
index 32604d9cf23c4a114791b4ab1492d43165432214..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000264.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 484.880 234.308 529.225 291.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.215 65.683 644.210 187.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 501.475 373.567 531.905 426.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.255 250.784 465.775 397.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 538.380 320.889 547.945 336.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.625 261.553 539.105 382.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 42.860 191.307 100.690 329.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.750 236.076 573.385 409.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.490 50.914 326.770 120.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.860 363.412 152.900 544.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.870 252.099 717.290 396.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.125 248.613 610.460 470.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.705 109.561 678.370 200.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.440 159.321 524.435 220.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.145 156.783 484.370 251.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.735 172.171 510.180 262.198 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.120 196.026 550.525 313.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.170 121.559 615.560 139.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 490.090 480.276 514.375 542.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.335 85.766 596.885 215.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.645 294.868 47.050 480.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.395 169.038 163.355 308.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.285 153.967 212.480 290.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.090 484.024 593.765 514.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.955 54.612 625.185 171.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.560 275.924 124.210 484.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.330 263.870 201.945 468.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.155 328.385 82.470 544.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.230 100.655 134.030 228.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.405 253.172 138.145 359.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 819.760 407.501 852.975 442.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.635 166.106 727.745 297.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.095 183.660 719.230 281.938 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.315 363.251 499.175 544.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.375 372.267 634.170 544.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.490 98.761 552.080 132.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.070 108.060 260.675 188.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.300 328.072 836.445 459.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.055 94.248 252.070 169.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.085 78.170 270.675 200.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.970 185.932 635.210 303.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.605 187.599 648.935 227.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.785 167.592 658.230 223.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.540 192.747 48.335 324.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.540 183.252 701.710 291.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.005 70.519 595.220 124.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 581.460 147.726 592.615 165.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.715 76.956 670.825 168.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.175 358.340 711.755 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 534.865 193.865 564.810 234.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.005 101.426 177.860 222.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.795 165.698 587.240 186.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 139.205 147.293 155.645 178.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.795 317.495 680.505 504.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.515 305.063 634.625 421.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.235 291.745 776.955 362.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.805 472.610 897.705 544.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 495.065 445.314 511.245 484.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 163.520 172.775 178.920 191.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.135 87.831 370.015 143.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.460 122.249 578.385 250.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.405 92.807 489.575 232.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.825 308.816 799.975 376.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.920 261.185 686.070 359.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.910 227.790 658.235 349.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.975 156.763 261.065 241.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.065 192.631 247.485 242.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.040 92.218 208.860 142.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.275 404.182 824.550 544.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.330 112.401 212.350 223.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.715 50.612 274.825 115.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.905 355.655 769.950 544.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.550 141.929 86.505 295.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 115.335 219.212 166.080 318.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.645 341.295 131.110 376.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.460 381.314 567.880 544.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.225 131.164 558.685 257.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 259.200 60.591 274.385 74.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.030 341.753 729.315 389.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.925 259.518 527.850 433.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000270.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000270.txt
deleted file mode 100644
index d4bae1d45396ed5d60cdbc0eee8be97970379024..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000270.txt
+++ /dev/null
@@ -1,83 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 623.455 256.823 685.360 359.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.370 223.665 664.815 314.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.690 315.162 679.160 503.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.590 47.711 143.180 132.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.535 275.445 117.725 480.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.565 290.697 778.110 366.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.135 264.157 200.900 470.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.955 308.680 798.385 407.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.440 92.062 489.280 230.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.335 168.897 161.930 293.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 500.260 374.861 530.695 429.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.975 261.065 538.890 384.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.525 233.502 528.065 292.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.840 196.490 548.580 312.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.635 171.259 509.265 263.246 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.495 233.240 571.785 408.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.885 303.829 633.550 418.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 160.140 173.481 176.360 192.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.485 155.544 257.615 241.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 537.265 317.872 545.665 333.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.120 292.496 43.535 479.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.040 91.664 207.120 142.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.455 100.000 175.420 206.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.790 114.059 205.315 223.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 239.850 51.353 251.930 74.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.815 49.504 274.845 114.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.350 78.820 267.280 199.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.050 90.657 250.385 168.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.280 49.892 328.005 119.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.355 163.447 723.970 287.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.835 470.429 893.505 544.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.805 368.560 632.025 544.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 135.905 146.447 153.155 177.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.630 86.949 369.800 141.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.295 108.196 258.970 179.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.855 357.262 704.990 544.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.045 153.695 211.300 291.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.260 363.120 498.175 544.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 534.065 195.759 564.010 235.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.895 65.119 642.010 190.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.385 191.533 98.205 315.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 710.010 341.274 726.405 383.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 261.555 55.004 275.895 71.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.105 82.688 593.690 211.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.985 158.002 522.135 218.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.035 141.264 84.980 295.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.785 253.237 136.650 357.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.180 340.907 129.215 391.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.615 191.533 248.030 240.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 113.785 218.225 163.065 294.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.165 108.024 680.100 202.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.625 180.190 717.410 282.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.925 259.060 526.855 439.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.615 164.243 659.165 222.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.785 182.698 700.315 289.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.360 251.565 468.240 398.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.515 185.091 633.435 295.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.235 155.408 483.445 253.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.480 130.046 558.350 253.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.550 330.329 833.105 459.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.020 74.311 666.200 167.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.765 53.675 624.170 171.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 578.920 144.855 590.520 162.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 598.095 120.194 613.470 139.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.840 67.874 593.325 119.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.450 96.822 551.350 129.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.095 383.863 567.720 545.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.960 244.891 608.535 470.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.135 354.023 764.300 544.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.460 402.379 817.200 544.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.135 192.546 46.380 324.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 814.935 406.998 853.310 444.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.785 479.047 591.885 507.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.085 99.940 133.235 227.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 493.745 443.244 511.855 487.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 806.745 508.791 823.130 530.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.515 360.652 147.735 544.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 488.185 477.531 511.735 542.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 13.145 326.732 83.130 544.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 560.065 163.417 577.925 183.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.940 119.514 562.335 196.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.960 250.804 716.350 399.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.130 186.793 647.155 224.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000271.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000271.txt
deleted file mode 100644
index 80b5e5cfee6dd06429171f0527afa2803feea852..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000271.txt
+++ /dev/null
@@ -1,83 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 113.340 219.459 163.790 298.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.045 163.724 658.195 223.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.125 314.407 681.075 502.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 578.335 142.835 590.270 162.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.195 73.903 666.590 166.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 597.165 119.952 612.850 139.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.510 67.350 593.145 122.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.145 184.708 633.630 295.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.305 179.978 716.755 278.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.875 182.517 700.055 290.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.205 108.150 682.305 203.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.570 163.527 723.250 287.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.030 330.495 833.100 463.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.065 92.772 489.110 230.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.295 191.528 97.185 313.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 557.915 162.958 575.235 182.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 533.930 195.422 563.900 235.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.020 469.971 891.700 544.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 806.060 508.237 822.705 529.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.315 308.765 798.070 405.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.605 290.415 778.070 366.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.605 253.333 135.630 358.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.795 49.323 275.160 114.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 238.775 52.536 253.230 74.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.315 86.697 371.490 140.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.690 158.173 520.975 219.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.655 232.716 572.575 407.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.735 222.828 664.995 304.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.945 256.244 684.710 361.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.480 303.199 632.225 417.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.070 260.687 539.405 385.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 814.530 407.275 852.915 445.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.650 343.380 726.150 381.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.585 478.312 591.080 506.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 494.655 444.932 512.215 487.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 487.510 477.728 511.075 541.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 134.910 147.187 152.150 177.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 261.765 55.448 276.350 71.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.775 141.762 84.090 295.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.905 47.419 143.710 132.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.795 340.141 129.220 391.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.130 168.323 161.220 292.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.685 153.272 210.710 301.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.845 250.139 715.910 399.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.910 357.816 704.420 544.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.880 244.750 608.375 468.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.325 362.687 497.765 548.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.325 384.734 567.710 545.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.835 259.080 526.545 440.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 12.245 326.244 83.020 543.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.795 264.545 200.415 471.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.120 292.455 43.185 479.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.465 119.403 560.470 197.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.060 96.958 550.505 129.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.840 156.118 482.985 255.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.335 129.930 557.325 247.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.945 170.730 508.215 261.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.000 233.608 527.910 292.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.805 317.182 545.330 331.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.905 250.285 469.885 397.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.135 192.944 45.860 323.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.815 100.000 132.990 227.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.400 49.610 327.945 119.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.535 274.388 116.265 477.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.050 360.128 147.805 544.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.775 367.719 632.615 544.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.700 402.394 815.825 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.730 90.662 250.375 168.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.455 91.745 206.580 142.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.370 99.869 176.000 207.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.780 79.585 266.520 198.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.465 65.119 641.935 188.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.915 82.391 593.270 211.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.575 353.363 762.480 544.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.550 196.198 548.270 313.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.535 53.675 623.710 172.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.375 186.607 646.775 245.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.075 374.186 530.925 431.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.080 190.984 248.595 240.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.650 155.806 256.750 242.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.400 107.798 258.295 184.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 160.180 171.476 174.675 192.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.750 114.678 204.485 250.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000287.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000287.txt
deleted file mode 100644
index 118527d98fa10eff3d3a36a1e91d393d8976421a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000287.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 550.275 61.069 586.230 116.114 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.500 261.261 525.630 480.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 562.605 468.243 580.010 495.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.040 176.226 649.035 237.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.070 41.082 153.960 125.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.635 161.966 155.695 267.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.430 85.831 251.410 161.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 129.185 143.349 150.120 174.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.920 260.863 193.075 469.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.755 455.731 514.125 489.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.235 66.010 661.235 186.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -5.000 283.943 33.905 471.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 532.515 190.848 560.350 226.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 474.535 478.367 499.635 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.550 237.008 717.290 381.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 157.320 239.577 171.125 253.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.900 112.185 195.930 196.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 108.315 212.669 160.530 279.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.370 150.416 256.205 234.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.430 251.409 136.185 362.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.885 186.340 100.005 300.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.575 96.419 170.240 180.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.435 85.564 204.305 139.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.230 245.863 473.555 313.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.425 151.423 515.625 194.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.480 163.961 502.385 260.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.195 189.851 42.475 318.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.555 291.000 628.885 401.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.185 224.098 573.285 393.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.235 230.485 540.110 331.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.475 174.463 697.400 281.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.345 213.893 663.400 294.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.590 157.866 654.535 211.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.410 171.259 712.445 261.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.160 189.916 540.495 299.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.860 149.388 479.580 261.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.985 246.674 684.255 368.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.855 258.158 538.460 383.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.500 73.284 258.495 173.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.975 174.473 624.485 284.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.605 236.610 604.785 453.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.760 359.408 626.875 544.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.205 385.212 568.255 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.610 339.285 690.440 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.865 43.052 328.945 111.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.800 337.970 746.715 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.475 329.226 829.305 537.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 800.610 408.131 843.875 441.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.440 139.249 82.275 217.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.820 76.351 585.540 204.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.535 352.069 141.255 543.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 4.240 318.547 72.095 541.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.350 185.187 244.705 233.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.225 106.700 246.915 175.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.500 86.692 486.760 223.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.710 109.833 604.495 128.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 577.220 136.594 586.975 154.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.580 362.032 487.450 543.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 538.175 145.948 554.185 170.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.030 290.798 775.855 373.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.130 148.547 207.810 301.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.400 122.758 551.695 222.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.570 309.007 796.310 375.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.575 55.589 629.655 179.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 236.100 42.633 247.340 66.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.630 93.664 129.515 220.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 145.300 66.101 151.725 80.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.610 79.756 364.470 136.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 265.130 48.330 278.825 64.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.885 379.022 529.920 436.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.885 104.584 689.645 183.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.795 385.867 802.990 531.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.765 303.784 679.585 376.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.385 42.487 277.815 107.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.515 42.064 230.575 89.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.085 448.740 885.385 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.600 475.869 787.960 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 787.065 485.918 796.180 526.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.475 264.233 102.760 465.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.045 89.780 548.265 153.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000288.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000288.txt
deleted file mode 100644
index 52b87690c2ae31a21fde69b2765250045afe09ae..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000288.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 253.765 42.341 277.345 107.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.125 358.879 626.350 544.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.205 385.212 571.175 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.380 339.285 690.065 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.475 329.226 829.305 537.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.305 337.970 742.765 544.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 562.515 467.951 578.565 495.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.605 236.610 605.850 453.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.400 455.640 514.460 489.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 473.595 484.800 499.050 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 532.590 190.324 560.760 226.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.550 237.008 718.040 381.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.630 93.664 129.515 220.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 798.880 407.799 842.975 441.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 145.550 66.217 152.185 80.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 263.775 48.134 278.790 64.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.555 378.700 529.515 437.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.530 447.591 884.955 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.390 291.231 774.675 366.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.265 79.404 364.155 135.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.905 474.262 787.275 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 786.575 484.165 796.370 524.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.185 109.223 603.680 127.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.795 309.068 796.170 375.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.515 89.553 549.285 153.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 129.185 142.976 149.645 174.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 107.870 213.198 162.355 284.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.720 162.036 155.800 270.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 235.675 42.397 247.255 65.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.405 251.686 135.185 361.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.850 138.297 81.970 219.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.380 384.341 806.270 529.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.470 246.064 474.405 313.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.410 149.701 256.700 234.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 155.355 239.587 171.130 252.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.610 121.629 551.995 232.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.285 171.854 712.700 260.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.535 352.069 141.255 543.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.920 259.825 192.660 469.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.295 186.340 100.050 300.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.180 189.957 42.085 319.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.475 264.233 102.080 464.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 4.240 318.547 72.095 541.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.235 65.517 660.430 186.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.865 43.052 328.945 111.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.185 148.386 207.575 293.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 282.648 33.335 472.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.615 290.083 627.045 401.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.135 246.059 684.690 367.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.200 184.658 244.435 233.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.575 54.506 629.885 179.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.420 76.351 584.785 204.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.445 86.159 487.135 222.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.500 261.261 525.050 480.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.915 363.498 487.230 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.295 40.372 154.875 124.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.800 112.527 196.210 196.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.640 85.615 204.240 139.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.845 41.636 230.705 89.382 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.530 97.064 170.140 180.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.405 73.067 258.490 145.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.475 85.468 245.470 137.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.710 106.659 246.125 174.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.445 150.713 515.725 193.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.660 148.749 479.620 262.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.675 190.284 540.120 298.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.365 173.576 698.065 282.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 576.755 136.937 587.220 154.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 539.520 146.689 553.275 170.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.660 164.081 501.610 256.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.255 157.206 654.335 212.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.175 175.591 648.155 222.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.770 60.737 585.965 117.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.110 105.012 690.175 205.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.185 223.796 573.355 400.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.310 230.651 541.640 331.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.100 174.599 624.645 278.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.595 213.344 661.890 291.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000305.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000305.txt
deleted file mode 100644
index d99190923a0e54419486571e654e764af0f93924..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000305.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 565.110 48.779 587.735 114.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.165 40.548 141.205 133.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.255 110.805 511.610 164.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.265 63.064 651.855 193.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.250 148.185 510.790 217.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.865 174.156 463.515 273.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.545 147.636 473.205 247.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.180 197.351 527.515 269.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.875 235.653 546.000 334.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.535 254.637 471.675 310.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.580 349.243 628.205 544.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.855 336.212 680.245 543.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.650 168.010 695.910 279.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.170 158.793 781.760 296.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.850 234.565 723.980 358.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.940 230.132 613.455 410.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.800 85.549 208.710 163.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.925 77.268 261.130 151.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.905 150.743 256.205 233.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.895 112.386 188.635 181.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.265 97.698 160.920 179.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.295 333.976 732.130 543.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.370 331.074 832.330 536.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.080 380.039 810.440 513.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 159.855 66.902 165.935 82.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 580.835 105.833 594.580 125.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.060 209.052 667.180 290.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.630 182.588 168.415 265.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.095 188.723 39.035 311.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.565 443.284 881.870 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.210 188.214 91.175 296.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.520 368.631 479.565 545.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.445 259.916 96.380 464.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 314.518 66.385 532.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.540 42.271 281.810 104.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.245 40.196 162.850 120.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.710 52.320 621.090 174.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.150 263.231 522.990 483.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 497.625 442.660 514.585 461.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.360 350.311 138.455 543.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.445 260.385 185.635 468.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.505 79.459 357.950 134.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.140 161.331 153.625 227.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.035 361.407 150.295 536.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 280.069 28.525 463.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.720 253.217 135.440 362.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.700 139.652 82.010 214.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.145 149.167 206.485 305.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 102.885 213.475 156.865 283.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 152.755 239.501 168.730 254.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.955 296.646 676.350 372.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.610 242.347 681.445 364.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.080 264.414 542.300 394.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.555 285.399 625.875 387.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.035 293.196 775.615 407.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.035 185.036 236.740 233.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.055 468.278 783.595 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.020 310.856 811.725 379.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.420 220.431 576.665 317.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.670 172.911 643.985 236.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.025 165.708 712.580 258.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.860 101.894 706.890 170.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.300 121.342 546.975 262.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.910 41.908 327.865 108.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.115 393.403 577.470 547.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.490 163.276 500.130 254.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 456.110 488.371 483.440 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 493.365 388.144 529.360 447.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 749.425 231.044 761.955 255.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.365 93.074 126.585 220.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 795.145 410.806 839.945 446.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 502.500 454.200 520.560 496.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.175 107.601 238.695 194.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.540 170.771 622.840 292.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 265.060 49.590 279.830 62.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.875 71.697 577.075 200.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.785 85.594 482.665 222.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.705 56.949 577.165 129.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 236.795 44.623 248.495 73.133 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 124.375 141.712 139.530 175.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 531.050 183.338 565.180 224.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.670 130.026 576.775 149.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000322.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000322.txt
deleted file mode 100644
index 3711839463f0360cfd650d2a21725e6d263a9d24..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000322.txt
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 561.915 278.548 620.875 383.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.150 48.663 614.420 166.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 169.650 69.103 176.955 84.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.090 46.225 582.145 157.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.375 194.984 516.475 276.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.120 99.829 711.295 170.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 229.400 39.898 245.335 69.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 530.460 175.788 560.745 213.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.420 37.304 175.835 129.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.265 146.613 204.205 305.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.985 454.185 532.035 503.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.635 221.332 607.865 395.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.365 160.022 150.780 227.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 577.015 102.806 592.680 121.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.900 261.049 177.805 470.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.770 250.759 96.935 455.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.705 165.628 623.495 281.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.795 311.722 795.970 407.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.640 364.747 779.315 521.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.905 38.770 293.190 100.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.665 337.638 834.220 534.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.055 452.230 785.325 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.370 322.380 676.005 535.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.760 320.975 721.005 530.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.900 390.315 532.270 457.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.490 142.976 468.630 191.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.680 427.383 879.545 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.660 169.229 457.445 275.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.715 141.908 505.730 222.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.835 160.304 496.645 244.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.215 213.167 573.170 387.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.415 253.192 473.305 354.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.335 290.043 666.770 357.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.365 182.235 232.225 230.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.855 346.724 137.835 544.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 309.289 69.860 527.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.045 161.291 707.110 223.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 767.270 472.958 780.280 506.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.310 66.524 573.250 184.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.400 166.948 633.570 228.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 95.245 211.792 153.795 280.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.980 105.934 493.260 169.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 519.290 112.512 536.015 141.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.770 298.455 543.760 313.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.450 75.933 355.015 131.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.615 295.901 773.905 367.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 750.385 376.388 761.485 400.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.690 432.374 530.790 467.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.205 373.214 464.380 544.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.030 395.533 589.450 544.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.495 341.692 620.330 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.315 233.487 680.625 359.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 269.225 46.099 283.235 58.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.040 223.025 721.300 354.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.575 39.742 332.945 103.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.685 163.905 689.295 268.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.260 153.060 777.670 321.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 147.600 235.905 166.195 252.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 799.095 415.319 842.040 452.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.240 199.668 669.390 298.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 733.720 229.301 746.040 252.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.590 264.500 536.380 452.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 443.460 495.962 472.415 544.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.145 112.724 176.150 191.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.320 75.500 252.570 149.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.645 268.242 525.235 492.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.775 113.303 544.885 269.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.380 82.426 468.860 219.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.905 37.345 148.425 122.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.460 89.654 123.370 217.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.825 189.196 83.305 292.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.635 186.189 32.785 304.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.340 139.677 77.700 215.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.185 179.893 167.555 264.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.125 98.605 150.085 167.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.465 82.345 204.675 155.896 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.485 108.241 236.370 184.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 116.940 143.923 130.760 164.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.360 53.755 573.185 123.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.295 255.499 128.505 348.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.975 147.948 252.665 229.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.325 273.828 31.390 458.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.390 357.675 147.785 533.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.355 57.503 645.940 171.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 708.985 314.377 719.190 359.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000327.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000327.txt
deleted file mode 100644
index 16f3b2029ca0b02a217ebd33176ef2e1bd8c5400..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000327.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 0.000 308.468 69.695 526.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.910 46.678 614.070 164.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 271.895 41.153 285.570 57.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.165 113.515 543.965 272.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.620 66.816 570.825 177.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.690 166.540 455.590 309.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.310 81.842 466.665 219.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.295 376.050 457.095 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.775 179.303 167.580 265.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.695 163.699 686.900 267.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.125 423.877 878.080 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.535 450.477 782.540 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.250 298.339 794.185 367.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.720 312.729 794.550 506.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.155 45.384 581.665 155.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.320 161.089 703.490 223.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.740 142.044 467.985 195.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.880 105.632 484.160 170.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.595 163.069 634.185 225.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.100 57.508 644.560 170.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.825 100.292 714.135 187.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.825 153.589 776.670 321.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.680 163.366 624.610 275.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.040 37.148 176.700 130.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 516.635 462.934 534.880 504.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.210 181.716 230.595 229.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.865 110.946 172.300 195.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.910 123.614 569.245 145.016 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.900 212.261 571.575 387.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.215 221.242 719.820 351.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 439.445 498.440 469.335 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.915 146.900 204.350 304.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.245 119.302 639.015 141.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 142.990 235.965 163.715 252.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 268.313 30.720 457.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.885 141.304 75.375 218.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.860 99.502 146.265 161.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.815 107.077 235.205 180.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.910 141.677 504.290 225.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.870 266.515 534.225 452.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.470 196.656 510.705 282.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.710 197.286 670.570 299.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.930 273.370 619.705 377.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.055 75.379 353.920 132.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 24.955 188.536 87.975 299.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 187.343 30.110 303.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.025 248.709 97.755 448.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.180 345.531 138.000 544.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.855 356.612 146.135 533.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.650 262.455 174.575 474.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 708.775 313.500 723.240 362.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 172.510 70.589 178.985 85.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 531.410 174.055 562.315 213.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.730 81.812 202.775 164.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.705 318.744 717.440 529.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.395 396.511 593.200 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.290 363.483 771.185 541.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.500 319.313 675.325 535.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 92.790 211.767 151.785 282.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.635 338.459 836.615 534.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.800 37.632 217.665 85.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 494.480 389.746 531.755 456.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.075 39.314 335.540 102.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.910 38.614 293.130 100.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.890 296.933 544.145 312.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 575.465 100.700 592.220 121.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.720 37.219 151.140 122.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.945 339.960 616.355 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.875 220.995 605.785 363.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.910 269.089 525.230 495.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 759.140 463.831 781.000 504.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 506.525 391.005 544.355 468.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.455 88.984 122.555 217.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 730.240 228.218 741.075 251.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.740 147.625 251.840 228.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 227.855 38.720 244.175 68.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.780 52.516 572.215 115.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.295 159.614 149.400 260.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 744.005 378.231 759.700 397.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000362.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000362.txt
deleted file mode 100644
index d64d5c2ccd22f4b4d8c279b9ff17a3f1bb4244b7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000362.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 551.290 39.203 572.120 148.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.450 132.993 631.175 187.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 94.715 146.472 114.085 180.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.605 99.305 438.835 208.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.220 268.363 174.610 445.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.540 142.951 246.705 225.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.630 35.219 343.220 94.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.230 34.947 297.335 92.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 13.580 189.408 77.910 287.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.530 136.348 495.400 213.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.340 200.288 511.665 296.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.705 71.586 350.035 127.734 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.985 352.492 146.035 530.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.655 263.417 152.845 469.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 403.405 508.600 435.625 544.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 490.145 400.999 534.310 466.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.650 200.111 566.880 373.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.020 303.270 691.410 509.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.890 44.099 561.285 100.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.835 241.324 95.700 444.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 730.170 384.764 753.680 410.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.770 154.441 614.330 251.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.890 33.365 192.890 119.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.210 153.912 146.675 270.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.675 108.442 216.320 172.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.360 144.659 202.955 304.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 493.085 426.536 534.600 478.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.380 259.110 610.715 360.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.585 102.594 555.630 265.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.915 208.987 606.470 325.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.900 77.666 459.270 178.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.080 275.944 526.535 508.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.105 49.297 631.180 157.866 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.995 38.553 602.300 158.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.545 161.180 446.715 308.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.930 324.128 608.595 448.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.125 385.545 425.600 544.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 696.490 300.177 715.950 347.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.105 347.450 759.875 544.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 524.630 285.912 539.620 301.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.370 156.093 486.180 242.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.705 275.768 539.640 399.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 283.430 38.191 296.785 49.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 560.575 91.981 574.735 110.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 550.475 113.233 561.115 135.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.235 103.486 637.265 130.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.010 152.164 681.550 254.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.180 149.968 683.300 205.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 188.035 66.116 195.755 80.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.005 176.372 226.685 225.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.195 114.603 165.345 190.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.075 85.015 116.855 212.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.225 101.008 132.190 190.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.850 341.713 116.570 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.960 58.702 560.370 136.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.225 186.340 657.140 264.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.340 219.751 675.900 316.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.875 271.632 658.260 449.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 534.525 427.116 557.915 452.694 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 528.770 484.387 545.780 518.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 542.005 165.552 570.150 203.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 431.310 140.725 448.980 160.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.615 316.920 791.455 521.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 6.365 140.700 64.680 224.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.175 301.734 655.525 514.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.980 76.573 204.175 168.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.815 344.483 837.255 442.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.115 177.994 172.270 279.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 129.575 251.177 146.845 274.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 140.145 233.049 161.645 250.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.180 77.283 251.265 158.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.340 302.232 68.110 521.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.525 142.865 754.100 309.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.555 405.386 859.605 544.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.810 429.110 767.770 544.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.710 135.340 509.720 230.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.940 209.455 711.510 351.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 703.315 215.666 712.300 235.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.065 409.350 608.265 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.510 261.180 27.310 445.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.540 152.194 624.880 212.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 119.715 79.359 132.365 100.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.750 33.159 166.665 134.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 78.565 211.540 143.455 294.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.295 246.392 536.440 357.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 358.605 486.558 364.945 506.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.850 38.825 224.185 69.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000365.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000365.txt
deleted file mode 100644
index d1cb5ce03ee5d640666decd94a09bb2aece171f6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000365.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 645.405 345.944 759.845 544.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.395 322.340 609.515 446.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.970 410.836 606.360 544.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.115 385.364 423.815 544.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.925 275.319 525.585 507.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.815 242.045 94.635 443.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.595 208.327 606.150 323.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.855 351.973 146.725 528.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.935 267.683 175.025 444.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.720 303.270 691.070 509.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.180 403.834 857.240 544.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.205 317.832 790.940 521.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 189.495 66.343 197.545 80.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 401.165 507.930 432.500 545.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.735 478.383 547.575 519.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.245 142.019 246.270 224.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 120.965 79.459 133.430 99.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.415 164.348 570.945 202.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.010 161.351 444.720 307.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.740 48.844 629.745 158.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.190 38.397 600.415 158.002 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.550 154.551 146.415 250.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.865 77.878 252.265 158.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.770 32.635 168.225 134.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 491.040 400.883 534.045 465.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.440 98.766 430.795 211.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.400 133.794 510.240 232.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.670 201.607 504.445 295.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 551.060 118.416 560.740 135.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.520 150.109 682.135 202.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 525.490 284.351 539.505 299.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.170 89.211 572.375 108.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.075 151.816 679.755 253.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.725 151.101 623.905 212.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.940 185.857 657.905 267.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.290 427.937 767.455 544.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.230 344.090 836.660 441.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.755 218.925 675.175 326.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.405 208.145 711.620 351.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.895 84.829 116.665 211.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.215 34.433 296.835 92.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.760 132.761 629.415 190.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.085 175.264 226.035 225.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.415 70.629 349.585 126.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.010 114.240 164.765 190.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 140.575 233.094 161.530 249.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.660 99.678 131.320 190.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.035 34.907 343.090 93.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.680 32.801 194.460 112.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 77.770 211.772 142.675 294.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.610 77.077 457.940 189.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.925 276.206 541.750 408.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 734.370 385.364 753.350 411.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.360 143.153 751.735 308.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.065 177.712 172.395 282.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.155 38.538 572.440 144.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 283.900 37.763 299.340 50.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.825 264.369 149.635 469.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 12.770 188.481 76.780 285.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.425 135.441 496.370 218.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.275 155.856 486.195 240.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.880 426.914 534.335 479.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.175 257.226 610.080 364.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.215 144.659 201.135 303.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.195 153.927 612.650 259.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 700.045 214.361 709.750 237.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.705 301.779 654.205 514.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.480 341.043 114.990 544.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.605 437.054 527.890 475.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.495 108.256 215.345 176.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.760 300.696 68.445 518.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.505 102.252 557.250 263.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.055 43.293 559.185 99.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.045 200.615 566.360 372.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.870 57.830 559.480 133.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.900 79.238 203.635 168.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.075 269.789 658.270 449.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 6.460 141.218 64.430 222.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.125 100.554 637.175 127.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 427.290 139.264 448.020 160.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 533.895 425.071 559.525 450.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 93.455 145.520 112.645 179.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 213.445 40.261 224.715 67.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 356.130 486.104 361.825 508.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 692.705 299.351 714.620 347.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 128.575 251.499 146.035 275.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.340 259.931 27.490 442.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.735 247.092 535.215 336.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000369.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000369.txt
deleted file mode 100644
index 1507746483898a8c5e426209d8f2a3d552d861a1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000369.txt
+++ /dev/null
@@ -1,89 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 121.945 31.204 169.860 132.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.955 446.095 528.730 477.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.185 426.063 534.140 478.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 490.385 400.822 532.040 466.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 126.675 250.985 145.350 280.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 75.485 210.825 141.435 292.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.620 257.911 27.430 441.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.370 282.558 538.220 298.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.285 40.568 557.835 97.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.930 56.455 557.770 130.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 734.510 385.938 753.610 413.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 689.175 300.686 714.935 349.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.790 36.720 598.950 156.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.760 46.255 627.755 158.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.885 101.154 558.290 254.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.755 268.348 658.650 448.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.330 302.721 791.550 375.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.630 148.139 680.770 200.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.680 151.403 611.865 252.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 493.030 456.985 516.565 477.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 422.420 139.455 442.135 158.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.285 301.175 653.330 512.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.515 317.066 790.110 515.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.890 207.884 711.245 347.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.095 83.161 115.855 211.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.250 76.719 253.525 173.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.755 187.121 76.255 281.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.360 143.294 200.920 303.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 397.610 507.527 427.960 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.600 78.074 201.070 134.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 122.775 77.283 134.240 98.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.725 40.211 225.425 69.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 191.005 64.943 199.270 80.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.845 33.189 297.825 90.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.155 154.506 483.620 240.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.080 203.119 502.270 296.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.040 275.355 546.160 407.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.760 206.982 606.320 322.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 352.085 485.414 358.135 509.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.415 350.900 144.760 528.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.190 339.562 116.280 542.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.075 299.618 67.985 517.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.820 421.439 561.445 446.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.970 163.603 570.740 201.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.100 343.012 758.615 544.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.195 141.022 748.665 308.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.540 97.633 429.900 216.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.595 159.377 444.275 306.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.940 198.550 565.120 371.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.825 274.297 522.845 507.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.330 318.965 611.950 446.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.330 384.840 421.630 544.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.880 413.309 609.715 544.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.260 301.814 689.335 505.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.080 402.253 855.550 544.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.270 31.834 195.925 109.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.425 240.241 93.710 442.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.050 140.201 63.995 224.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.420 177.112 172.990 283.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.790 153.076 145.500 250.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.130 140.634 245.880 223.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.250 264.404 145.525 469.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.515 267.013 176.040 445.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.830 255.584 609.320 360.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.510 36.730 572.450 142.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.980 96.746 636.430 124.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 696.650 211.465 705.620 235.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 556.795 86.985 569.515 106.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 550.145 116.693 560.275 133.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.640 69.375 348.850 124.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.380 425.040 766.560 544.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.050 342.478 835.745 440.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 284.720 35.975 298.560 48.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.640 75.687 455.670 187.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.320 149.545 623.555 290.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.875 217.182 674.485 319.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.415 185.444 657.835 263.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.880 150.532 680.020 253.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.495 131.542 510.210 233.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.395 133.275 498.165 218.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 386.550 157.115 398.810 185.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.770 262.823 467.095 364.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 530.505 474.499 549.780 522.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 92.180 143.324 111.100 178.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 140.500 231.381 161.635 250.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.760 174.080 225.505 224.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.190 98.177 130.025 152.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.100 112.160 164.080 179.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.380 108.085 213.255 174.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000373.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000373.txt
deleted file mode 100644
index b375560e227bc8d8709ad74b50787789ecd04de9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000373.txt
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 726.050 302.383 790.680 384.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.560 342.231 835.525 439.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.760 206.040 607.120 322.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.735 299.225 688.835 505.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.210 339.204 115.955 542.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.665 339.738 754.540 545.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.575 140.553 63.645 226.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.135 187.358 75.250 279.198 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.225 31.728 196.535 107.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.820 153.982 144.465 250.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.620 197.880 563.620 370.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.490 31.255 171.645 132.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.470 299.895 67.385 514.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.230 177.505 173.130 283.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.965 268.086 177.800 445.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.455 266.092 141.020 472.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.360 143.893 200.540 303.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.870 422.340 766.375 544.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 544.890 163.981 570.590 201.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.410 385.545 417.510 544.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.005 274.655 521.500 507.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.410 316.628 614.745 446.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.425 205.975 501.015 295.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.455 33.068 299.225 89.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.770 417.364 612.605 544.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.175 300.671 653.630 510.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.390 401.910 853.940 544.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.005 138.916 745.970 308.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.435 159.911 443.655 306.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.335 257.629 28.765 438.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 125.330 251.071 144.885 282.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 138.545 231.532 161.560 250.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.605 83.121 115.605 211.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.735 282.840 536.885 298.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 687.670 301.905 714.580 350.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 693.600 211.551 703.005 232.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 734.155 387.580 754.075 414.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.900 262.062 464.190 366.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.875 275.420 549.845 411.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.130 426.652 537.195 478.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.570 216.295 674.655 318.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 393.730 508.635 423.935 544.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 532.685 475.073 551.645 526.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.980 55.543 557.290 130.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.260 131.028 510.010 237.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.560 76.105 453.970 182.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.800 149.212 623.245 286.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.505 150.315 610.045 251.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.445 185.020 658.120 265.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.325 95.361 636.540 123.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.095 36.780 571.820 142.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 556.270 87.176 568.120 106.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 547.665 110.860 558.065 132.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.420 39.103 557.055 100.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 491.265 402.676 529.845 468.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 73.410 210.986 140.260 273.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 89.700 144.548 109.580 179.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 123.785 78.875 136.035 100.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.585 140.851 245.815 223.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.950 77.273 255.060 179.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.715 146.613 678.955 196.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.920 36.811 597.695 156.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.020 101.824 559.410 244.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.300 96.812 423.060 220.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.350 40.286 224.155 67.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.105 45.238 627.240 159.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.730 240.095 92.750 440.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.720 109.188 212.170 175.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.665 173.798 225.275 223.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 284.905 35.682 299.060 47.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.390 69.365 348.350 125.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.095 112.774 162.495 181.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.650 74.599 198.780 168.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.620 208.468 711.410 338.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.560 148.900 679.760 253.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.765 267.457 655.990 336.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 539.255 419.117 563.365 445.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 416.315 138.750 434.890 159.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.280 154.310 481.725 238.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.890 132.565 500.020 231.699 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.095 245.354 531.510 308.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.285 32.358 255.085 85.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 528.575 423.484 538.230 463.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 494.080 435.991 527.355 479.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.645 254.260 608.330 358.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.310 98.766 130.005 152.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.325 318.482 789.500 523.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 193.315 65.441 202.300 81.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.345 350.432 142.080 528.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 349.000 489.252 354.810 511.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000377.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000377.txt
deleted file mode 100644
index d441530ac020a7ab21c517e99454597dd55e5b0f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000377.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 345.970 492.743 351.090 513.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.865 206.715 711.130 336.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.570 137.582 742.745 304.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 24.430 239.038 86.945 361.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.120 187.952 73.750 276.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 284.955 34.292 299.070 46.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.885 32.852 301.540 88.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.390 320.895 790.220 522.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.460 257.806 29.910 380.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.805 32.277 253.745 86.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.920 418.689 765.755 544.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.285 173.843 225.885 223.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.735 75.490 194.105 168.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 87.955 146.407 107.900 181.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 124.240 80.008 137.125 102.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 391.020 510.887 419.485 544.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.290 400.218 852.490 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.120 267.880 654.500 331.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.440 267.633 135.775 479.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.585 254.950 607.435 354.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.700 261.790 462.850 366.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.365 146.593 679.130 252.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.940 132.615 499.705 234.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.370 40.286 222.725 68.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 195.250 67.023 204.625 82.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 137.705 232.258 160.645 250.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.125 100.474 129.040 153.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 524.940 426.017 539.675 478.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 491.340 404.076 527.220 470.923 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.925 69.511 348.095 125.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.010 83.167 111.505 211.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 495.120 436.575 527.385 482.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.365 185.005 658.200 266.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.540 148.860 608.725 249.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.095 149.766 621.460 306.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.395 145.334 677.780 193.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.015 131.109 509.420 240.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.080 36.891 569.610 142.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.825 38.448 556.310 100.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.175 111.157 211.220 175.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.610 113.631 160.270 181.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 546.490 111.001 555.405 130.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.615 276.075 553.085 412.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 622.295 94.999 635.950 123.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.570 87.443 567.250 106.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.310 257.060 129.900 301.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.550 44.437 626.910 160.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.115 37.078 596.280 156.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.110 54.088 556.440 129.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.035 31.114 172.325 133.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.790 31.985 206.720 131.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.845 342.967 835.040 437.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.085 303.230 789.850 393.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 735.090 387.237 756.655 414.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 687.590 301.532 719.425 346.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.815 338.862 116.500 541.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.160 269.814 178.605 447.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.985 386.985 412.985 544.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.385 350.331 139.440 527.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.610 177.853 172.725 284.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.080 143.576 199.515 303.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.635 153.982 143.355 251.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.375 419.419 613.685 544.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.830 315.142 616.090 444.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.250 297.205 652.905 506.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.935 337.869 739.950 545.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.105 139.727 62.940 227.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.765 300.228 66.630 514.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.680 297.039 688.945 500.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.425 198.202 561.550 371.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.085 275.717 518.470 507.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.090 204.861 607.650 323.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.175 76.165 452.420 182.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.270 102.650 559.035 233.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.880 159.211 441.800 305.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.765 96.308 421.235 227.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.160 245.727 531.230 308.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.400 216.598 674.730 320.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.115 206.584 498.530 292.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.665 154.330 480.855 243.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.025 141.072 246.065 223.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 411.445 138.967 427.870 158.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.060 77.601 255.275 179.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.065 416.603 565.010 443.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 545.340 164.092 569.395 201.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.415 479.199 553.095 528.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 71.040 210.901 139.135 282.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 122.695 251.373 143.845 283.016 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000405.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000405.txt
deleted file mode 100644
index a6cd3294ca07f4dab847ead393cd3d31f96ace35..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000405.txt
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 75.855 80.482 108.895 208.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.855 28.782 173.605 135.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.775 79.711 244.470 162.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.545 74.191 447.520 210.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.570 49.071 552.300 122.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.005 72.407 191.120 152.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 115.765 79.505 130.760 101.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.605 114.522 199.875 271.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.625 30.550 287.635 49.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 295.430 30.529 309.300 42.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 204.360 64.232 215.305 84.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 268.475 30.358 289.405 58.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.240 67.093 347.285 123.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.090 92.143 389.330 183.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.235 101.783 112.820 192.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 74.655 151.046 95.405 184.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.965 115.242 145.255 197.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 109.575 253.015 133.430 287.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 136.815 233.532 158.705 250.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.765 448.337 515.105 484.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 737.370 391.262 757.955 416.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.115 310.090 770.980 462.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.955 120.969 606.625 177.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.480 294.788 63.235 511.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.275 334.293 105.790 529.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.205 271.320 175.705 450.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.705 139.365 198.380 299.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.310 177.752 172.610 276.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.500 137.461 244.705 218.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.115 259.654 125.995 446.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 378.420 524.557 394.630 544.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.025 252.063 43.140 432.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 112.580 350.961 131.385 376.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.610 143.153 53.285 222.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.695 230.505 440.640 248.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.605 411.420 536.850 477.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.025 126.903 499.860 244.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.550 211.248 497.070 300.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.750 173.516 663.360 272.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.950 398.404 390.710 544.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.320 33.501 550.345 91.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.070 251.182 530.485 315.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 507.625 429.740 535.285 485.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.515 142.503 609.610 242.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 617.075 96.223 625.600 126.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 549.475 81.988 561.245 100.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.105 206.312 678.470 309.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 829.675 439.774 845.250 475.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.410 153.322 133.220 292.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.940 170.635 245.645 220.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.095 127.508 487.835 212.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 385.345 136.332 403.955 154.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 319.590 503.114 324.590 524.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.165 29.311 213.380 132.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.420 283.253 544.230 427.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 732.380 505.094 763.830 544.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.530 284.457 680.835 476.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.465 242.478 606.675 349.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.280 322.527 799.850 512.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.180 349.963 842.645 544.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.080 231.185 87.960 296.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.990 410.529 512.160 477.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 698.605 281.822 726.000 325.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 556.075 407.421 572.165 433.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.965 29.703 249.750 86.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.450 90.667 559.090 238.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 64.290 210.649 128.070 293.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.140 264.827 98.530 480.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.885 189.267 56.205 263.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.320 326.929 714.410 524.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.715 431.442 618.755 544.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.530 404.076 754.885 544.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.295 152.098 476.775 257.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.055 156.350 440.570 303.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.380 380.896 836.930 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.435 137.546 675.185 233.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.520 30.953 311.950 84.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.910 284.235 509.940 520.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.820 40.261 628.120 168.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.205 34.186 590.355 148.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.105 195.200 601.720 401.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.970 191.261 545.715 358.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.140 196.319 708.925 353.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.405 132.817 739.740 264.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.120 304.897 613.840 450.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.390 286.209 646.235 496.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000413.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000413.txt
deleted file mode 100644
index 221fe4081e94baf5b52ea98ea2a7ed1ea8f0ddd0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000413.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 194.750 135.688 241.645 207.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.670 321.343 712.020 522.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 739.845 395.594 756.265 418.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.585 89.856 380.500 181.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 697.385 281.444 723.450 324.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 486.000 409.400 509.735 475.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 552.945 402.147 571.280 427.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.515 189.377 541.000 302.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.550 29.205 286.035 47.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.650 213.001 497.135 299.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 13.260 191.664 55.840 260.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 606.845 171.279 622.735 195.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.875 124.354 495.270 243.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.795 123.664 483.115 185.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.760 156.032 441.240 302.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.470 273.138 171.280 452.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.380 72.619 447.585 167.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.035 283.313 508.390 521.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.725 79.696 111.000 137.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.935 150.411 479.865 246.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.895 251.454 530.445 316.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.395 74.206 190.770 151.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.040 115.378 143.975 198.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 60.460 211.137 126.235 304.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 106.265 249.963 129.810 285.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.410 281.727 546.175 431.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.470 65.819 348.650 121.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.535 169.385 265.730 220.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.500 115.615 181.975 272.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.470 250.729 39.875 325.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.160 142.986 48.090 224.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.595 265.900 87.215 352.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 376.445 134.262 394.415 152.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 266.995 28.716 291.860 57.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.985 140.533 607.290 242.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.215 91.321 563.725 234.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.530 378.543 829.220 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.950 139.753 199.085 298.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.920 456.436 502.790 480.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.715 27.381 175.060 134.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.630 46.673 550.085 170.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 310.465 502.938 319.945 528.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.440 194.596 709.655 350.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.965 292.697 58.980 510.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.450 104.438 111.080 198.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.805 94.424 623.880 123.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.295 32.454 549.350 101.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.485 283.243 641.635 486.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.125 302.288 614.410 461.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.750 153.171 130.245 292.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 136.390 232.852 158.145 249.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.310 402.585 385.650 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 509.555 417.329 531.950 476.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 48.635 332.873 103.365 528.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 425.345 233.366 441.080 247.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.055 78.895 244.065 157.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.515 28.147 215.115 134.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 425.810 233.406 445.335 272.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 113.225 80.023 130.505 103.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 72.015 152.496 93.080 186.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.980 309.798 768.375 456.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.385 324.269 801.720 413.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.810 349.319 845.900 544.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.470 398.158 749.395 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.740 32.413 589.470 146.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.390 37.607 626.465 166.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.095 261.770 121.715 436.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.280 129.094 735.170 261.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 110.585 351.852 127.330 378.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.130 241.128 603.945 347.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.190 428.511 528.220 485.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 299.515 29.708 312.795 39.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 728.425 504.233 758.120 543.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.655 176.981 175.380 275.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 205.700 70.393 216.320 85.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 548.645 80.265 559.045 97.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.715 228.933 88.370 297.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.690 434.021 612.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.450 280.744 679.520 475.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.360 254.461 644.440 317.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.115 205.033 673.325 289.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.680 173.052 661.525 271.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.210 194.742 595.910 397.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 822.640 439.401 847.745 474.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.815 509.647 550.330 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.205 138.806 672.415 242.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.495 120.546 604.630 179.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.415 119.539 666.910 167.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000423.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000423.txt
deleted file mode 100644
index c100925dd3ad41d2da0d62bffc40453a9f452c76..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000423.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 524.995 191.861 586.350 396.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.220 149.414 486.870 245.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.640 155.559 439.220 301.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.675 87.322 568.780 219.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.300 43.878 546.790 168.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.170 492.350 736.930 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.450 325.297 806.120 411.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 528.970 510.468 541.840 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.440 135.129 243.130 219.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.150 65.436 347.140 121.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.250 87.075 373.675 121.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.875 129.563 386.015 149.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.370 276.599 684.670 355.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.500 225.312 109.715 310.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.045 261.865 119.030 369.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 6.775 250.215 49.005 294.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 102.865 355.569 117.550 378.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.820 408.902 378.315 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.390 227.563 438.720 247.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 432.160 238.640 448.625 267.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.515 121.488 466.070 221.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 504.240 413.450 525.600 489.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 497.775 431.165 521.310 491.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.660 255.161 535.425 329.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.020 212.140 500.975 300.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.155 31.562 546.195 78.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.940 116.552 603.465 177.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.190 118.375 663.035 166.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.485 137.456 667.770 224.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.220 169.673 657.065 268.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.830 202.494 668.175 277.526 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.735 239.657 600.630 347.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.610 121.720 490.575 197.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.315 32.338 583.715 139.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.475 297.664 613.815 479.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.105 284.572 546.230 441.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.095 124.994 725.695 262.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.825 350.855 849.930 539.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.220 188.854 535.605 291.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.790 189.408 709.490 343.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.555 317.369 711.740 522.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.130 369.754 821.570 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.890 391.695 742.410 539.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 132.760 232.429 156.870 248.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 487.150 462.365 499.865 488.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 306.905 514.453 313.340 534.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.650 251.711 649.065 426.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.045 311.244 789.885 430.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.680 29.079 314.145 81.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.540 175.803 176.165 298.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.100 71.455 447.400 161.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.030 35.874 623.720 166.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.960 331.387 101.735 527.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 290.823 56.115 507.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.015 276.664 162.635 457.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 602.450 167.139 617.090 192.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.980 411.884 507.805 478.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 815.125 441.592 850.950 477.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.115 435.417 609.725 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.350 81.484 243.900 157.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.245 286.048 506.845 525.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 694.895 278.110 722.870 325.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.420 138.438 197.420 298.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 715.630 498.158 745.215 536.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.840 137.249 603.980 243.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.930 275.491 639.745 478.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 551.460 396.848 568.255 422.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 301.980 29.346 315.000 37.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.830 113.550 176.885 271.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.535 71.123 190.570 141.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.350 168.841 274.955 224.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 67.085 152.607 87.320 187.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 116.780 82.068 131.960 102.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.255 27.628 214.605 134.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.555 27.094 178.670 133.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 141.339 42.035 245.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.890 154.189 126.880 294.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.005 28.243 283.530 48.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.020 28.026 242.610 84.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 265.710 28.087 290.365 56.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.715 78.976 109.550 205.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.585 68.912 217.495 82.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.110 119.599 141.015 199.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.160 104.957 106.960 157.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 97.045 253.595 123.935 288.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 246.200 25.130 439.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.820 191.574 60.200 266.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000424.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000424.txt
deleted file mode 100644
index 57bbc7bc0d68fa79d0c3d90b49ec03107dc4070b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000424.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 371.670 129.336 385.425 149.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.530 87.221 373.210 120.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.155 65.381 346.070 120.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.650 192.213 60.450 268.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.740 168.877 274.805 224.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.705 261.714 118.855 369.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -5.000 245.117 24.630 439.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 103.065 356.380 116.595 377.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 133.285 232.530 156.750 248.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.045 249.510 48.840 295.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.500 225.428 110.430 309.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 93.035 253.736 123.365 287.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.130 276.045 162.285 457.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 290.385 56.690 508.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 714.905 495.539 743.915 535.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 265.275 28.348 290.160 57.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.160 26.938 178.560 134.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.350 27.724 214.665 135.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.065 138.468 196.705 298.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.480 71.919 447.425 156.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.310 155.367 126.635 295.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.180 141.949 42.180 241.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.970 120.360 138.810 201.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.710 105.168 106.615 166.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.675 135.401 243.295 219.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.745 27.699 242.305 85.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.740 113.696 175.760 271.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.150 409.179 377.860 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.855 154.894 439.190 302.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.510 149.781 487.460 244.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.235 285.726 506.855 527.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.160 285.726 546.090 443.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 528.550 510.740 541.975 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.490 435.427 609.150 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.820 212.558 501.280 303.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.350 188.874 535.775 290.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.880 239.088 601.280 347.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.180 121.745 465.185 237.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.600 121.866 490.585 187.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.935 31.985 545.745 79.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.705 32.177 582.685 141.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.945 116.325 602.830 177.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.890 276.805 684.515 353.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.210 251.761 650.185 428.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.155 202.111 667.375 278.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.030 169.003 656.130 268.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 481.430 412.226 508.835 479.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 117.425 82.507 132.220 102.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 66.970 152.119 87.125 187.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 694.850 277.939 722.785 325.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.910 167.109 616.590 192.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 552.420 397.745 566.910 422.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.350 137.431 667.255 224.914 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.560 118.668 662.565 166.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.390 327.654 806.725 401.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.945 311.833 789.445 431.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 813.455 442.030 851.870 478.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.050 491.136 736.615 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.975 29.195 314.995 81.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.520 79.288 109.650 206.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.800 135.678 603.485 241.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.715 274.957 639.550 478.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.795 330.903 101.055 528.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.625 175.375 176.300 299.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.520 36.075 623.440 166.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.830 188.360 709.400 342.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.995 71.078 190.515 143.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 302.135 29.356 315.110 38.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.935 28.620 282.780 48.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 422.960 228.465 438.340 247.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.165 432.606 521.060 491.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.855 81.932 244.070 157.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.765 69.053 217.520 82.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.450 255.932 536.600 337.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 432.500 238.776 448.605 271.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 487.520 462.183 498.570 488.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 306.530 514.292 312.790 535.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 503.130 414.276 525.975 480.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.600 315.485 712.250 522.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.500 298.303 614.650 478.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.760 368.913 820.820 543.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.480 391.499 742.150 537.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.805 44.190 546.855 168.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.785 351.303 850.010 539.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.300 191.780 585.975 397.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.520 87.080 569.260 219.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.345 124.944 724.865 263.306 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000437.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000437.txt
deleted file mode 100644
index 586b48f75c28acb04c5433e48813bd4b2ab5ec90..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000437.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 388.870 70.609 446.970 159.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.800 45.011 543.190 168.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.215 82.169 571.190 219.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 153.080 128.329 170.910 148.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.700 35.415 622.245 166.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.860 147.263 491.415 246.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.815 155.559 438.235 302.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.285 117.695 170.735 271.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.130 169.265 276.435 226.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.075 156.047 122.970 256.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.440 291.856 56.925 504.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 61.175 152.683 79.750 187.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 686.890 277.153 724.285 321.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 476.610 424.088 508.480 491.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.325 232.953 600.665 395.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.890 433.039 524.025 498.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.130 27.432 215.480 116.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.440 83.151 236.385 161.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.680 223.755 117.810 306.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 136.290 232.822 158.325 248.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 807.700 449.576 852.595 485.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 704.215 490.134 736.390 531.866 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.035 72.221 190.165 154.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.930 164.903 654.640 260.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.990 106.498 103.480 214.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.375 443.315 604.025 545.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -5.000 143.339 37.230 242.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 96.585 355.897 108.500 373.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.980 328.485 805.470 402.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.185 112.064 601.135 174.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.685 187.509 586.290 397.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.815 32.267 578.975 111.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.090 216.965 504.090 313.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.515 27.381 184.750 118.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 128.380 82.220 136.140 103.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.450 121.121 130.420 269.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 435.840 229.820 455.905 266.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 534.175 97.270 543.730 108.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.645 86.990 361.525 121.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.060 122.919 462.825 238.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.460 276.458 150.515 457.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.945 174.775 173.470 301.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.815 131.603 666.370 218.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.935 329.936 91.915 526.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 549.265 395.881 571.240 420.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.945 482.009 730.545 545.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.050 259.689 539.760 350.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 421.480 229.775 437.670 248.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.415 29.426 313.475 80.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.000 96.495 625.180 118.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 538.590 74.538 547.690 92.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.965 275.133 638.855 478.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.800 389.756 735.035 529.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.525 135.562 241.290 219.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.575 357.635 849.825 544.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.305 295.830 504.920 537.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.190 294.047 546.600 452.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.805 296.812 618.725 491.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.140 28.142 280.085 49.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 489.115 444.211 519.455 502.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.490 187.383 702.665 325.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.260 124.697 716.705 272.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.745 246.790 654.140 306.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.005 28.081 238.395 84.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.815 132.756 599.030 266.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.775 138.438 195.645 298.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.670 79.207 107.850 128.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.885 316.895 766.840 422.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.085 274.357 688.260 360.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.675 263.885 108.415 355.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 303.955 29.467 317.090 39.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.710 411.390 366.905 545.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.270 197.260 665.755 277.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.070 361.488 810.325 544.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 263.990 28.474 287.005 57.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.455 312.865 713.160 518.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.025 185.605 534.795 283.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.410 71.022 221.450 86.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.205 65.416 337.465 121.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000439.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000439.txt
deleted file mode 100644
index 0f710bff35c8ea9396568b817cfe11a19e318c7e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000439.txt
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 157.895 138.438 195.250 298.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 95.520 357.040 105.970 373.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.380 27.673 216.235 113.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 129.940 82.688 137.475 102.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.295 329.709 91.010 525.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 304.000 29.588 317.455 39.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 152.470 128.183 171.170 153.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 421.450 230.938 437.840 247.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.665 295.261 505.240 535.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.940 411.848 365.245 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.790 72.352 189.985 155.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.040 135.416 241.330 219.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.060 480.513 729.960 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.225 316.845 767.230 422.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.890 330.692 805.040 399.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 263.400 29.084 286.495 58.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.520 146.920 492.070 248.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.515 32.187 577.885 111.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -4.795 143.974 36.545 248.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 59.515 153.620 79.045 188.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.015 107.551 103.510 215.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.820 222.763 118.355 305.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.950 121.075 129.990 270.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.620 79.071 107.325 130.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.570 169.340 276.525 226.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.670 118.778 171.325 272.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.550 360.012 808.385 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 476.375 425.856 508.135 493.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.100 290.531 56.925 504.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.065 72.080 223.300 87.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 435.765 229.956 457.500 266.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.275 156.234 121.985 256.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.990 232.605 599.780 395.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 704.230 487.006 734.870 530.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.900 246.931 653.950 421.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.515 27.381 184.820 119.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.140 45.343 542.035 167.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.780 174.775 172.525 301.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.890 187.952 701.395 317.867 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.615 120.627 486.310 177.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.480 217.812 504.215 314.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 549.200 394.899 572.505 419.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.660 112.321 600.110 174.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.330 132.726 598.495 266.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.500 164.600 653.855 258.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.735 196.963 667.685 276.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.285 259.710 538.910 336.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.195 28.162 237.800 85.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.370 272.589 690.245 361.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.350 34.710 622.420 163.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.380 29.215 314.055 81.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.205 87.665 359.960 120.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.385 65.728 336.180 121.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.565 82.053 232.470 163.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.060 122.193 463.060 238.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.130 388.653 732.840 526.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.070 274.785 639.185 476.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 475.005 474.010 500.150 501.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.360 101.597 626.040 119.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.215 425.801 524.170 492.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.615 446.367 519.220 503.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.850 358.033 848.850 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.235 263.976 106.580 354.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.615 155.559 437.840 302.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.665 71.073 447.115 158.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.215 277.047 150.220 458.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.080 131.678 666.745 220.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 21.625 245.183 57.800 318.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.435 28.575 279.320 49.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.760 184.859 533.605 282.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 808.805 450.865 852.570 486.114 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 137.495 232.132 158.200 247.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 533.035 98.247 542.580 116.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.765 444.453 602.565 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 537.995 74.437 547.375 94.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.215 82.431 571.190 184.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.385 296.238 619.260 490.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.795 188.068 585.445 394.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 685.730 273.169 724.010 322.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.825 124.808 715.680 271.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.790 293.176 546.890 453.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 596.545 166.449 610.885 194.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.650 32.131 538.110 74.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.820 310.916 714.540 516.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000442.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000442.txt
deleted file mode 100644
index 91a85e0d545dd261dcf7b160185d4737b2a9a31a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000442.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 139.175 232.605 158.935 248.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 42.370 213.570 110.015 265.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.670 243.526 55.355 315.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.940 265.190 104.080 353.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 144.860 35.985 226.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.500 222.929 119.805 306.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 421.175 230.233 436.465 248.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.355 78.945 106.860 132.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.970 108.452 100.985 216.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 131.875 83.363 139.425 103.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.430 120.466 128.470 269.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.050 135.194 240.645 219.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 806.425 450.840 851.940 487.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.750 70.665 223.350 88.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.070 230.424 599.950 391.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.675 133.073 596.770 235.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.095 83.187 227.300 164.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.950 156.012 120.765 255.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.320 138.438 195.035 298.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.945 174.775 171.500 301.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.670 119.257 169.520 271.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.170 412.936 361.835 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.840 27.381 185.950 119.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.035 27.432 217.180 111.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.475 277.294 148.485 462.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.100 288.778 57.795 504.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.445 328.254 89.620 525.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.465 358.697 848.470 544.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.480 386.492 731.190 524.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.120 273.395 639.495 475.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.130 293.538 546.890 452.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.405 295.241 621.065 491.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.775 295.261 505.225 535.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.970 187.952 701.275 304.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.215 83.172 569.150 177.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.350 34.005 622.420 161.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 595.160 165.185 610.400 193.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 57.390 155.725 77.170 190.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 685.000 277.631 722.510 322.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 702.800 484.387 732.320 527.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 550.555 393.201 573.970 417.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 435.975 228.868 458.405 271.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.955 92.641 626.070 118.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.530 120.390 486.600 177.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.555 121.468 463.720 237.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 532.715 99.557 541.750 117.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.695 219.328 505.260 314.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.880 184.230 528.360 263.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.480 260.636 538.740 336.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.395 279.193 474.860 332.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 476.630 428.526 508.175 494.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 500.260 449.324 518.115 504.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 475.890 474.796 501.620 504.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.660 446.186 600.790 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 502.595 429.251 525.280 491.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.700 130.112 667.280 223.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 482.790 306.524 493.375 324.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.795 187.232 585.540 394.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.855 123.105 713.855 267.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.035 44.427 540.375 168.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.925 111.802 599.870 171.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.520 146.920 492.070 245.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.005 28.258 277.985 49.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.705 29.200 314.425 80.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 304.820 29.457 317.320 38.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.750 65.592 332.380 121.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.655 71.435 187.825 155.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.460 27.971 236.795 84.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 263.555 28.681 284.395 58.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.395 32.161 577.420 110.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.595 87.131 356.230 120.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.465 31.794 537.750 74.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.665 196.409 669.870 275.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.975 164.530 653.890 256.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.140 487.318 569.515 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.425 478.876 728.695 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.555 485.757 807.200 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.335 331.714 805.385 400.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.295 316.895 767.160 422.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.745 271.542 691.530 357.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.870 246.215 652.705 420.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.575 360.093 805.955 544.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.355 156.219 437.580 301.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.210 70.846 447.230 156.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.920 74.211 546.695 92.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 150.985 128.404 170.585 155.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.270 309.249 716.195 510.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.170 169.320 276.420 226.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000444.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000444.txt
deleted file mode 100644
index acedc4c52d70aa5814d5c26dde96e52eb63cfc48..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000444.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 56.500 165.245 75.400 191.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 806.690 450.296 851.950 487.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 551.980 391.705 574.750 417.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.120 168.957 276.410 225.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.660 383.777 729.370 523.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.755 70.272 446.775 156.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 701.795 482.750 731.300 524.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.350 33.829 622.420 160.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.975 82.759 569.900 174.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.010 121.403 713.290 230.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.970 187.952 701.805 300.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.905 120.884 463.960 235.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.795 174.775 171.170 301.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.250 42.790 539.995 167.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.190 32.534 576.980 109.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.475 119.166 167.885 267.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 476.825 429.105 507.720 495.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 683.625 277.314 721.180 322.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.535 230.344 599.525 391.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 476.430 464.934 504.760 505.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.730 182.724 527.745 266.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 501.865 427.801 525.555 487.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 500.360 448.810 518.315 505.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 150.455 128.203 170.695 158.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.270 307.300 717.025 506.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 132.615 83.796 141.125 104.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.705 132.157 595.945 234.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.550 28.102 277.925 49.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 263.595 28.424 283.915 57.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.445 326.909 89.090 523.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.845 359.277 803.520 544.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.960 185.907 585.545 393.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.490 316.558 767.415 422.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.930 91.684 627.055 117.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.765 73.455 546.050 92.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.220 65.245 331.385 120.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 304.345 29.210 317.495 37.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.235 277.732 147.560 463.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 420.615 229.105 436.970 247.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.405 26.842 185.110 119.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.625 111.505 598.515 171.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.330 83.292 224.435 164.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.260 135.098 237.170 207.914 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.025 138.438 195.705 298.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.510 485.742 567.935 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.540 332.802 803.185 399.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.870 484.432 806.405 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.595 259.523 539.020 334.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.140 265.281 101.695 351.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.830 220.592 505.900 313.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.090 305.960 493.615 322.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 145.988 35.335 225.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.410 288.547 58.240 503.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.075 413.979 359.460 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.490 293.357 547.785 452.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.430 295.261 505.225 536.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.165 156.219 437.910 301.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.380 27.648 218.010 109.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.840 222.118 119.675 307.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.505 358.063 849.005 545.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.705 293.931 621.845 491.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.625 70.503 188.180 154.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.905 245.853 653.175 419.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.355 271.824 638.630 473.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.875 196.268 670.520 274.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.530 270.303 693.320 354.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.340 164.041 653.545 256.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.100 477.375 728.255 544.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.790 155.947 119.900 256.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 41.155 213.354 109.065 264.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.705 446.443 599.345 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 436.295 228.369 459.335 264.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 24.045 242.800 55.085 298.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.295 120.118 126.720 268.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.135 131.205 666.460 222.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 139.175 232.268 158.335 247.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 531.485 98.127 540.815 117.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.310 146.124 492.070 248.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.550 78.532 106.800 133.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.285 108.055 99.160 215.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.590 68.171 223.880 88.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000447.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000447.txt
deleted file mode 100644
index 193ede5619cf3c5c9b1527ee8390b7e3de73f6ed..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000447.txt
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.185 72.956 545.450 91.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 133.410 82.295 143.000 105.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.940 185.907 586.300 393.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.045 221.121 120.885 309.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.955 305.139 716.205 503.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.960 145.248 492.070 247.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.665 278.548 146.330 462.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.050 137.456 194.570 297.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.435 174.342 171.290 300.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.670 27.729 278.000 48.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.860 267.996 695.005 351.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.005 64.771 329.725 120.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.040 84.632 353.875 120.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.045 30.917 535.900 71.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 149.520 126.817 171.150 156.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.040 134.534 240.495 218.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.570 70.408 188.160 152.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 304.705 28.419 317.545 36.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 263.090 27.815 283.800 57.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.490 446.191 598.090 544.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.875 475.234 726.970 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.110 483.369 566.190 544.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 478.730 478.080 502.250 503.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.335 482.291 805.890 544.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 699.535 478.080 729.105 522.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.875 316.900 768.750 422.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 436.555 221.131 460.660 263.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.375 118.048 464.180 235.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.035 427.982 526.925 485.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 500.485 448.301 518.760 505.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 126.700 340.902 159.130 400.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.735 109.082 97.885 215.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.750 120.058 125.450 268.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 139.470 231.034 159.590 247.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.915 168.303 275.630 225.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.230 118.411 167.455 224.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.510 77.832 106.475 133.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.680 229.704 600.400 390.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.340 245.525 652.660 419.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.900 333.220 803.100 399.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.680 181.374 526.680 275.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 420.420 226.833 439.550 246.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.880 221.282 505.895 313.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.290 260.339 538.920 332.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.335 28.217 315.365 76.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.080 163.935 653.670 254.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.260 195.346 670.930 273.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.600 194.379 49.255 259.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 24.690 241.607 56.985 295.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.640 266.142 98.955 335.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.640 332.369 113.005 504.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.365 145.596 35.495 211.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 39.555 213.077 84.560 275.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 530.140 96.238 540.410 116.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 615.520 91.206 627.625 115.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.035 82.068 571.535 173.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.370 111.082 597.070 169.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.040 127.447 667.680 220.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 213.740 73.561 223.970 89.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 806.055 449.787 852.590 487.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 55.930 163.185 73.525 193.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.935 291.483 624.115 489.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.175 269.134 640.615 468.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.450 416.165 357.120 545.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.630 292.858 548.025 452.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.340 294.420 505.365 536.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.965 357.680 848.245 544.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.960 185.892 701.300 299.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.215 358.033 801.335 544.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.380 380.533 728.515 521.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.630 31.235 576.270 109.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.850 31.945 622.985 160.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.175 119.786 711.965 225.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.615 40.876 539.345 164.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.430 131.502 594.600 233.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.685 69.320 447.155 155.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.730 155.559 437.570 300.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 682.910 273.647 718.925 320.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 475.840 427.755 507.655 496.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 553.965 389.267 576.220 413.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.530 154.496 119.195 256.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.855 26.601 188.230 118.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.615 83.066 220.220 163.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.715 26.958 219.540 107.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 4.100 287.605 60.100 503.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.990 325.005 88.605 522.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000459.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000459.txt
deleted file mode 100644
index 60ef74536981b5c95ddf611eabafc8d4f9caceb6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000459.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 537.030 130.076 593.330 229.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.355 183.167 591.135 392.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.120 178.256 699.995 280.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.770 116.230 714.270 209.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.330 370.791 724.305 524.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.250 348.105 789.820 544.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.075 358.415 846.920 544.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 679.600 263.790 706.835 303.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 437.410 222.123 458.490 259.987 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.540 302.353 714.295 481.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.665 294.737 545.650 451.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.110 286.280 628.255 488.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.845 477.320 804.065 544.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.380 338.650 801.585 489.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.475 30.388 575.980 122.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.075 37.178 540.000 161.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 307.615 27.522 319.645 34.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 698.435 471.245 728.380 513.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.550 26.641 281.780 56.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.545 117.600 161.455 276.382 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.520 77.913 592.885 137.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 50.385 156.405 69.655 193.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.570 144.271 492.470 247.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 479.255 430.667 506.065 496.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.785 154.234 437.705 299.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.190 68.292 447.385 157.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.225 419.484 339.645 545.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.470 295.755 505.225 536.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.080 447.425 589.180 544.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.950 477.441 553.075 544.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.745 155.574 117.205 253.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.035 174.211 170.175 299.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.925 319.922 83.000 520.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.100 281.505 138.860 465.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.535 63.905 338.655 117.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.380 285.268 61.980 502.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 4.895 207.022 56.680 280.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.715 227.518 598.775 412.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 218.905 74.835 226.825 89.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.695 136.519 194.135 296.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.820 25.739 223.955 137.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.180 243.551 652.815 415.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.930 113.903 463.225 236.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.065 160.898 654.635 252.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.450 220.214 504.850 324.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.340 318.255 773.580 394.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 150.480 125.452 170.425 160.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 500.435 430.576 531.860 483.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.360 330.480 110.580 501.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 807.850 447.465 856.550 491.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 612.415 82.769 628.505 108.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.405 71.843 547.130 90.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 525.175 92.611 534.650 112.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.000 192.667 671.455 284.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 582.700 138.307 602.650 170.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.545 130.797 663.905 220.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.025 178.900 524.225 274.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.125 158.495 610.330 182.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 139.460 230.188 160.070 247.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 193.417 39.575 261.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.595 239.833 54.760 303.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 565.585 380.684 580.460 408.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.840 473.189 726.425 544.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.500 31.139 621.970 147.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.885 85.161 209.485 163.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.605 122.783 118.850 187.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.005 107.687 93.765 215.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.785 263.528 538.380 333.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.525 26.490 276.615 47.867 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 37.515 213.475 80.950 268.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.095 143.959 33.880 216.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.470 262.042 641.160 462.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.440 133.980 240.390 217.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.305 167.255 274.175 222.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 419.440 226.687 436.260 245.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 118.750 339.652 158.110 399.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 131.155 84.547 146.000 108.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.920 76.976 105.050 134.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.930 25.447 187.545 108.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.590 69.325 184.865 150.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000462.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000462.txt
deleted file mode 100644
index 6788dfbf37f898e1c9cef033f3d016fbfe7615eb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000462.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 117.070 331.467 158.585 398.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 13.995 239.647 60.045 289.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 48.125 158.279 68.235 194.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.225 330.697 117.395 502.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 193.573 25.385 288.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 138.275 230.384 160.305 248.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.135 220.743 134.385 331.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.790 208.543 59.620 280.734 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.745 265.361 701.910 346.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.510 118.708 159.645 275.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.325 124.541 117.595 186.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.655 281.787 136.395 456.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.195 129.648 592.375 229.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.900 136.579 193.995 297.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.460 174.176 170.250 300.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.520 25.664 187.195 109.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.825 319.807 82.045 521.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.355 156.385 116.185 252.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.285 285.958 62.925 502.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.925 130.303 663.310 223.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.415 222.274 504.600 326.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 592.005 158.012 609.880 183.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 307.795 27.875 320.065 34.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.265 26.918 281.910 57.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.690 70.695 181.935 143.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 151.825 128.611 171.155 160.938 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.790 77.560 104.565 133.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.400 134.630 240.650 217.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.270 167.955 273.905 223.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.085 419.777 334.780 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 565.700 382.351 580.170 408.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 218.605 71.919 227.940 90.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 807.265 448.246 856.920 490.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.795 154.446 437.095 300.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.780 37.536 539.280 161.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.355 191.946 670.480 296.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 128.670 86.723 145.145 107.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.495 432.989 532.150 487.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.440 336.036 803.960 524.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.235 345.747 787.265 544.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.330 373.884 721.235 523.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.320 286.764 628.120 489.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.090 26.369 225.350 138.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.030 86.078 205.285 164.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.020 179.868 522.185 274.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.160 26.983 276.125 48.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 420.000 228.621 436.215 246.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.595 30.257 534.235 92.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.825 314.225 493.360 333.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.330 262.067 640.985 462.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.240 159.966 654.905 245.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 480.405 434.213 505.725 491.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 613.050 85.851 627.995 109.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.955 471.668 726.490 544.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 700.540 471.457 726.185 512.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.110 107.571 92.295 226.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.325 266.464 538.355 335.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.230 448.865 592.340 544.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.955 478.080 547.320 544.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.760 113.731 462.640 270.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.385 303.290 713.320 466.888 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.690 243.178 653.205 408.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.575 71.783 547.625 89.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.160 178.029 697.780 282.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.100 116.351 713.825 211.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.195 360.093 846.245 544.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.855 478.619 802.960 544.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.855 144.875 490.880 248.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.430 68.861 447.735 157.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.880 296.520 544.725 452.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 699.465 376.085 717.635 408.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.750 183.257 591.555 389.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.115 261.588 706.190 300.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.730 31.587 622.420 138.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.400 30.696 576.220 128.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 437.915 228.263 458.660 260.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.355 76.623 595.450 140.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 581.060 136.766 602.760 171.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 144.986 33.275 218.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.015 93.286 534.315 112.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.585 228.787 597.715 412.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.270 297.714 505.075 540.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000475.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000475.txt
deleted file mode 100644
index 63fdc6a1136ec33f2db79ee9e55263f3b23b36cb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000475.txt
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.505 158.213 604.080 188.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 442.080 228.107 454.200 263.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 44.095 162.787 69.500 198.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.295 269.008 45.465 389.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.975 383.444 582.555 408.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 114.690 324.128 156.410 393.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 682.715 262.052 714.320 297.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 500.325 458.209 519.470 502.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.685 167.688 273.435 222.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.065 442.212 502.715 475.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.930 113.701 458.035 269.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.265 259.674 700.050 342.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.155 127.029 591.210 222.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.880 296.571 713.425 411.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.110 86.405 196.415 162.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 140.190 229.956 162.425 249.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.300 324.889 785.135 379.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.075 482.110 876.890 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.055 469.739 805.730 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.950 283.081 115.605 460.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.585 112.260 83.770 176.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.485 268.358 538.440 343.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.090 124.551 565.195 221.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 497.150 442.000 524.430 488.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 418.765 227.941 435.540 247.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.045 155.277 656.920 246.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.820 319.167 494.295 334.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.635 329.463 126.190 501.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 196.465 31.110 320.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.760 177.384 518.550 270.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.560 227.750 505.260 343.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.515 68.725 448.495 151.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.010 113.404 488.885 177.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.540 70.418 549.930 88.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.635 123.458 626.155 256.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.995 30.449 575.950 125.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.035 365.613 848.565 544.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.355 135.406 240.240 217.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 522.740 96.449 533.100 113.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.270 77.616 102.565 135.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.715 217.801 138.190 335.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.155 123.528 107.075 206.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 146.583 29.775 219.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.105 114.905 707.930 211.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.725 31.607 625.475 124.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.005 179.203 595.380 383.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.245 223.171 596.320 403.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.770 76.870 611.750 205.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.450 284.618 627.535 486.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.165 305.244 501.860 544.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.990 464.218 724.335 544.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 221.415 70.549 230.945 90.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.880 238.156 647.635 407.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.150 81.756 324.580 132.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.875 301.910 542.990 463.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.055 318.628 82.750 519.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 120.635 84.481 142.605 106.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.920 137.043 193.745 296.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.370 25.523 189.475 129.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.425 341.078 778.425 520.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.070 38.035 537.280 160.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.905 154.854 436.180 300.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.340 425.992 318.145 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.450 145.233 488.140 254.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.795 176.538 690.955 290.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 276.965 131.351 292.975 159.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 527.520 88.737 544.695 112.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.640 368.097 710.160 545.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.450 207.324 52.480 274.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.285 234.046 81.755 319.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.925 124.027 662.745 229.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.210 470.132 527.805 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 806.895 452.472 856.475 491.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.115 124.052 147.900 248.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 621.490 289.353 645.500 328.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 690.090 390.355 703.900 415.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.460 337.567 810.540 511.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 173.935 37.465 192.110 67.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.155 186.627 668.815 294.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.755 175.571 168.745 299.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 699.940 470.696 716.870 507.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.035 26.324 231.335 139.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.200 283.782 69.040 499.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.180 454.789 574.870 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.875 157.901 111.205 247.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000476.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000476.txt
deleted file mode 100644
index a24749a8fd8aa4f8e46bc7f421eb901cf722c48b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000476.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 733.645 469.945 805.925 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.690 178.417 595.830 383.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 443.775 229.351 452.830 263.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.640 167.809 272.865 222.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.055 114.064 454.920 269.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.760 302.575 542.630 463.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.255 177.324 171.025 299.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.725 30.847 576.415 125.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 418.635 227.342 434.175 246.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 43.310 162.485 68.510 197.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 112.605 323.745 156.135 392.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 684.480 263.105 714.405 296.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.970 158.878 602.835 187.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 222.115 76.447 231.355 91.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 807.820 454.447 856.365 491.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.310 382.644 582.465 408.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.475 25.301 189.445 108.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.985 340.564 777.510 514.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.835 366.565 848.950 541.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.785 77.404 612.885 169.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.260 159.332 110.865 247.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 120.970 84.929 142.405 106.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.325 325.629 786.190 378.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 141.635 230.203 162.515 248.734 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.820 481.329 876.015 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.595 268.696 538.320 344.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.915 296.545 715.550 408.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.390 469.260 525.545 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.420 455.555 573.875 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.855 77.737 102.545 134.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.675 113.359 82.870 171.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.135 124.017 106.565 204.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.395 237.260 648.080 407.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.730 137.350 193.785 296.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 276.755 131.991 293.130 158.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.825 85.836 196.115 158.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 146.160 29.060 218.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 197.502 30.055 261.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.115 269.628 44.930 455.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.110 207.435 54.570 273.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.890 135.547 240.055 217.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.580 233.593 82.995 319.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.115 282.809 113.660 376.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 620.865 286.612 645.445 328.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.555 318.824 493.920 331.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.680 26.409 231.225 139.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.165 375.813 708.790 521.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.240 284.598 627.530 484.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.825 124.395 146.355 247.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.095 186.008 668.200 293.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.665 319.575 81.675 518.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.435 426.274 316.610 543.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.815 217.937 138.780 334.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.350 330.253 126.285 501.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.595 286.617 69.395 498.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.170 38.594 537.185 158.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.800 68.645 448.220 142.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.595 104.090 561.955 171.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.805 177.173 517.420 274.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.660 123.417 662.445 229.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.955 125.604 591.785 218.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.725 112.996 488.320 176.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.955 81.786 325.235 132.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.380 144.749 487.665 256.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.220 31.320 625.210 128.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.415 177.102 691.680 287.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.160 463.785 723.775 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.855 222.320 594.395 401.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.760 154.864 435.345 299.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.725 307.108 501.040 546.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.610 337.149 810.895 510.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.920 70.720 549.445 88.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.235 124.087 626.795 256.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 522.380 96.978 532.770 113.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.775 86.028 544.920 111.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.970 114.386 706.705 208.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.175 259.231 700.135 340.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.725 154.793 657.135 246.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000480.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000480.txt
deleted file mode 100644
index 202bf6a63c1f9953cb61cc9cbfc4de1db181820e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000480.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 441.115 143.727 486.610 259.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.440 269.678 539.885 355.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 112.925 323.479 156.685 391.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 495.290 443.219 519.435 506.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 525.615 86.561 544.830 113.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.025 233.169 88.465 319.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 418.095 228.969 435.350 246.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.715 27.341 232.980 142.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.330 25.120 191.375 126.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.160 428.672 312.910 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 221.790 77.147 232.415 93.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.340 466.692 804.875 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.260 137.239 194.620 296.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.105 123.619 143.355 248.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 621.565 288.103 645.945 328.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.280 122.178 663.675 224.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.960 121.539 625.230 257.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.730 123.841 591.070 221.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.740 125.120 561.120 201.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.875 103.048 561.515 183.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.660 112.880 487.570 175.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.245 158.072 108.835 246.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 146.331 27.565 221.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.340 87.191 196.530 162.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.870 462.158 723.065 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.455 294.113 716.465 405.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.180 382.316 583.060 407.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.715 325.816 788.555 383.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.525 154.340 657.425 249.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.040 230.248 506.210 347.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.990 456.522 571.145 543.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.415 236.590 649.545 407.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 808.275 456.386 858.325 494.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.645 338.716 811.890 508.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.190 112.804 702.380 207.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 684.480 263.346 714.815 299.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.990 158.173 600.025 185.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.720 205.728 59.185 270.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.095 329.211 125.905 499.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.740 318.099 81.150 518.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.025 286.804 71.180 499.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.455 217.252 139.340 371.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.865 367.679 850.365 532.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.605 302.575 544.075 463.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.830 465.815 520.565 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.215 175.415 515.450 275.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.300 78.024 101.990 130.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.540 113.233 452.405 269.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.225 124.173 104.985 207.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.700 112.880 81.290 181.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.665 37.596 537.215 160.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.915 154.592 435.355 300.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 4.990 269.718 41.905 461.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.680 177.324 170.800 301.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 119.390 86.048 141.870 109.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 42.085 165.180 66.175 196.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.295 135.854 240.210 218.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 440.620 225.498 454.110 266.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 179.165 38.075 188.760 59.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.190 31.043 575.350 126.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.565 341.310 774.400 512.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 495.940 458.778 515.390 507.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.680 478.690 874.530 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.530 185.791 666.255 294.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.690 177.873 690.530 272.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.075 283.620 626.575 483.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.315 366.308 703.925 544.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.830 31.245 624.930 121.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.905 306.977 499.120 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.585 222.486 597.065 400.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.125 178.618 595.790 384.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.765 70.393 549.165 87.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.135 65.204 338.595 102.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.445 81.817 324.310 136.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.155 283.807 108.640 367.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 142.835 230.787 164.075 249.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.800 167.784 273.185 223.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.050 79.505 609.535 161.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.140 68.715 448.395 140.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.665 257.710 700.195 339.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.430 31.481 597.995 101.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 520.165 96.661 531.620 113.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000499.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000499.txt
deleted file mode 100644
index 1a6e138cec1dea0f78c50dae5d008b400782d898..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000499.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 533.635 68.065 544.225 85.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.830 446.846 509.565 500.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.525 219.151 595.960 383.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 127.120 89.508 143.750 108.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.760 168.454 685.125 259.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.410 307.395 548.355 480.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.020 309.193 489.955 525.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.720 78.250 312.270 177.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.200 283.948 74.645 496.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.860 77.172 98.225 135.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.595 123.276 132.740 242.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.530 121.257 583.875 220.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.615 102.247 572.975 187.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.215 150.174 648.725 250.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.150 122.057 655.640 207.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.305 256.038 701.800 331.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.670 231.784 651.645 403.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.045 289.735 706.780 376.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 563.480 374.060 585.455 399.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.135 34.015 531.905 154.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.580 30.197 621.205 135.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.415 109.787 693.080 212.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.925 108.382 441.185 218.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.120 75.309 643.315 130.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 579.350 149.343 592.080 186.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.425 139.596 481.935 264.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.505 455.132 710.445 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.320 111.177 480.270 182.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.645 230.883 512.330 347.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 431.405 232.389 453.550 266.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.745 329.402 787.690 459.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.790 471.940 868.080 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.665 458.537 796.835 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.510 328.042 752.635 543.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 528.660 84.602 542.365 112.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.130 369.925 855.595 529.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.835 275.193 624.825 474.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.455 172.332 508.845 267.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.490 135.149 242.380 206.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.620 166.650 270.325 222.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.435 354.481 690.590 515.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.210 447.767 485.590 503.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.375 29.779 597.035 122.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 416.540 226.913 433.200 245.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.810 116.028 619.415 253.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.010 175.984 590.260 380.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 519.975 91.573 529.475 107.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.740 153.599 433.825 299.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.075 29.799 572.355 120.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.170 346.286 812.280 519.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 819.695 462.989 863.560 501.306 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.135 463.982 561.350 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 266.720 127.754 282.190 158.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.985 63.814 337.010 110.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.685 73.108 179.010 135.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 477.830 463.246 498.525 516.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 127.550 319.071 160.665 389.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.190 456.396 492.030 543.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.495 434.011 283.480 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.050 212.377 148.145 399.382 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 34.985 161.462 56.815 199.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.870 316.170 100.255 513.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.095 326.314 129.465 496.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.260 272.982 32.905 461.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.465 184.169 659.380 290.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.090 158.531 95.635 233.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 682.410 254.204 696.960 286.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.955 67.315 448.170 137.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.970 135.229 190.765 298.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.450 234.252 74.855 308.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.185 231.301 106.885 391.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.970 113.379 77.585 204.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.635 200.807 70.225 269.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.450 176.729 163.555 299.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 753.260 420.497 777.880 447.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 675.505 451.147 695.110 490.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 624.615 280.503 649.925 324.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.565 24.848 236.630 138.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.280 281.505 552.480 401.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.010 89.125 173.380 189.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.025 25.044 196.210 100.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000500.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000500.txt
deleted file mode 100644
index dad7bef768f8907c74733774428f0ca9b0f993be..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000500.txt
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 431.280 232.303 453.015 266.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.925 75.833 240.695 93.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 623.965 284.719 650.210 323.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 458.200 252.643 470.800 261.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.395 456.471 489.655 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.755 448.684 508.775 501.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.500 433.800 282.350 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.980 29.799 572.450 122.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.215 168.534 684.940 285.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 579.950 150.633 591.665 181.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 464.325 450.054 482.070 502.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.790 370.509 856.700 526.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.970 329.503 787.840 411.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.970 288.285 706.250 372.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.720 254.033 701.890 329.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.820 251.540 632.245 447.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.690 281.948 552.310 386.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.065 230.626 513.135 348.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.780 111.414 479.765 232.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.885 470.812 867.715 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.490 348.764 811.825 525.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.405 327.569 752.400 544.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.595 354.633 691.225 521.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.580 309.335 548.355 482.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.565 150.310 648.975 252.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.495 122.662 653.700 199.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.595 159.281 95.325 235.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 38.200 161.749 56.505 198.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.080 171.844 509.090 266.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.695 184.169 659.195 290.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.505 309.612 488.805 518.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.895 25.049 236.600 140.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.530 139.103 481.025 266.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.970 24.777 196.775 99.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.980 176.518 590.025 378.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 157.505 232.716 167.520 248.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.985 458.602 795.740 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.740 465.024 560.410 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 563.170 373.476 584.990 399.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 528.120 85.146 542.165 112.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 416.675 226.702 433.295 246.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.930 77.837 309.545 178.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.370 89.125 171.040 191.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.785 33.758 531.975 155.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.160 63.381 336.525 110.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.645 30.197 620.635 135.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.055 30.132 596.825 122.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.060 107.727 440.625 217.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.525 154.259 434.015 299.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.935 121.080 582.580 219.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.325 101.748 573.170 188.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.545 115.348 618.860 254.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.910 109.953 693.130 212.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.890 281.223 75.730 498.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.010 272.982 31.665 463.246 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.540 326.163 125.180 495.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.450 315.570 101.840 514.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.955 67.315 447.700 137.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.570 130.243 93.460 190.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 519.235 90.777 529.220 108.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 431.655 178.986 440.420 205.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.725 73.415 177.955 133.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 533.660 68.025 543.920 84.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 753.180 419.867 777.845 447.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 676.850 452.326 693.805 491.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 265.735 128.732 279.795 158.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 819.245 463.075 864.045 501.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.370 231.573 650.270 402.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.120 200.993 71.625 268.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.055 235.134 77.035 300.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 128.230 319.716 160.680 389.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.955 176.946 167.525 300.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.750 166.489 269.060 221.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.580 75.661 643.940 130.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.125 124.405 132.620 241.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.830 219.151 593.490 402.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.710 213.152 148.945 398.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.085 135.778 191.085 297.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.280 76.936 97.660 135.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.785 113.117 77.045 186.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.135 275.551 624.145 475.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.850 135.224 242.020 216.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.015 231.628 107.815 390.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.805 453.348 710.255 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000509.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000509.txt
deleted file mode 100644
index e9ccf61b9d5386b24d0633bd70a73d669f520d65..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000509.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 526.020 29.270 570.545 119.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 16.035 368.253 29.560 395.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.495 227.357 117.255 363.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.865 233.633 81.350 288.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.545 117.257 73.240 186.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.315 130.348 93.815 186.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.090 72.745 177.135 148.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.325 166.424 268.440 222.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.290 474.464 490.315 540.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.455 25.623 246.285 143.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.015 136.232 189.230 294.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.095 127.372 128.670 229.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.805 215.585 598.035 378.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.615 227.961 652.865 392.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.730 76.885 306.025 177.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.565 77.112 96.615 139.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.190 135.607 260.350 214.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.025 120.410 649.545 201.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.910 200.852 76.540 271.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.795 168.756 681.060 285.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.835 108.261 688.650 210.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.225 30.197 622.020 135.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.810 34.579 530.315 154.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.350 138.760 479.480 270.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.900 153.504 433.325 299.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.435 354.471 684.585 498.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.250 349.198 812.640 523.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.935 276.130 623.595 470.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.020 323.912 745.640 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.620 115.681 614.300 254.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.440 171.667 587.470 377.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.690 316.034 481.195 498.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.370 313.661 553.960 506.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 136.755 320.053 161.105 390.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 580.385 150.849 591.140 180.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 474.755 456.900 502.940 519.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.170 373.083 856.970 517.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 31.910 167.361 52.740 203.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.925 107.042 436.535 216.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.955 67.315 446.715 135.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.925 436.777 266.095 548.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.250 282.940 76.145 498.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.190 315.898 113.440 512.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.190 324.849 131.395 495.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.395 212.165 155.210 397.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.250 160.127 90.470 235.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.315 176.619 163.645 300.333 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.270 463.644 867.225 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.660 334.303 786.555 475.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.760 455.751 788.570 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.645 181.429 652.800 262.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.165 282.548 729.860 378.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.465 249.444 633.120 443.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.620 109.510 474.565 230.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.960 63.653 336.410 110.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.090 281.188 558.200 410.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.880 454.245 471.030 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.795 170.781 509.910 267.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.015 235.033 516.040 366.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.925 471.008 561.405 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.585 446.906 705.005 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.535 76.064 652.250 143.938 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.570 29.744 607.185 122.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 157.590 232.001 168.665 248.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.835 249.328 707.115 330.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.555 146.160 646.485 244.246 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.980 97.844 573.240 168.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.260 119.156 579.295 212.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.195 24.576 200.015 110.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.690 89.629 159.720 225.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 623.940 272.720 653.380 319.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 236.475 78.930 245.640 94.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 455.000 457.741 475.780 510.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 564.730 374.363 579.955 398.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.530 126.369 277.890 158.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 61.365 258.471 102.520 324.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 429.800 224.622 452.040 266.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 834.975 466.435 865.455 505.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 520.610 89.931 529.430 107.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 527.005 84.003 539.965 111.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 430.985 177.802 441.325 202.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.245 64.096 539.090 81.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 456.690 250.522 471.080 264.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 416.215 226.722 432.395 244.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 669.130 450.251 686.485 485.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.770 202.821 28.945 315.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 753.405 421.242 777.995 449.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.620 29.039 524.910 71.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000513.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000513.txt
deleted file mode 100644
index 328597542477541638052ad8d9bce980eb9a9818..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000513.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 382.805 108.644 435.235 216.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.705 153.997 433.590 298.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.985 138.705 477.970 272.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.705 169.285 509.200 267.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.700 33.532 528.560 154.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.900 29.930 567.465 116.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.320 30.011 622.110 131.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.540 168.756 679.130 291.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.355 318.341 479.965 500.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.945 350.386 681.255 492.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.885 170.232 588.675 368.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.955 274.906 623.595 470.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.060 176.457 162.955 300.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.765 323.816 132.165 495.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 12.120 370.202 30.665 396.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.655 127.105 127.950 238.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.430 135.441 187.775 295.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 13.110 282.961 75.155 477.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.130 225.090 121.135 361.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.280 91.327 154.940 215.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.065 25.316 245.195 145.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 752.275 420.663 779.035 450.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.025 335.230 786.605 457.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.285 71.657 176.475 146.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.510 248.477 708.035 347.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.960 460.632 866.435 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.995 281.837 739.820 377.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.205 444.383 703.565 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.515 452.422 785.670 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.315 281.465 559.455 471.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.830 118.154 577.360 209.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.235 471.849 563.680 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 429.015 222.849 451.610 265.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.265 118.325 70.635 206.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.240 136.322 265.810 216.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.635 77.006 655.040 139.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.705 77.258 95.565 141.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.785 108.503 473.500 230.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 429.530 176.024 441.855 201.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 456.330 247.857 469.685 263.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.040 453.364 462.635 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.415 372.051 579.170 395.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.505 247.177 635.400 438.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.170 119.337 648.980 193.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 416.455 227.125 430.940 245.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.565 237.733 516.280 369.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.565 232.238 81.995 289.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.975 200.106 87.965 288.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.970 77.016 304.890 177.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.580 30.132 607.035 119.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.785 107.848 687.170 208.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.705 213.525 598.550 388.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.675 314.326 556.115 508.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 838.450 469.250 865.275 505.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.305 166.373 267.930 221.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.285 160.374 88.375 239.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.090 212.195 156.935 396.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.360 24.621 200.890 110.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.405 299.220 473.145 372.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 463.020 478.015 488.255 543.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 472.290 460.209 498.225 529.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 64.830 257.221 103.245 327.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 30.430 167.784 50.295 204.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 579.520 149.655 591.055 179.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 140.000 319.121 162.995 388.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.825 323.695 742.410 543.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.950 227.049 653.205 389.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.425 376.403 856.440 515.213 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.005 350.895 812.025 524.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 252.340 126.661 275.385 156.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 452.390 461.383 472.510 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.630 130.001 93.110 188.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 202.494 29.425 330.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.980 438.419 258.520 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 237.630 80.280 246.465 96.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.090 63.603 335.915 109.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.120 145.515 645.510 241.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.960 115.137 611.950 253.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 525.225 84.184 538.330 111.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 520.175 88.964 528.825 107.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 527.600 63.583 537.605 81.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 626.660 269.471 653.305 317.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.780 179.757 652.600 257.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.010 96.328 572.560 168.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.925 315.611 114.545 510.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.465 67.315 445.735 136.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.315 28.988 525.315 71.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000520.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000520.txt
deleted file mode 100644
index 85a2f4379d28e43fcc156c10ffc504d9d7790eb8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000520.txt
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 521.505 95.608 570.685 166.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.375 200.076 91.695 287.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.140 230.293 84.975 289.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.155 118.149 68.165 216.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.535 162.238 86.835 240.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.980 223.886 130.965 377.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 201.658 29.910 326.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 158.710 232.540 168.020 248.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.880 127.956 125.985 249.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.225 138.388 271.195 218.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.665 167.184 268.035 222.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.110 63.729 335.115 116.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.900 77.550 94.820 147.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.450 24.591 156.400 72.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.700 71.244 175.825 196.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 664.200 441.924 679.195 478.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 564.295 367.180 578.200 391.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.495 457.590 864.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.120 213.364 598.815 377.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.220 30.222 621.875 130.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.715 322.844 741.080 544.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.065 25.518 218.695 86.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.740 227.231 653.150 376.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.640 30.192 607.775 118.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 752.230 420.885 783.390 451.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 4.465 369.708 19.895 398.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 240.825 83.338 247.665 98.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.965 26.172 246.785 147.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.695 450.377 448.650 543.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.780 472.575 563.120 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.370 67.537 153.695 163.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.630 134.952 186.590 295.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.660 24.777 203.975 115.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.305 176.518 163.655 300.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.935 77.782 299.435 210.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.870 153.665 432.670 299.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.415 109.525 434.325 217.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.925 30.343 565.720 117.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.240 30.852 529.415 151.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.870 168.983 589.425 370.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.855 110.724 611.005 245.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.920 105.894 684.705 199.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.900 166.937 508.730 270.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 26.590 168.554 47.320 206.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 245.100 127.492 270.165 155.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.330 315.565 558.960 513.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.905 319.449 478.790 528.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.210 271.899 624.050 462.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.640 345.888 677.390 502.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.375 379.541 856.350 516.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.620 350.563 814.715 526.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.545 284.462 557.210 472.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 144.030 316.039 164.795 385.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 576.900 147.978 591.155 178.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 68.180 254.698 111.620 324.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 430.185 224.445 451.365 265.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.750 461.680 493.425 544.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 837.315 473.547 865.280 509.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.590 139.244 478.485 275.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.095 322.642 133.705 495.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.095 291.136 47.810 477.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.795 67.708 445.175 136.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.295 209.334 160.990 397.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.325 315.898 112.315 510.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.565 282.512 76.630 498.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.300 441.234 698.360 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.025 448.805 780.990 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.775 107.576 471.690 233.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.715 246.724 710.820 346.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.885 336.529 789.645 487.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.865 280.543 732.205 368.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 523.065 81.132 533.345 110.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 518.400 85.912 527.465 106.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.130 77.752 662.530 161.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.275 118.063 648.025 215.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.035 117.731 575.095 208.896 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.130 145.797 644.700 237.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 627.275 272.463 653.510 316.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.110 167.512 678.335 303.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.150 178.754 655.595 270.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.360 243.939 637.950 433.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.185 93.573 149.480 209.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.425 63.955 536.680 81.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 449.650 461.816 470.525 543.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.215 442.665 244.335 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.960 241.289 515.715 411.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 455.840 479.768 482.905 544.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.655 303.587 473.755 376.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 415.705 226.823 432.715 245.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 456.375 246.699 467.495 261.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000524.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000524.txt
deleted file mode 100644
index d6c46800f9b0066f0bc8b86493c240e034bdf709..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000524.txt
+++ /dev/null
@@ -1,89 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 525.825 63.920 536.450 80.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.590 77.611 295.800 211.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.470 282.165 78.450 496.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.455 206.861 164.820 395.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 145.065 314.684 165.660 375.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 753.755 416.251 786.345 453.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 834.940 476.141 865.125 512.987 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.100 315.152 120.640 509.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.460 322.305 740.490 544.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.430 30.635 621.185 128.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.235 127.266 125.290 241.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.875 107.641 433.770 217.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.630 166.308 508.160 271.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.070 67.788 152.880 186.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.495 319.469 478.340 530.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.640 315.691 557.555 513.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.455 117.005 573.935 207.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.735 146.084 643.115 235.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.995 177.913 657.570 283.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.200 30.489 607.030 119.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 72.010 253.580 115.450 321.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 466.765 461.710 490.970 544.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.840 25.598 248.735 147.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.670 246.674 712.590 342.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.825 241.073 513.670 371.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.310 287.182 559.905 474.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.970 449.248 441.575 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.805 241.521 639.500 434.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.620 439.794 698.415 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.220 67.657 444.950 136.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.055 176.437 162.370 299.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.200 199.673 93.615 277.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.190 336.066 792.050 484.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.725 280.215 732.475 365.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.680 381.757 855.075 516.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.265 153.761 433.775 299.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.620 138.443 478.475 252.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.385 294.082 50.120 473.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.195 29.965 565.435 111.213 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.185 211.349 598.950 392.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.790 136.826 187.315 294.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.405 107.067 470.505 231.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.295 166.278 678.745 297.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 632.755 278.221 653.105 317.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 575.515 147.051 590.190 176.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.570 322.300 133.410 496.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.835 25.160 206.830 129.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.255 116.466 645.995 213.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.130 76.916 666.905 155.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 157.530 232.182 167.930 247.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.390 481.485 480.205 544.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 444.400 460.355 465.465 540.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 456.330 245.551 466.150 260.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 431.850 231.573 451.480 265.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 25.560 167.250 46.940 205.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.065 128.087 267.035 156.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 490.990 263.105 518.475 302.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 563.965 364.999 578.005 392.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.215 25.628 218.895 86.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.310 167.124 589.560 369.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.230 30.736 531.895 150.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.690 104.493 683.685 194.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.375 165.955 266.875 220.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.220 139.904 273.415 221.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.695 93.880 142.685 198.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.980 73.435 174.310 196.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.450 96.092 569.180 168.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 415.560 226.334 431.120 245.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 0.005 367.311 16.110 400.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.330 270.353 624.350 459.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.070 342.927 676.440 498.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.265 23.800 156.045 69.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.865 439.623 680.685 476.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.650 77.152 94.650 148.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.105 118.758 67.265 196.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.695 162.475 84.705 232.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 48.490 229.372 88.715 293.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.095 223.262 143.645 417.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 200.197 30.655 329.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.325 306.625 473.325 378.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.850 474.902 564.415 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.245 63.774 334.905 118.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.605 443.365 237.040 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.055 351.847 816.775 519.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.525 456.184 863.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.170 444.927 779.150 543.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.875 227.699 652.425 364.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.285 112.442 609.830 250.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.630 86.315 526.720 105.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000528.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000528.txt
deleted file mode 100644
index c91c113f3fd55e28418773f5d8be1161cef2487d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000528.txt
+++ /dev/null
@@ -1,91 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 527.795 166.580 589.090 368.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.640 136.242 187.920 293.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.665 165.124 507.380 270.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.045 30.736 621.020 114.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.310 320.431 476.615 546.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.140 317.489 553.145 523.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.030 315.394 133.740 505.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.835 294.561 52.055 472.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.675 339.652 676.445 497.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.445 81.363 526.655 104.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 240.230 128.787 262.895 156.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 23.925 169.698 47.535 206.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.855 30.273 533.100 150.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.815 29.970 563.955 116.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.040 26.077 250.950 147.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.280 30.227 606.935 118.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.960 455.026 860.425 544.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.030 353.877 818.465 526.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 756.185 427.166 785.490 456.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.855 439.537 679.820 475.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 562.085 362.012 579.960 388.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.500 241.168 640.200 433.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.265 212.457 597.440 392.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.980 227.508 652.050 338.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.965 177.828 659.295 288.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.225 290.969 560.805 477.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 448.465 464.284 465.135 524.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 442.940 464.344 475.845 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 433.870 222.365 452.605 264.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.140 96.802 567.080 239.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 463.645 463.115 488.890 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.105 117.111 579.550 286.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 153.920 231.981 167.605 248.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.580 167.240 259.415 217.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.890 228.183 93.050 339.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.860 93.926 138.545 205.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.175 140.584 272.520 223.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.855 24.586 153.005 68.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.415 281.455 78.845 491.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.405 137.627 478.170 275.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.535 105.667 432.450 216.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.600 82.779 252.635 98.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.495 320.441 132.260 495.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.870 496.460 772.750 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.320 78.235 94.195 150.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.135 68.373 150.190 193.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.660 266.444 623.140 459.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.770 318.013 734.885 538.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.280 224.052 149.960 415.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.575 337.980 792.785 490.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.230 104.564 682.285 192.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.290 115.585 643.195 208.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.155 75.772 670.315 134.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.325 78.064 292.795 212.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.070 64.222 536.860 82.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.890 128.369 123.245 244.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.800 154.425 432.920 299.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 572.060 146.024 589.600 175.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 489.010 261.463 520.145 299.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.925 119.337 64.735 217.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 415.090 225.931 431.190 245.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.285 241.748 513.560 374.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.525 67.859 444.140 134.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 77.785 254.592 123.240 320.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 834.165 477.113 864.930 513.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.225 443.864 776.620 544.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.340 25.271 207.780 137.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.385 478.186 564.515 544.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.225 446.584 434.515 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.380 308.680 472.965 380.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.505 199.487 32.120 327.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.195 106.785 469.680 247.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.905 443.879 230.115 544.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.005 176.704 160.435 300.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.475 71.571 172.110 167.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.680 64.298 335.030 117.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.005 24.918 219.310 86.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.835 112.240 608.465 248.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 455.680 243.274 466.125 257.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.290 163.885 82.320 228.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.035 205.904 168.000 395.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.205 132.847 87.330 189.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.430 440.061 695.510 544.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.575 197.679 96.960 277.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 150.870 313.374 167.660 367.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.325 146.009 642.110 234.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.360 164.303 677.695 284.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 625.250 270.212 654.115 317.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.410 246.246 712.780 340.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.570 281.404 730.595 360.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.175 382.623 853.585 516.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000549.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000549.txt
deleted file mode 100644
index e88b4bd69c9b7c779ff8a6d441e0e64e8e18536a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000549.txt
+++ /dev/null
@@ -1,91 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 107.735 207.400 169.055 399.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.360 168.257 69.355 242.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.430 144.185 272.355 223.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.065 169.577 228.640 219.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.285 313.828 148.720 508.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 516.720 90.576 526.035 106.407 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.310 347.823 807.215 506.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.330 336.524 664.765 511.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 108.210 251.998 152.725 320.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.835 223.116 644.775 332.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.890 64.640 536.900 82.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 611.875 79.434 621.115 103.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.885 174.584 663.405 330.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.045 328.556 537.810 538.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.775 97.784 117.040 231.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.310 113.359 602.775 205.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.260 105.047 679.875 190.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.340 103.818 428.605 222.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.905 108.850 471.265 251.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.005 156.732 432.210 302.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.010 114.255 573.195 281.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.510 29.860 257.105 133.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.135 77.671 276.130 214.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.460 32.474 532.625 152.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.880 32.172 562.665 114.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.675 195.633 106.200 285.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.050 139.188 187.455 254.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.860 70.750 138.970 198.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.470 316.543 473.405 416.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 110.690 128.883 128.570 163.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.905 221.902 168.740 414.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.940 135.950 108.980 245.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.565 200.464 47.795 385.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.340 455.263 198.970 544.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.760 178.679 158.550 224.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 22.375 178.961 39.435 206.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.695 142.735 636.925 251.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.135 298.555 29.610 458.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.775 285.393 88.295 494.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.660 229.820 112.435 344.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.015 125.518 61.440 193.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.100 80.749 86.870 151.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 134.525 132.358 158.155 166.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.455 438.514 770.305 532.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.630 116.446 630.665 190.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.970 447.657 842.495 544.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.250 484.865 771.830 544.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.800 84.335 690.475 236.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.825 32.494 607.275 110.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.280 241.340 712.240 343.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.100 211.999 599.590 340.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.595 164.192 672.175 311.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.765 165.870 595.610 368.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.490 70.111 441.960 139.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.650 66.318 334.305 118.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 435.515 223.665 457.590 264.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 414.280 229.125 430.095 248.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 225.860 125.926 247.265 154.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 272.980 119.247 288.120 136.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.220 27.129 146.555 75.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 442.150 478.116 452.525 538.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.015 252.567 511.800 371.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 457.225 244.649 471.865 259.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.645 28.076 215.520 86.914 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 462.890 436.887 483.495 488.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 453.655 474.484 486.940 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.210 296.354 554.270 499.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.170 494.567 558.740 544.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 446.845 496.395 465.600 544.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.105 443.592 399.815 544.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.695 138.433 74.665 195.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.485 421.676 35.660 544.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.055 480.513 486.720 524.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.945 95.351 541.190 242.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.160 164.948 508.485 283.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.720 26.530 125.120 100.726 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.120 311.369 729.175 544.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.675 238.751 641.365 424.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.935 266.076 608.390 457.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.445 334.076 463.270 544.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.325 389.378 851.085 515.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.800 74.709 156.030 200.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.230 433.447 689.570 544.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 726.100 363.140 736.970 395.987 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.090 273.657 749.805 463.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 822.745 485.933 864.400 523.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 553.090 361.886 576.185 385.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 496.290 258.727 517.095 300.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.175 27.830 207.915 157.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.830 33.013 620.210 116.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.720 138.116 474.800 297.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000552.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000552.txt
deleted file mode 100644
index fc757cf2788fd38baae7f927346f4cce43b50ed8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000552.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 434.920 223.972 458.060 265.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 413.775 230.374 430.720 248.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.100 81.263 87.125 140.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 131.215 131.507 155.450 166.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 108.485 128.052 129.060 165.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.720 27.633 144.990 76.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.605 78.069 274.590 215.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.490 70.629 441.640 145.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.950 67.194 334.190 119.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.745 99.089 116.775 230.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.000 33.602 532.835 151.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.975 299.059 557.970 500.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 463.635 437.834 482.640 490.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 445.475 491.121 486.195 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 450.480 476.957 485.210 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.350 496.052 555.125 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.535 138.272 474.960 297.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.765 265.578 605.975 456.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.270 329.211 539.295 540.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.660 197.855 105.260 287.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.135 299.648 26.955 455.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 455.810 244.332 470.690 259.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.865 254.839 512.655 369.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 111.280 250.487 157.640 322.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.610 208.035 169.285 399.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.880 311.989 728.465 544.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.055 320.119 472.020 423.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 22.665 178.442 37.945 201.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.980 170.186 227.960 220.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.695 144.699 273.280 222.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 441.000 477.375 466.195 543.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.735 443.703 394.890 544.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.265 484.341 771.050 544.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.435 432.289 687.885 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.110 136.987 107.060 245.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 261.370 29.290 275.925 60.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 610.600 87.614 621.665 105.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.650 457.836 193.535 544.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.665 168.580 68.990 246.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.005 200.464 48.990 386.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.305 284.925 87.740 493.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.505 314.205 148.980 509.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.215 221.126 169.190 415.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.895 229.996 115.105 346.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.130 28.555 215.295 87.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.505 104.352 678.415 196.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.590 237.889 641.615 424.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.235 333.734 662.870 513.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.765 178.991 158.355 222.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.305 348.503 808.105 506.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.010 335.512 461.600 544.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 224.090 126.908 245.975 156.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 271.225 120.133 287.050 138.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 494.330 259.614 517.790 302.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 822.720 488.295 864.035 526.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.225 27.749 124.630 122.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.440 222.667 646.045 334.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.770 164.988 672.485 310.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.775 142.201 636.690 251.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.455 115.076 629.815 190.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.605 85.529 691.920 239.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.110 33.184 607.955 112.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.955 28.585 208.240 157.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.715 74.216 155.640 182.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.865 71.904 138.910 199.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.035 139.632 186.595 253.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.875 104.715 427.995 220.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.905 33.894 618.900 115.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.125 33.174 563.205 115.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.995 30.650 257.800 132.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.315 157.347 431.575 302.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.755 108.201 472.215 249.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.810 115.378 572.720 282.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.595 94.938 540.365 243.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.065 165.562 507.685 285.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.345 174.700 664.695 307.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.365 165.870 596.390 367.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.995 112.477 602.225 202.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.800 240.695 712.435 339.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 551.950 359.967 574.985 384.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.555 275.329 751.345 453.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 724.890 362.213 740.165 396.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 756.930 498.329 774.245 533.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.115 392.813 851.020 510.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.685 447.470 841.920 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.430 436.691 769.135 537.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.080 212.054 598.830 310.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.125 65.008 536.655 82.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000585.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000585.txt
deleted file mode 100644
index 782f10b87c5c8ae0583282763a07e1828f0de499..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000585.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 8.400 202.932 63.965 394.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.755 36.287 219.160 170.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.775 35.415 152.880 137.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.985 90.022 92.365 175.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.070 144.880 465.180 304.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.300 164.076 432.120 311.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.435 170.227 504.700 302.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.765 117.650 561.045 283.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.260 166.081 669.680 289.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.975 83.967 257.780 220.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.870 274.111 748.550 429.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.570 40.770 530.895 152.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.600 41.092 558.435 118.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.210 41.626 614.030 124.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.860 82.864 137.045 210.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.540 232.107 143.765 349.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 439.985 459.443 474.570 514.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 611.235 81.761 622.080 114.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.905 215.152 597.205 391.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 656.095 250.366 674.555 285.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 494.000 264.691 511.660 305.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 150.420 110.462 167.385 131.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 143.095 252.512 167.900 319.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.775 117.388 591.950 196.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 737.990 362.349 749.525 394.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.385 290.486 86.510 499.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.680 329.155 659.180 467.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.735 307.939 724.895 542.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.555 238.050 654.065 419.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 417.405 503.452 444.785 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.520 97.215 268.140 118.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.715 350.986 543.095 544.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.010 315.137 147.600 509.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.270 144.941 623.110 269.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.105 96.087 705.210 247.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.110 106.105 674.685 197.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.445 98.726 533.510 246.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.200 93.256 612.100 109.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 828.455 506.600 878.370 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.170 119.373 621.475 173.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 461.330 217.943 467.500 239.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 413.445 239.839 429.480 258.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.705 43.006 263.725 168.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.315 241.229 726.275 310.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.725 481.586 768.105 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.205 442.756 832.620 544.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 428.315 461.131 453.405 518.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.350 427.287 667.260 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.135 342.957 459.480 474.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.385 366.837 799.220 497.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.895 106.080 419.460 230.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.125 178.482 656.490 277.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 253.810 125.599 270.585 143.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.300 113.746 477.000 201.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 439.370 230.782 467.345 273.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.815 79.318 437.475 179.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 426.970 176.080 436.470 200.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.560 75.747 334.480 131.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.550 210.377 168.500 398.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.110 178.699 226.985 228.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.315 151.126 269.055 228.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 91.575 137.813 115.680 170.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.615 147.827 185.610 239.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.110 108.820 55.300 180.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.685 150.920 97.400 234.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.425 37.546 268.485 59.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 250.285 37.365 275.135 68.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.090 456.471 344.065 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 459.210 247.313 469.765 261.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.585 318.149 550.225 539.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.500 418.845 661.455 461.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.055 435.195 740.710 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 767.385 463.241 780.800 486.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 800.730 412.579 862.555 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.090 382.916 843.995 461.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.030 263.125 589.295 450.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.225 353.922 434.575 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.925 140.297 51.260 197.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.570 271.647 515.600 408.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.260 476.887 155.005 543.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.605 224.148 191.705 359.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 409.612 53.560 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.090 198.545 104.330 328.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 408.905 519.888 420.060 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 402.375 502.827 421.035 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.080 181.313 50.860 245.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.460 133.517 230.170 160.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000589.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000589.txt
deleted file mode 100644
index 7535356a71325b6654a133362c0174e186345cd0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000589.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 465.335 171.823 504.420 306.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.350 146.371 464.900 304.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.300 166.252 432.380 312.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.410 42.946 557.480 121.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.900 44.089 613.720 125.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.215 118.788 561.045 283.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.985 108.049 420.330 232.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.550 42.528 530.255 150.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.490 37.153 154.795 140.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.455 38.367 219.550 172.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.570 45.520 265.515 170.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.885 84.935 257.780 220.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.190 203.945 62.405 392.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.450 234.227 147.145 348.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.350 39.143 217.140 99.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.925 92.027 91.770 177.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 166.335 39.259 178.450 57.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 414.110 240.090 430.145 258.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 830.890 509.234 879.415 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 738.735 363.825 751.170 394.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.110 215.570 597.205 392.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 521.600 91.775 529.275 98.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 460.070 219.761 466.695 240.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 460.620 247.495 469.815 261.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 248.095 39.289 274.420 70.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.370 353.011 542.760 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.575 357.086 431.810 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 153.070 112.250 169.520 134.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 147.215 252.597 168.595 316.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.380 263.125 588.965 450.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.030 240.906 656.515 417.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.310 326.662 658.855 465.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.625 310.599 725.375 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 211.680 133.416 228.525 162.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.300 105.531 267.570 121.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.370 179.983 227.245 230.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 88.410 139.163 110.535 171.914 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.430 149.373 186.425 241.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.715 142.135 48.665 197.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.140 111.248 49.090 182.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.435 156.360 64.800 204.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 439.290 461.201 469.040 516.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 655.220 250.033 673.715 290.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 252.030 126.470 267.200 144.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 494.000 260.536 511.960 306.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 611.235 82.517 622.660 115.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.435 211.853 168.500 399.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.145 199.260 105.795 336.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.330 480.201 151.135 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 410.992 54.960 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.450 460.028 340.020 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.035 184.225 47.350 252.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.665 152.491 97.190 272.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.725 480.770 768.105 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.710 432.898 738.160 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 635.100 420.316 662.420 458.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.330 426.320 664.100 543.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 425.805 461.448 450.645 525.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.715 347.087 459.845 477.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.055 275.188 747.215 461.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.925 242.125 727.990 312.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.125 178.482 656.490 276.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.585 166.081 669.540 284.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.060 443.854 832.975 544.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.300 416.115 864.175 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.930 386.703 824.310 464.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.260 369.305 798.960 490.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.590 106.367 674.960 198.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.025 145.238 620.840 270.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 413.995 508.816 444.490 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 767.205 466.122 782.090 487.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 399.395 508.464 418.135 544.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.215 98.726 533.510 245.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.745 315.863 148.175 509.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.385 290.486 86.385 502.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.180 121.065 619.330 175.526 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.000 117.564 589.285 196.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 604.915 93.659 611.870 110.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 438.025 231.049 466.940 274.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.300 115.147 477.000 207.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.800 80.552 437.375 187.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.385 77.772 334.305 132.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.590 83.922 132.335 211.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.080 39.712 268.895 61.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.760 152.083 268.105 230.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.790 321.705 549.750 541.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.240 275.617 515.600 407.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000613.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000613.txt
deleted file mode 100644
index c50086f6e1992a9f624bbf308662875f0f6749aa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000613.txt
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 226.690 52.239 269.545 176.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.450 42.744 216.705 181.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.630 238.267 657.265 354.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 191.347 28.160 284.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.590 301.754 729.205 525.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.460 322.516 655.040 465.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.360 269.487 756.135 446.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.500 316.593 146.545 496.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.250 285.444 86.280 449.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.260 198.615 105.500 334.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.965 208.428 182.030 397.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.145 230.107 149.680 353.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.995 41.077 156.235 148.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.850 94.580 89.690 201.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 73.650 327.982 106.795 380.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.715 366.364 516.315 544.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.325 260.153 574.485 441.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.520 354.824 458.740 544.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.380 225.493 626.665 355.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 480.065 78.754 494.130 98.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.815 46.054 563.350 134.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 730.605 343.803 747.895 368.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 520.090 90.838 528.265 115.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.090 42.165 235.015 90.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 12.820 202.106 70.045 388.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.070 435.945 815.125 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.300 476.111 759.550 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.335 427.247 725.595 544.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.225 424.164 653.645 545.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.765 284.955 506.900 398.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.970 462.178 324.885 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 832.585 524.396 880.695 544.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 434.190 475.275 458.145 531.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 241.650 41.833 273.025 73.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.140 397.442 822.115 481.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.690 429.256 865.380 544.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 472.470 267.341 513.755 308.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.670 84.718 627.255 115.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 655.135 244.820 673.390 287.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.820 41.551 267.700 64.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 240.310 46.265 249.040 62.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 160.280 120.219 176.330 143.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 230.955 128.606 243.395 146.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.395 212.825 591.910 387.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.285 115.101 478.190 240.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.590 80.708 333.010 135.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 112.966 15.765 213.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.025 116.995 580.440 169.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.200 161.069 82.110 281.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.865 45.631 531.980 130.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.340 172.584 494.990 315.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.215 101.919 525.985 239.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.265 149.832 42.800 191.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.770 119.418 555.635 285.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.300 47.147 615.270 130.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.135 365.936 414.690 545.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.225 162.319 663.160 251.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.660 88.828 248.065 222.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.785 182.688 255.550 233.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.430 107.274 426.060 237.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.080 84.063 434.575 174.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.620 151.474 457.720 308.362 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.990 168.741 436.660 315.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.195 335.114 554.600 544.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.755 154.516 261.925 220.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 426.565 239.647 447.095 280.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 448.005 244.518 463.590 259.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 412.780 243.969 430.305 260.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 417.885 475.668 444.100 540.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 627.505 413.934 657.345 452.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 731.550 349.847 742.975 386.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.060 85.287 618.660 109.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.245 152.139 185.265 235.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.885 110.996 271.435 127.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 193.015 142.427 212.070 168.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.385 491.303 129.160 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.935 117.297 615.945 194.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.110 147.202 616.510 283.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.635 107.939 672.575 199.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.635 179.137 656.385 282.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.500 238.373 723.165 334.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.630 380.664 799.555 484.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.010 166.867 589.900 270.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 399.734 66.205 544.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.420 191.891 155.945 260.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000622.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000622.txt
deleted file mode 100644
index 7ce5116e65430c084f72e522c97eaff4903574d2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000622.txt
+++ /dev/null
@@ -1,83 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 629.300 164.817 659.560 245.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.385 304.197 730.655 479.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 259.345 108.548 270.100 130.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.075 436.076 802.090 544.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.460 256.587 567.240 412.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.270 270.086 760.410 442.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 413.575 481.475 439.070 544.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.555 82.784 628.635 114.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.510 402.484 826.255 487.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.375 199.305 106.840 337.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.020 207.405 181.695 384.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.800 310.609 153.305 497.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.215 400.107 73.265 545.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.145 203.103 72.860 390.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.545 287.882 83.855 441.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.235 115.786 480.120 256.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.350 96.343 91.955 203.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 6.875 299.568 22.265 333.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 732.585 345.087 742.465 369.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.190 238.418 723.355 304.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.615 184.285 252.125 235.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.975 424.446 724.295 545.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.845 193.256 156.115 312.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.530 154.007 179.215 234.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.800 383.691 801.480 442.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.665 162.137 76.250 242.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.560 433.095 865.970 544.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.280 193.538 31.725 363.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 411.985 245.425 429.930 262.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 429.070 480.715 450.425 537.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.680 317.525 655.440 461.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 178.470 43.208 208.630 64.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.080 43.505 231.575 98.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 183.530 142.231 202.590 170.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.725 156.249 261.305 219.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.180 461.982 320.915 544.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.570 82.320 332.755 136.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.835 43.782 266.005 65.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 240.875 43.782 272.850 74.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.720 107.274 426.870 238.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.950 152.642 448.665 309.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.775 474.151 752.150 544.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.430 42.316 157.600 152.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.420 54.581 267.180 180.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.350 89.513 224.265 173.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.055 292.511 507.110 400.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.355 118.521 554.270 282.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.260 100.222 522.925 240.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.195 169.421 438.105 317.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.015 173.687 495.360 322.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.140 48.381 616.400 131.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.295 106.800 671.385 199.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.425 47.519 532.435 124.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.770 47.686 568.685 125.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.915 370.041 510.915 544.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.455 361.110 451.855 544.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.915 145.303 618.850 305.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.890 213.575 589.695 388.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 220.910 130.454 233.075 147.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.425 234.665 657.725 348.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.655 371.733 401.865 544.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 157.450 120.808 175.510 144.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.370 230.968 144.335 346.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.145 322.773 132.460 486.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.320 85.403 434.140 153.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 450.090 246.558 463.975 260.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 427.665 240.715 447.120 282.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.245 344.266 565.995 545.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.715 92.540 526.920 112.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.965 47.182 501.940 140.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 480.310 78.341 496.575 97.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 733.885 353.932 745.915 386.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.000 420.376 651.645 544.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 608.845 82.391 618.980 108.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 464.515 269.084 502.205 308.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.220 71.017 541.050 88.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.915 117.615 579.505 166.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.105 117.826 615.160 191.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.360 168.066 590.540 258.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 653.995 246.316 670.970 285.867 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.960 223.896 623.140 383.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.320 43.772 214.625 183.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.475 408.887 658.990 447.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000651.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000651.txt
deleted file mode 100644
index c998cc8edebf2ebe9b8e43aee90e2b755abbd211..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000651.txt
+++ /dev/null
@@ -1,92 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 712.630 414.931 728.205 468.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 634.340 398.279 669.375 433.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.795 415.248 649.380 544.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.375 416.759 716.285 544.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.545 395.755 817.450 530.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.295 421.721 775.690 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.730 74.100 550.815 91.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 254.180 116.406 266.815 138.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 198.325 134.474 212.105 151.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 470.750 271.839 509.280 314.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 432.805 241.788 455.075 282.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 611.485 89.327 622.930 115.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.485 467.079 736.705 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 780.380 486.603 805.110 514.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.225 411.093 861.110 527.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.905 448.382 877.925 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.725 177.566 493.880 336.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.160 172.151 433.780 320.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.325 115.691 493.165 255.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.795 119.625 539.350 277.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.215 305.940 666.410 473.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.040 356.144 559.820 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.780 384.114 502.280 544.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.255 251.625 555.495 387.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.175 292.123 724.470 460.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.245 208.684 586.345 380.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.635 406.922 508.505 430.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 386.480 495.050 421.085 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.370 262.485 742.025 442.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.895 233.683 726.405 302.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.040 220.627 627.010 384.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.275 368.097 441.500 501.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.820 339.542 513.465 362.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.790 252.738 468.195 265.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 0.000 303.124 16.840 341.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.205 202.237 87.625 386.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.855 453.102 322.170 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.985 85.907 331.605 139.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.265 217.650 294.890 285.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 402.630 495.010 440.145 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 734.215 349.651 751.000 378.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.045 301.421 509.295 507.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.285 156.919 178.075 240.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.955 232.001 662.890 387.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.470 154.602 445.470 311.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 476.375 75.445 497.750 98.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 523.280 97.210 532.335 113.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.895 98.822 530.125 150.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.385 50.194 498.165 128.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.655 118.053 567.055 198.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 444.575 178.231 458.245 203.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.245 115.091 574.000 160.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.540 114.618 620.555 185.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.865 379.279 351.970 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.575 88.410 435.525 157.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.215 176.961 649.295 262.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 411.945 246.870 429.605 263.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.850 144.024 612.560 258.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.350 161.190 651.395 224.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.080 163.925 588.490 251.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 36.470 142.881 52.535 169.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 161.955 141.138 179.245 174.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.275 198.092 117.840 350.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.695 172.801 61.050 299.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.080 196.449 154.935 258.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.285 210.256 182.075 349.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.530 187.514 251.260 238.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.885 158.712 260.110 237.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.675 50.476 532.000 119.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.515 106.453 426.905 241.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.695 61.442 264.030 188.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.700 105.722 667.855 254.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.310 51.166 618.335 128.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.375 50.990 578.170 119.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.755 46.033 170.715 162.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.770 90.863 205.320 209.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.925 280.497 78.150 431.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.695 389.020 102.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.660 320.884 123.115 487.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.585 46.724 266.375 68.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.600 99.114 91.820 223.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.105 198.721 28.405 306.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.725 304.695 165.785 494.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.010 229.457 154.475 344.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.620 51.327 221.175 130.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.960 45.545 120.985 119.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 93.900 45.585 107.760 57.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.500 47.111 224.105 114.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 267.965 59.749 273.005 69.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 245.290 46.623 273.615 77.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.775 86.677 65.330 202.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.505 50.683 545.215 126.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000657.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000657.txt
deleted file mode 100644
index e9182559c3a033b4fe1077c7f1cd9657b0341b22..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000657.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 392.825 496.682 429.325 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 710.050 414.956 726.970 470.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 780.445 488.230 805.435 517.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 474.850 73.712 497.325 96.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.460 272.957 505.650 313.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 635.990 396.999 669.470 432.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 731.670 348.382 748.740 377.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.690 397.432 817.695 524.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.325 421.847 772.915 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.800 463.861 732.430 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.130 153.343 444.385 311.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 411.140 246.150 429.080 262.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.685 88.168 435.180 158.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.750 163.195 585.595 247.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 455.045 253.025 468.685 265.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 200.207 25.035 310.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.110 452.306 320.325 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 155.870 139.652 175.320 161.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.180 176.538 646.770 246.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.705 142.568 609.955 251.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.750 161.039 651.875 233.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.220 247.721 552.940 393.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.370 413.002 847.500 522.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.610 449.510 879.865 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.615 412.886 647.145 544.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.465 233.436 726.785 296.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.260 415.576 713.065 544.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.520 263.165 737.110 431.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 496.510 337.265 509.445 358.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.840 218.668 627.015 381.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 379.625 496.647 415.905 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.700 412.946 509.305 435.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.190 372.484 437.035 500.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 267.195 60.329 272.195 68.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.950 46.603 265.640 68.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.890 278.770 77.735 441.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 240.825 46.749 273.070 77.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.565 208.921 179.955 338.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.245 187.242 250.730 238.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.990 158.556 259.815 237.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.780 46.598 223.495 113.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.080 387.983 107.885 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.620 99.381 91.515 225.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.465 85.655 52.625 170.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.590 50.637 577.475 119.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.160 117.776 568.115 223.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.715 114.945 575.210 162.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.755 114.391 620.300 186.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 521.110 92.656 531.725 112.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.625 49.932 501.455 124.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.180 50.652 548.135 124.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.985 383.550 341.860 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.700 172.312 61.260 302.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.835 44.860 121.370 119.987 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 93.580 45.484 106.785 57.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.795 197.200 120.280 356.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.940 196.152 157.740 257.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.700 85.630 331.710 139.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.015 156.607 178.120 239.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.425 361.624 561.920 544.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.205 51.005 221.360 136.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.500 214.900 301.255 286.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.165 177.132 493.880 338.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.325 385.424 500.420 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 252.980 118.285 263.660 140.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 192.730 134.005 207.165 151.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 448.090 177.455 460.590 201.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 432.140 241.244 455.395 282.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.320 74.865 550.550 91.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.325 45.535 170.455 164.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.795 90.868 200.430 205.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.220 300.958 166.025 485.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.140 318.436 123.335 476.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.050 200.852 88.840 386.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.210 227.473 154.970 342.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.950 61.472 263.605 190.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.220 104.851 425.665 243.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.400 229.089 664.740 342.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.290 105.239 668.715 253.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.665 116.920 536.880 277.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.585 207.964 586.205 380.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.280 305.909 507.320 516.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.265 306.020 666.675 477.133 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.625 291.524 722.930 452.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.080 51.539 618.190 135.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.540 50.426 531.750 119.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.210 114.708 493.795 254.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.750 171.556 432.800 319.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000658.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000658.txt
deleted file mode 100644
index e9ff579b2c4e0bf48f6b38ef78f899189a710de8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000658.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 483.615 117.081 536.325 277.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.980 114.190 494.170 254.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.670 290.924 722.730 451.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.810 305.869 666.265 475.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.665 207.964 586.205 380.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.070 229.049 664.670 342.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.000 412.367 647.235 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.260 362.949 561.555 544.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.140 318.190 122.595 475.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.140 104.624 668.780 253.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 192.050 133.799 206.295 150.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.740 51.262 578.440 119.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.565 50.380 531.215 121.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.940 51.458 618.125 135.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.830 61.799 263.400 189.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.105 172.151 433.350 319.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.575 104.851 425.485 243.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.370 396.969 817.575 523.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.745 413.576 847.060 529.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.855 300.399 166.025 483.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.200 99.079 91.630 224.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.160 227.150 154.970 342.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.360 386.975 109.720 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 240.450 46.703 272.505 77.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.890 278.281 77.735 443.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.590 201.068 89.280 386.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.125 90.218 199.760 206.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.170 45.696 170.300 163.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.825 306.604 506.315 516.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.115 385.207 499.775 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.960 247.238 553.270 394.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 154.970 139.717 174.795 160.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.790 45.374 121.750 119.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 430.990 241.042 455.230 282.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.480 233.532 727.175 293.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.050 175.556 646.270 246.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.765 160.324 650.100 239.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.340 187.282 250.355 238.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.875 449.077 880.355 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.235 74.483 550.645 92.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.810 46.693 222.970 114.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.485 196.268 154.780 254.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.625 156.007 177.080 238.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.955 158.324 259.470 237.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 201.466 24.385 307.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.230 172.428 60.370 306.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.930 86.345 50.675 169.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 252.585 118.194 263.960 140.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.200 46.713 265.550 68.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 267.340 60.258 272.340 68.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 93.710 45.565 106.260 57.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.925 50.945 221.515 139.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 410.965 245.928 428.735 262.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 496.025 335.562 508.850 357.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.680 163.124 584.940 247.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.560 210.473 179.320 337.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.035 196.716 119.765 353.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.800 383.933 340.555 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.410 85.191 331.810 139.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.520 414.060 509.550 436.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.680 217.726 627.035 375.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.270 414.790 726.445 468.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.055 415.425 712.910 544.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.220 462.380 731.655 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.250 420.744 773.290 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 379.170 497.009 414.230 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.415 373.416 437.735 504.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.725 263.457 735.385 429.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.380 176.916 493.880 337.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.120 214.250 302.195 285.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 474.505 73.591 497.375 96.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.600 253.076 468.480 265.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 780.670 485.711 804.820 518.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 730.370 347.178 748.165 376.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 392.445 497.166 424.930 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 635.715 396.490 669.380 432.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.515 273.098 504.905 313.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 448.495 177.243 461.225 201.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.265 452.744 320.565 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.415 50.018 502.395 123.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.325 114.094 574.730 161.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.010 113.842 619.945 188.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 521.495 94.223 531.570 112.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.225 50.501 548.630 125.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.155 153.992 444.110 311.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.530 142.276 609.125 250.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.045 116.617 568.130 221.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.435 88.219 435.185 158.349 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000661.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000661.txt
deleted file mode 100644
index 4af6b107830701bc1588ddb5a2f591e2ef05cd44..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000661.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 375.275 373.234 433.580 502.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 376.735 497.281 411.305 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.185 459.645 729.320 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.220 418.558 772.715 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 473.505 73.052 496.975 95.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.680 412.307 710.015 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.295 450.145 881.175 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.225 397.175 818.010 519.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 636.185 396.848 668.185 432.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 390.940 496.138 416.915 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.865 385.162 495.910 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.320 364.399 562.100 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 429.415 240.942 454.025 282.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 450.120 176.674 462.605 200.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.685 233.159 734.405 330.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 494.610 333.900 508.110 354.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.855 216.829 627.340 375.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.780 251.872 468.405 265.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 707.825 414.024 726.215 467.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.720 273.073 502.570 313.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.725 416.084 847.510 529.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.515 262.399 734.220 432.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.050 174.065 644.940 247.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.645 158.294 649.300 236.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.000 61.452 263.570 190.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.200 98.706 90.525 224.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.325 45.535 169.510 165.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.985 317.369 122.440 463.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.825 298.414 166.435 484.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.650 227.150 155.460 342.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.460 200.545 89.780 385.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 240.200 46.220 273.085 77.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.595 386.598 111.600 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.000 46.366 264.620 68.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 267.040 59.805 272.040 68.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.930 50.411 221.280 186.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.015 46.084 222.425 113.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.530 45.112 121.810 119.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 93.635 45.177 106.020 56.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.200 50.260 577.775 120.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.335 49.806 531.445 121.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.900 50.894 618.860 146.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.790 207.964 587.355 379.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.950 176.483 493.665 337.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.545 50.038 548.505 125.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.245 85.242 331.050 139.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.095 212.981 306.890 285.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.285 104.121 668.685 251.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.845 113.051 575.055 163.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.680 49.474 501.845 121.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.390 278.276 76.845 446.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.180 186.733 250.115 236.867 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 202.308 22.720 311.349 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 521.205 92.561 530.960 110.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.550 113.948 494.735 253.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.650 171.164 434.480 318.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.320 104.141 425.275 239.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.835 89.065 196.210 208.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.110 416.316 508.945 437.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.450 163.064 583.065 246.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.895 140.720 607.940 250.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 410.885 245.354 428.745 262.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.290 153.776 443.985 311.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.220 87.826 434.340 158.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.190 116.421 535.290 275.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 728.855 345.052 745.245 374.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.305 74.543 550.710 92.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 188.935 132.424 203.725 149.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.345 113.787 619.055 183.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.045 117.675 567.320 196.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 781.315 491.937 805.260 519.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.565 244.886 550.885 396.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.825 290.300 723.675 448.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.455 227.659 664.775 341.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.355 409.360 646.180 544.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.165 305.869 665.160 478.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.480 305.879 504.970 516.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.370 195.800 154.445 253.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.570 195.719 121.295 353.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.045 172.292 59.280 311.213 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.020 453.001 320.295 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.900 385.701 335.450 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.945 207.999 191.250 333.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 154.085 138.911 171.990 161.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 252.825 118.038 263.535 139.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.550 84.416 47.530 168.867 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.440 156.254 176.890 237.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.065 158.228 259.610 236.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000664.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000664.txt
deleted file mode 100644
index 6581c29d45d618083fea7927419017975f29a4fd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000664.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 781.015 491.534 806.345 519.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 450.140 175.697 463.500 200.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 472.805 72.327 490.655 95.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 373.455 495.937 410.980 543.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 706.765 411.879 726.275 464.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 725.700 328.903 744.650 366.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.605 273.637 502.395 313.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.875 44.527 168.780 165.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.960 88.601 195.780 211.213 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.925 50.310 220.635 184.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.700 60.293 263.340 190.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 493.070 333.578 505.670 353.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 428.065 240.982 453.155 281.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.910 365.220 563.055 544.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.755 385.444 490.360 543.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.620 407.028 645.565 543.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.040 297.467 165.240 483.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.645 315.278 122.280 477.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.695 386.734 113.835 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.960 103.733 425.480 240.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.755 170.373 435.000 317.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.835 242.035 550.290 396.888 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.645 206.811 587.485 379.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.645 306.277 665.455 517.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.525 289.166 723.520 447.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.695 277.188 76.835 475.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.755 103.949 669.120 250.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.535 116.290 534.655 275.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 726.955 342.891 741.315 373.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 244.600 45.837 271.870 77.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.060 386.391 330.245 539.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 521.415 92.102 530.635 108.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.455 74.407 550.820 91.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 93.675 44.815 105.985 56.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 252.710 116.839 263.865 138.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.005 98.187 90.855 224.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 94.140 226.113 155.720 395.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.290 199.900 90.470 384.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.520 49.207 532.770 119.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.125 49.736 578.585 128.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.070 50.521 619.770 146.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.085 195.251 157.235 319.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.770 206.685 194.170 332.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.450 157.901 259.355 236.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.410 82.441 47.190 168.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.290 155.725 183.135 237.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.265 186.542 250.655 236.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.580 44.135 129.220 119.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.650 45.731 221.780 113.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.815 157.120 648.660 237.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.905 113.636 619.395 182.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.910 117.373 567.265 208.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.910 111.394 574.580 164.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.105 49.539 548.920 125.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.845 48.960 500.720 120.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 497.925 417.424 509.300 438.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 636.545 395.896 666.470 431.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.730 252.557 468.715 265.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.415 195.286 120.665 358.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 13.520 172.126 58.975 316.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 201.386 21.020 365.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.825 138.972 608.125 291.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.555 172.876 644.455 246.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 389.365 496.863 410.795 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.575 216.316 627.295 375.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.845 226.858 664.435 402.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.430 261.377 732.285 433.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.220 232.449 733.885 330.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.610 152.950 443.035 311.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.280 87.357 434.225 158.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.700 112.991 494.030 206.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.470 162.727 581.650 355.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.845 450.865 882.015 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 185.960 131.270 201.320 148.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.880 416.981 846.845 544.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 409.580 245.289 428.220 261.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.650 84.708 331.060 138.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.785 457.665 727.630 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.045 452.608 319.370 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.805 46.114 264.965 68.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.245 176.840 493.765 337.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.275 213.444 310.790 284.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.175 415.379 771.795 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.870 398.077 818.410 517.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.215 308.367 502.665 527.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.830 372.786 431.180 502.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.525 412.025 708.330 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000665.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000665.txt
deleted file mode 100644
index be2376056361655b0935d5e825f9b788537b5ff6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000665.txt
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 458.245 176.840 493.765 337.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.090 138.478 608.125 291.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.470 162.727 581.650 355.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.610 152.950 443.035 311.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.700 112.991 494.030 206.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.280 87.126 434.505 158.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.755 170.373 435.000 317.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.630 242.035 549.885 399.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.095 207.183 588.220 379.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.650 84.708 331.295 138.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.330 103.949 669.120 250.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.120 116.290 534.445 275.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.775 103.733 425.480 242.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.555 172.362 644.455 246.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 409.580 244.755 428.480 261.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 184.995 131.371 201.135 148.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.675 418.225 846.845 543.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.845 451.621 882.620 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.220 232.449 733.885 331.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.190 261.377 732.285 433.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.375 308.579 501.825 527.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.850 372.786 429.330 502.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.845 226.858 664.435 401.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.410 216.316 627.295 375.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.420 414.619 771.795 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.340 398.077 818.410 517.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.245 411.244 708.330 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.115 457.786 726.820 543.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.815 305.592 665.455 517.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.345 315.278 129.840 477.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.910 385.444 487.820 543.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.910 365.220 563.055 544.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.960 407.028 645.565 543.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.525 288.960 723.520 447.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.695 277.188 76.835 475.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.815 297.467 165.240 483.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.935 386.633 114.080 532.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 93.785 44.815 105.985 56.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 252.710 116.794 263.960 138.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.070 213.444 312.165 284.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 244.600 45.837 271.870 76.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 725.285 342.493 739.745 372.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.815 156.546 648.660 237.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.310 113.636 619.395 182.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.910 117.373 566.975 207.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.565 110.820 574.580 164.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.105 49.177 548.920 125.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.310 48.960 500.720 119.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.650 45.731 221.780 113.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.925 50.310 220.635 183.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.700 60.293 263.340 190.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.875 44.527 168.780 165.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.960 88.601 195.155 212.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 94.140 226.113 155.720 395.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.005 98.187 90.855 224.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.520 49.207 533.455 117.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.290 199.900 90.665 384.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.070 50.521 620.620 146.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.125 49.736 578.585 128.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.410 82.441 47.190 168.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.450 157.901 259.815 236.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.265 186.542 250.655 236.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.290 155.725 183.135 237.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.770 206.685 194.170 330.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 637.225 395.896 666.470 431.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.210 172.126 58.975 316.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 201.386 19.695 365.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.415 195.286 120.665 355.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.455 74.407 550.820 91.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 521.415 91.951 530.635 108.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.840 252.557 468.715 265.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 497.255 417.817 508.965 438.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.425 386.996 326.945 537.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.505 452.235 318.830 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 429.195 240.720 452.620 281.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.915 274.337 502.395 313.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.725 333.578 504.255 353.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 706.350 413.767 726.275 463.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 725.435 328.903 745.845 366.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 371.290 496.702 404.310 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 450.665 175.697 463.965 200.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 781.015 491.534 806.345 519.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 472.805 72.327 490.655 95.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.085 195.251 157.510 319.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.580 44.135 129.220 119.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.805 46.114 264.965 68.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000684.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000684.txt
deleted file mode 100644
index 60470bd1918f7bd873a68cbd2adbc52a7644cd93..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000684.txt
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 242.600 44.376 270.555 75.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.305 83.363 330.670 136.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.775 184.371 253.115 235.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.185 154.028 176.920 232.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.680 85.564 434.675 161.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.240 48.844 596.995 115.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.085 113.147 530.840 255.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.045 275.309 723.650 444.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.335 293.987 663.405 494.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.305 312.075 496.205 544.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.000 43.817 220.100 109.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.545 42.719 123.310 117.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.635 85.479 177.320 181.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.485 102.645 434.655 237.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.635 291.992 165.005 457.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 6.760 175.934 50.405 354.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.355 194.037 158.610 270.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.125 201.985 201.635 318.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.010 89.760 531.345 139.002 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.025 48.194 548.030 122.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.375 47.711 501.870 113.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 478.055 69.677 494.250 92.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 523.325 85.181 532.925 104.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.660 68.635 548.005 87.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.150 48.048 536.365 113.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.770 48.386 577.595 123.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.950 48.980 630.510 144.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.000 102.942 676.285 252.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.695 199.955 585.065 367.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.225 175.793 496.960 335.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.790 151.323 444.245 308.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.760 225.307 727.115 323.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.570 449.863 708.875 544.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.275 484.256 790.685 544.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.425 422.582 844.935 544.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.355 460.456 882.975 544.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 240.080 48.416 246.095 63.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.290 110.482 610.055 174.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.460 150.693 644.935 226.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.820 43.041 170.985 149.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 216.780 57.941 229.955 88.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.460 52.028 219.205 192.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.850 63.336 259.435 188.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.555 169.804 434.515 314.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.220 110.926 498.635 197.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.515 44.276 264.330 65.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 93.370 43.092 103.630 54.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.125 156.677 263.145 235.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.430 133.602 601.950 289.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 452.800 173.536 465.780 200.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 478.465 325.513 501.095 349.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.780 251.096 467.240 264.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 701.120 399.608 721.435 455.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 721.860 321.580 740.190 358.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_baggage 0.00 0 0.00 720.850 340.297 731.545 364.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.000 392.536 457.350 545.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.060 269.517 81.940 469.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.555 371.874 120.510 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.785 223.377 656.960 380.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.110 370.499 569.775 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.630 398.409 641.300 544.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.475 308.383 136.385 426.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 250.220 118.421 261.230 140.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 132.650 135.547 150.370 162.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 173.615 127.845 185.490 144.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.345 96.741 89.850 221.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.420 237.940 535.495 406.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.135 222.864 156.915 391.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.150 195.971 88.270 337.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.425 192.405 119.095 337.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.445 97.411 605.115 136.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.400 106.795 576.260 157.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.555 109.676 563.960 183.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 777.835 498.087 812.980 530.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.325 406.413 816.065 528.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.315 404.776 764.525 523.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 500.035 423.690 509.735 447.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 643.940 378.881 672.320 417.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.325 251.937 751.340 376.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.335 402.263 703.560 531.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.285 448.956 313.775 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.750 388.169 290.460 528.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.715 155.231 575.235 344.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.030 208.543 345.835 282.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 290.395 235.275 333.130 282.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 428.725 238.589 444.710 279.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 407.325 245.551 426.220 261.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.040 271.788 490.370 312.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.120 167.250 647.355 254.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.380 213.162 618.750 371.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000696.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000696.txt
deleted file mode 100644
index fdfd3ae70342fd24c33bba6a6719efd6a87e6eff..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000696.txt
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 569.830 48.819 600.270 112.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 486.075 70.045 501.635 89.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 304.570 232.389 347.015 283.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 426.985 238.272 444.450 279.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.665 230.676 526.490 406.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.465 174.780 472.230 199.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.200 379.133 571.360 544.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.870 105.133 572.305 143.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.260 109.964 560.650 186.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.720 110.568 495.540 198.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 238.340 44.311 270.310 75.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 522.400 85.987 532.400 105.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.250 68.055 546.050 85.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 595.090 81.968 605.295 103.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.555 150.582 443.205 309.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 122.535 135.486 139.310 163.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.315 169.718 434.760 314.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.265 209.989 616.720 366.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.585 44.296 263.260 66.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.050 377.395 669.550 415.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.630 274.070 723.525 439.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.600 158.314 59.790 207.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.915 229.125 655.710 256.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.650 150.441 638.135 211.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.160 318.527 499.190 545.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 453.190 251.127 465.245 264.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.125 184.814 251.810 235.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.205 107.269 608.255 169.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.145 133.174 599.580 281.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.745 163.744 651.305 183.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.780 100.559 444.325 222.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 356.063 34.805 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.425 264.062 81.540 464.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.160 104.267 677.845 253.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.545 286.209 164.715 445.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.595 179.107 48.955 354.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.035 201.144 207.850 289.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.215 109.702 530.525 233.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.490 154.164 176.385 241.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.455 397.871 641.505 543.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.550 48.401 575.340 126.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.335 43.847 220.240 111.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.540 98.459 607.040 142.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.845 305.305 131.105 410.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.000 64.217 255.305 189.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.640 281.263 486.065 313.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 405.830 245.077 425.170 263.699 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.945 219.887 156.810 386.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.435 47.832 537.755 121.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.395 193.906 90.475 333.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.915 197.215 580.380 368.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.165 432.294 511.820 454.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.565 445.057 693.320 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.615 400.490 705.480 516.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.665 225.110 727.265 389.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.465 249.449 745.830 341.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.630 390.924 259.490 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.065 447.757 306.675 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.975 426.622 844.705 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.895 154.002 575.500 344.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.350 49.025 634.830 144.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.315 176.014 499.005 336.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.925 405.134 754.980 522.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.190 204.317 359.945 283.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.170 408.700 816.805 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.105 477.446 777.360 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.485 462.395 882.790 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.000 189.015 119.890 331.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.125 193.780 155.055 252.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.145 156.868 267.120 235.114 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 93.025 43.812 103.970 55.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.315 166.741 644.015 249.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.565 83.071 330.500 138.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 778.285 500.878 809.625 534.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.180 293.025 663.945 479.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.540 53.896 215.305 195.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.770 217.872 653.690 392.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.385 42.568 130.630 117.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.690 86.456 167.655 216.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.065 97.003 89.820 221.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 162.060 128.832 177.170 144.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 245.905 118.058 257.335 141.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.605 369.134 123.435 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.720 319.373 494.120 341.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.680 395.211 433.275 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000706.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000706.txt
deleted file mode 100644
index a4c6b5928c5265b8a3f07c5831ffd075d8f918e1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000706.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 620.490 437.386 683.215 544.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.420 393.181 698.860 497.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.225 398.354 745.260 513.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.375 394.158 240.900 544.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.110 443.279 297.805 544.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.945 429.846 509.150 452.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.810 55.624 223.150 86.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.130 155.997 268.340 234.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.675 192.636 152.495 246.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 595.025 75.545 605.210 100.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.355 42.739 217.240 109.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 236.435 47.096 245.750 64.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.795 262.213 81.200 463.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.605 363.871 128.280 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.110 82.814 161.440 215.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.675 95.225 88.755 217.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.980 284.028 163.440 445.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.900 105.430 528.915 250.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.175 267.799 723.220 415.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.390 215.046 651.200 378.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.240 46.396 538.860 129.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.415 203.113 369.545 282.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.115 317.233 496.660 544.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.870 52.959 211.500 194.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.615 47.504 597.455 104.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.710 144.749 634.820 204.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.670 95.034 608.965 142.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.130 100.287 566.870 136.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.910 161.830 639.050 246.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.445 127.830 597.680 279.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 596.640 75.132 607.980 105.838 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.295 410.342 818.110 544.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.610 81.469 329.785 136.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.180 149.247 442.095 307.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.565 464.934 883.670 544.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.300 242.453 732.630 332.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.205 429.941 846.670 544.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.500 63.295 253.310 185.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 237.700 42.936 269.170 74.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.410 222.219 727.465 391.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 716.270 330.797 723.935 356.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.705 386.915 446.005 544.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.840 393.322 413.375 544.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.130 217.076 158.370 384.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.100 376.962 566.530 544.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.425 178.286 47.635 356.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.045 350.573 42.510 545.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.540 190.415 88.695 372.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 521.890 84.013 533.790 101.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.795 47.021 576.320 112.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.370 105.969 496.180 198.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.910 169.919 476.325 194.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.490 104.478 605.395 167.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.845 107.853 558.440 182.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 466.820 314.523 483.905 336.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.725 97.175 448.290 183.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.720 46.774 548.090 122.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 404.730 243.440 423.755 261.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 780.430 501.482 810.110 539.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 315.400 231.799 356.820 281.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 425.580 234.056 444.670 277.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 451.315 249.192 462.650 262.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.045 41.082 128.165 115.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.300 103.778 685.215 251.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.515 118.491 255.160 140.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.145 153.045 573.660 342.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 111.465 132.152 127.480 159.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.885 372.323 664.555 409.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 151.505 123.997 166.335 142.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.895 466.777 768.450 544.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 714.205 390.159 725.850 438.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.485 488.139 779.495 544.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 92.035 42.628 104.800 53.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.375 205.637 616.725 363.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.085 195.921 579.770 365.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.535 289.116 662.150 438.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.220 168.655 431.545 313.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.205 47.585 636.310 142.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.010 196.631 214.930 286.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.970 183.388 248.270 233.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.475 227.513 521.010 404.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.585 174.302 498.980 320.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.475 153.020 175.680 253.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 537.040 66.927 546.175 83.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.630 302.414 127.660 401.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.935 186.300 119.575 326.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.385 390.919 637.305 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.325 43.006 263.175 64.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000707.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000707.txt
deleted file mode 100644
index d66c1d103e0109828566ef9341e4c85b8990e661..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000707.txt
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 582.565 94.616 608.000 141.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.485 105.234 496.145 197.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.425 241.536 731.040 359.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.905 410.952 818.775 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.765 221.423 730.425 390.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.140 149.373 441.890 307.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.345 106.559 558.590 181.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.195 127.064 598.250 250.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 242.695 124.042 254.510 140.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.000 190.143 87.730 370.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 778.900 504.913 810.835 540.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 316.150 231.180 356.665 281.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.315 232.887 444.865 276.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.345 173.879 498.395 319.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.390 317.177 496.680 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.970 143.787 634.470 203.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.925 160.898 638.625 244.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.325 464.858 883.640 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.690 46.552 576.610 115.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.200 374.650 664.575 407.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.815 283.595 163.015 445.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.965 362.077 129.615 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.480 262.530 80.975 461.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -3.135 347.999 42.410 543.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 177.651 46.785 356.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.600 216.719 158.205 383.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.045 47.162 604.175 104.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.685 99.285 568.685 135.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.485 55.055 223.345 87.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 91.815 41.908 104.425 53.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 236.295 46.870 244.965 63.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.060 226.838 520.435 403.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.115 195.241 580.045 363.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.000 151.877 573.895 341.526 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.185 47.303 636.250 141.838 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.730 46.285 538.350 133.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.945 96.812 448.490 183.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.220 167.844 431.785 313.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.185 392.919 412.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.600 301.572 127.595 399.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.495 185.801 119.555 327.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.445 192.183 153.325 245.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.070 195.966 215.010 283.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.920 81.867 160.510 214.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.935 52.959 210.900 194.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.455 103.904 685.595 251.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 155.105 140.901 164.190 153.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.320 203.108 370.425 281.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.825 46.300 547.970 121.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.105 152.859 175.245 256.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.640 182.799 247.250 233.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.165 41.671 174.615 106.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.650 41.037 128.170 115.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.920 42.115 263.355 65.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.685 81.328 329.175 134.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.145 392.924 242.035 543.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.775 443.002 296.820 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.720 169.360 476.075 193.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 451.225 248.759 462.360 261.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 537.115 65.945 547.040 84.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.025 464.813 767.375 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.620 436.127 682.140 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.375 485.918 779.775 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.170 396.999 744.880 510.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.720 430.647 846.885 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.915 95.019 88.685 217.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.595 63.542 252.680 185.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.290 105.400 528.705 259.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 151.330 123.982 164.730 141.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 713.365 387.827 726.405 437.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 109.660 130.288 126.195 159.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 595.770 69.657 608.310 104.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.240 74.165 605.075 100.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.440 84.320 424.605 145.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 403.950 242.382 423.995 261.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 521.700 86.098 533.275 102.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 323.785 513.682 344.790 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 466.940 314.387 482.535 335.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 235.775 41.918 269.690 73.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.850 429.463 509.215 452.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 583.080 234.056 603.925 290.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.060 155.549 267.760 233.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.705 42.487 217.340 109.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.125 386.059 445.080 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.570 376.841 565.815 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.770 287.036 662.350 436.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.430 390.113 638.315 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.545 265.940 723.730 416.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.240 214.920 650.960 378.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.085 204.902 616.135 362.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000709.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000709.txt
deleted file mode 100644
index 39e8c83841b30d32c4a6bb9c26f23b68b1d18f4c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000709.txt
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 594.250 72.820 605.685 99.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.135 44.905 538.465 128.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.725 93.931 88.515 215.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 596.320 72.438 608.190 103.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 242.070 123.559 254.315 140.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 466.440 314.130 480.140 334.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.755 173.148 498.745 318.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.145 465.412 884.200 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.715 189.357 87.800 368.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 153.515 139.445 162.840 153.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.200 201.351 372.065 281.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.670 80.013 329.255 134.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.200 142.503 634.020 202.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.720 386.321 726.305 436.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.715 326.652 730.390 356.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.220 54.193 223.560 88.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 91.640 40.196 104.640 52.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 320.260 507.552 343.255 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.070 429.644 508.810 452.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.525 40.407 174.295 103.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.950 41.364 262.495 63.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 236.050 46.129 244.785 62.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.850 483.676 777.415 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.140 430.934 847.500 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 583.415 233.703 604.205 284.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 403.685 241.546 423.515 260.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.545 462.561 765.875 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 318.275 229.311 357.580 280.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.995 194.515 215.960 281.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.470 182.099 246.565 232.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.740 45.696 604.460 103.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 537.645 65.345 547.470 82.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 237.170 41.943 269.035 72.246 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.685 299.784 125.735 395.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.075 184.532 119.050 325.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.185 191.156 153.410 243.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.515 46.190 636.510 140.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.900 150.653 574.100 341.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.880 92.253 607.970 141.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.925 45.298 576.765 110.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.255 125.765 597.225 249.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.950 104.957 558.510 182.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.460 104.277 493.335 197.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.975 411.415 819.570 544.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.405 159.926 637.040 243.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.180 220.370 731.510 389.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.530 95.799 449.030 181.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.005 148.054 441.440 306.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.505 434.540 679.880 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.885 395.740 743.590 508.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.165 83.267 425.085 146.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.955 167.305 432.240 312.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.955 102.962 528.500 251.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.025 203.773 616.135 361.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.050 225.871 519.045 400.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.380 194.374 580.710 363.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.285 391.665 231.980 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.340 441.703 293.395 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.875 260.873 81.130 459.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.190 177.279 46.525 351.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.220 80.542 159.185 214.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.660 282.195 162.450 447.002 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.025 215.631 157.865 383.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.525 51.962 210.415 193.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.730 62.938 251.880 186.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.890 102.751 686.855 250.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.555 39.843 127.530 114.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 631.465 371.013 664.560 404.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.025 316.346 496.650 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 107.275 128.983 124.955 157.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 778.915 505.638 810.620 541.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 451.075 247.772 462.285 261.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.255 45.293 548.920 120.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.570 41.450 217.130 108.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.955 233.431 444.705 276.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.770 240.559 727.110 328.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.495 168.146 475.540 192.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 149.205 122.768 162.750 140.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.195 154.642 267.700 232.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.650 102.720 604.485 164.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 522.550 83.459 533.295 100.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.900 285.031 661.600 434.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.065 388.325 638.915 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.050 263.628 723.975 416.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.380 214.371 651.115 377.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.010 385.323 444.110 546.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.945 392.854 409.875 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.405 377.314 564.085 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.525 345.929 43.535 544.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.915 360.128 130.225 545.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000716.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000716.txt
deleted file mode 100644
index 2eef6be10f96930f82b2af95df69af7be2f8e5a7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000716.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 646.605 261.437 722.895 412.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.040 281.439 661.310 433.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.615 103.713 691.925 250.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.135 47.303 636.525 138.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.755 45.731 537.520 134.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.470 106.997 525.910 249.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.520 433.140 675.690 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.290 394.239 738.900 506.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 784.425 512.292 806.975 542.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.300 416.215 819.665 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 713.730 323.796 726.030 352.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.560 241.556 715.985 304.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.485 387.932 687.420 473.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.895 220.773 733.485 390.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 462.165 313.525 475.905 334.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.570 94.606 87.500 215.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.760 80.698 154.450 214.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.860 189.725 88.050 331.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.655 46.054 578.270 111.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.470 73.712 607.945 100.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.085 46.643 598.655 102.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.620 216.175 159.640 383.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.180 281.817 161.550 451.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.035 355.469 134.685 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.395 257.181 80.140 458.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.330 392.441 216.650 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.920 397.110 401.335 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.530 389.907 442.275 544.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.530 318.789 499.405 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.250 383.036 560.520 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.420 386.018 638.130 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.360 104.619 600.470 160.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.860 102.937 560.380 188.133 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 537.270 65.159 550.175 83.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.125 90.833 606.205 146.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.295 125.221 595.895 247.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.600 141.783 631.105 195.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.050 103.561 493.490 197.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.760 364.027 663.605 399.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 710.775 383.429 727.110 436.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 99.945 128.172 118.635 157.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.105 347.284 45.835 543.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 524.570 82.935 534.195 100.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.530 235.990 446.015 276.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 402.930 242.473 422.255 260.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 450.155 247.656 461.135 261.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 453.505 167.356 472.675 191.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.840 214.215 651.775 320.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.900 203.597 616.730 359.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.605 192.919 582.300 361.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.505 149.615 574.830 338.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.705 53.534 207.900 193.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.635 65.285 249.440 188.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.490 167.492 431.355 313.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.670 226.375 517.275 395.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.050 149.091 440.410 306.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.985 155.624 265.905 230.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.175 182.713 240.475 233.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.325 197.815 376.255 281.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 324.325 226.133 364.045 281.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 238.695 122.128 254.080 143.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.590 151.972 178.530 306.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.830 191.972 150.765 243.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.480 194.012 218.600 237.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.185 40.412 127.040 115.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.415 178.095 47.460 352.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.315 41.415 172.070 113.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 90.660 40.684 104.000 53.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.550 299.558 130.600 378.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.200 184.421 119.520 328.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 211.035 55.417 219.025 82.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.680 81.570 519.220 134.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.765 158.944 633.965 248.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.600 96.479 449.730 190.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.170 173.375 497.775 314.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 235.665 42.029 268.850 72.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.725 80.950 328.285 135.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.715 41.959 215.830 109.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 142.440 122.229 158.880 140.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 719.670 318.215 734.535 357.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.900 84.663 425.855 170.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.905 433.649 850.455 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.560 471.331 886.930 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.710 478.388 772.875 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.255 462.390 759.280 544.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 495.750 436.489 506.020 459.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.760 442.433 284.440 544.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.875 42.115 261.825 64.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000742.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000742.txt
deleted file mode 100644
index f9aa7f93f8f84214fcad3a9fae2bb3909ebe2eda..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000742.txt
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 86.865 82.305 131.605 217.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.480 356.426 658.375 394.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.880 382.835 724.130 438.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.995 214.820 162.305 324.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.510 50.043 584.195 119.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.190 339.617 53.265 544.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.370 275.244 161.900 410.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.995 189.775 106.245 370.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.430 409.929 349.910 544.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.935 98.781 87.930 212.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.100 221.609 513.885 395.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.560 335.295 489.325 544.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.405 45.182 169.940 178.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.010 61.603 208.505 205.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.360 104.700 555.570 186.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.425 97.356 565.200 130.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.265 85.227 519.370 146.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.130 383.434 635.380 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 235.925 46.089 268.255 77.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.140 257.403 725.170 426.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.110 84.053 333.750 139.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.345 155.519 178.620 246.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.400 96.202 454.120 236.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.255 49.489 541.015 143.888 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 525.055 81.545 536.000 100.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.280 140.987 629.875 212.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.955 186.365 234.175 237.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.850 196.188 222.240 239.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.285 190.183 45.605 372.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 453.145 247.676 463.100 262.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 490.775 455.756 502.555 478.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.935 212.074 651.740 314.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.050 202.041 624.715 354.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.925 161.100 621.340 326.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.070 152.411 441.160 311.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 402.985 246.956 422.170 264.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.205 196.893 401.725 278.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.025 172.065 430.885 316.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.970 239.365 449.720 280.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 461.045 170.312 474.755 193.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.010 407.401 464.115 544.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.365 397.785 562.450 544.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.330 173.314 500.445 333.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.975 90.198 427.175 227.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.305 192.077 590.605 359.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.460 220.693 732.580 393.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.395 50.889 641.035 141.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.625 104.231 518.175 245.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.870 444.569 853.340 539.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.490 427.398 819.150 544.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 829.725 483.279 900.525 544.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.030 491.318 833.670 544.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.150 426.990 664.285 537.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.500 395.095 729.770 503.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.620 467.639 750.145 544.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.305 450.941 733.445 544.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 348.680 224.173 391.430 285.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.910 91.120 604.710 150.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 86.565 131.678 108.580 161.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 587.605 74.261 600.955 101.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 458.220 306.302 471.610 328.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 141.950 140.564 153.455 163.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 721.955 317.691 752.400 354.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.010 237.738 679.190 409.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.860 126.284 588.540 279.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.500 101.234 600.340 172.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.650 276.664 652.615 429.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 592.220 74.170 607.545 106.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 542.500 66.877 555.070 84.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.950 148.703 572.610 329.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.250 69.990 248.330 196.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 21.205 255.332 83.620 452.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.665 297.266 145.615 394.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.475 184.537 126.145 313.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.010 44.648 130.220 116.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 92.765 44.865 105.650 54.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.730 405.381 163.145 544.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.585 352.749 127.600 485.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.170 46.039 262.200 68.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.855 45.676 215.170 113.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 121.810 123.715 136.520 142.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 222.735 129.578 249.440 148.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.700 444.191 267.115 544.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.145 159.125 263.375 242.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000753.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000753.txt
deleted file mode 100644
index 5cdecf4909cb1bc84d5ed5d76f45266dc3194974..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000753.txt
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.290 281.510 515.460 304.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.420 155.413 618.985 324.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.770 349.757 658.015 388.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.615 93.744 459.750 231.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.615 43.646 170.615 176.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 148.330 136.740 158.650 168.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.790 98.706 598.380 184.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 116.780 119.957 127.300 138.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.630 47.837 545.050 132.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.790 169.597 430.350 314.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 236.670 44.190 268.005 74.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 710.650 373.119 722.510 431.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 722.500 316.709 743.025 353.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.510 48.507 583.245 115.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.830 80.114 520.785 135.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.390 237.416 448.210 278.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 361.425 215.741 401.060 283.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.605 487.958 901.200 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.320 419.394 663.375 532.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.460 74.694 599.090 97.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.980 411.667 336.925 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.565 418.437 469.965 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.400 186.446 109.340 332.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.215 150.693 442.015 309.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.995 209.294 647.730 299.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.900 200.157 626.770 299.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.360 408.705 568.285 544.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.745 374.519 635.050 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.075 451.359 856.635 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.805 431.392 815.665 510.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.480 234.046 678.185 407.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.310 445.954 726.140 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.240 457.469 746.205 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.240 386.955 727.075 496.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.805 478.861 828.170 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.510 189.080 44.420 368.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.675 97.069 89.280 209.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.615 249.847 89.740 434.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.390 60.374 205.150 197.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.535 78.301 122.980 209.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 488.980 465.155 502.520 491.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.040 336.948 488.870 543.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.170 441.209 265.780 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.835 404.142 139.860 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 492.169 52.960 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.800 76.447 605.930 106.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 544.280 66.635 554.875 81.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 455.770 245.863 468.540 259.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 83.030 129.301 106.160 155.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 235.715 48.366 243.870 65.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.900 44.412 262.785 66.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.915 43.822 216.180 111.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.225 43.550 129.230 93.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.745 88.904 427.775 202.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.685 270.368 652.040 426.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.400 251.857 724.775 421.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.430 304.020 472.240 327.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.610 218.854 738.275 391.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.705 49.635 642.445 135.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.800 75.797 540.355 98.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.680 52.733 506.310 98.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.370 99.502 554.625 175.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.300 87.020 604.540 155.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.325 343.471 133.190 465.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.015 293.035 142.315 388.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.115 181.495 128.605 319.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.415 211.913 163.045 371.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.740 153.620 180.090 244.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.960 194.888 222.250 238.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.600 185.877 235.775 235.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.840 156.627 264.810 240.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 215.995 124.707 245.135 147.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.210 82.421 332.565 138.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.590 146.512 569.115 327.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.045 219.811 510.245 391.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.060 70.372 246.675 180.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.845 184.764 591.710 354.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.965 102.030 518.045 229.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.755 269.275 162.440 444.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.755 121.408 584.335 217.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.360 171.617 504.940 249.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 336.711 57.590 537.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.255 188.818 413.995 363.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.110 138.312 628.915 209.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000754.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000754.txt
deleted file mode 100644
index 146ff593e32df1ad7597b7f3e0b9b6ccc9258d2a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000754.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.580 78.759 539.535 95.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.025 42.064 170.735 174.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.865 69.582 246.475 178.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.610 78.119 121.405 191.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 490.615 465.105 501.860 488.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.610 216.759 736.890 390.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.390 187.176 416.095 361.382 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.770 249.646 724.225 420.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.145 417.213 470.170 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.800 407.597 566.970 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.550 410.589 335.210 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 454.555 303.235 471.915 325.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.685 268.847 651.285 424.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.590 145.223 568.050 325.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.845 184.764 590.990 351.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.965 102.030 517.630 225.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.125 217.958 509.095 390.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.745 87.831 427.775 219.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.060 93.074 461.085 230.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.780 46.316 543.990 129.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.790 169.597 430.350 313.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 266.840 43.963 274.010 52.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.745 373.139 634.230 544.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.405 152.814 179.425 243.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 115.980 118.496 126.125 137.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.560 180.376 128.605 318.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.245 156.022 264.510 240.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.650 193.941 221.835 236.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.115 184.995 236.065 233.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.305 51.378 502.495 98.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.360 47.610 583.145 114.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.705 48.235 642.305 133.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.935 86.048 604.665 154.133 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.835 444.836 725.665 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.350 456.572 745.825 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.370 98.242 554.870 173.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.370 440.197 265.980 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.345 336.948 488.265 543.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.200 417.515 662.070 530.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.400 290.864 141.700 387.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.485 342.161 133.350 462.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 490.844 53.870 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.965 404.142 137.990 543.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.525 267.628 162.205 440.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 722.500 316.129 742.370 352.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 456.360 245.052 468.665 257.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.010 349.500 657.510 386.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.900 237.194 448.210 277.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 361.785 215.016 401.180 282.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 544.245 64.132 554.840 81.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.765 78.522 520.590 134.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 83.090 128.495 105.795 154.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.035 149.414 442.015 307.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.630 210.624 163.685 320.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.615 185.066 108.945 332.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 335.824 58.080 536.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.510 187.479 42.835 367.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.615 248.850 90.235 433.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.225 96.308 88.825 208.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.415 59.392 204.905 197.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.625 97.855 598.550 181.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.270 75.329 605.930 105.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.075 450.301 854.090 544.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 710.855 372.282 722.510 429.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.735 429.871 814.500 509.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.945 233.583 678.650 405.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.825 385.782 727.075 495.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.650 475.144 827.540 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.025 486.709 901.365 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.160 41.938 129.160 92.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.120 153.892 618.935 323.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 236.720 43.152 268.250 74.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.355 43.530 216.620 110.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.935 43.530 262.540 64.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.825 279.964 514.810 303.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.360 169.834 504.560 248.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.035 119.564 584.615 215.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.915 137.441 628.050 209.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 215.630 124.526 244.415 146.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.210 81.600 331.840 137.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.605 198.686 626.475 296.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.450 207.682 647.290 295.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000761.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000761.txt
deleted file mode 100644
index 1798017a879f17f1fbf0b2dc74dced5f439b3302..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000761.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 82.970 116.905 104.955 142.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.205 70.372 331.320 125.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.220 168.071 128.495 302.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 213.795 115.091 243.325 138.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.170 182.215 220.515 233.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.675 429.085 264.600 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.520 392.803 124.630 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.760 174.967 235.195 223.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.930 431.447 721.435 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.010 406.484 662.950 517.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.125 34.665 544.700 114.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.790 203.748 507.375 376.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.720 158.425 429.745 302.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.920 174.695 418.000 352.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.020 141.178 177.315 232.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 496.990 256.677 514.775 292.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 236.615 31.351 268.095 62.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.370 84.753 88.740 196.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.090 66.343 118.455 195.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.845 50.350 203.830 182.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.400 373.824 725.960 482.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.780 329.694 137.565 453.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.005 58.953 245.280 165.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.475 231.976 94.235 422.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.875 173.314 107.935 311.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 321.297 61.990 518.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.315 277.158 141.090 376.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.610 76.669 428.935 202.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 236.545 36.080 243.795 51.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 477.602 63.005 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.545 30.731 171.040 168.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 175.707 46.405 354.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 490.545 455.343 500.860 480.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.575 226.783 446.305 266.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.295 61.119 605.130 91.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.615 51.660 552.695 67.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 710.040 311.108 738.360 342.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.955 199.703 162.825 307.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.145 251.358 162.950 422.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.460 220.340 675.665 393.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.680 127.392 625.955 193.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.455 107.470 583.175 197.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.710 87.221 595.095 169.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.520 37.324 642.100 123.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.445 88.601 518.425 207.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.480 35.587 582.745 102.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 531.390 63.925 541.405 87.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.795 39.556 503.440 85.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.020 170.655 586.610 334.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.275 137.541 441.680 297.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.715 238.897 723.470 410.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.740 257.861 651.925 413.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.115 131.749 560.325 313.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.930 410.045 469.715 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.340 142.080 618.390 312.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.590 440.569 851.600 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.435 31.537 263.170 54.002 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.415 444.916 739.225 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.180 31.940 216.725 98.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.085 186.486 626.265 283.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.670 193.568 647.405 268.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.760 477.038 902.725 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.575 398.067 568.180 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.045 360.088 636.165 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.765 145.308 264.480 228.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 708.640 361.533 722.065 420.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.115 75.117 605.800 138.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 626.895 338.167 656.650 376.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.460 456.623 825.435 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.040 331.759 488.005 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 456.980 289.982 470.750 311.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.320 159.055 506.815 239.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.475 206.841 740.865 381.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.640 29.789 128.060 88.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.660 403.119 324.510 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.010 86.511 555.740 157.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.690 421.081 815.620 496.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.110 82.552 463.350 217.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 367.740 201.774 406.335 269.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000790.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000790.txt
deleted file mode 100644
index 992b4eade4863ac62c037e8de98b35285c784164..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000790.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 212.190 21.453 237.940 88.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 111.175 21.120 117.990 28.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.015 20.934 184.895 157.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.115 21.322 221.655 82.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 247.990 114.416 265.645 134.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.015 56.475 115.105 163.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 108.045 96.575 117.795 115.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.210 22.113 282.290 44.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.185 422.099 304.335 544.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.975 131.522 195.055 220.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.265 154.506 141.555 278.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.285 159.014 120.430 261.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.920 134.575 286.450 218.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.260 163.794 254.980 212.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.480 167.280 236.400 252.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.205 171.486 177.075 219.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.665 149.469 27.185 316.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 8.170 243.092 26.650 264.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.995 392.672 80.200 545.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.960 457.595 106.660 544.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.240 26.424 524.355 72.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.890 262.213 168.490 347.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.560 302.313 85.215 444.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.895 127.225 639.830 274.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.285 110.553 637.735 164.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.840 94.928 592.385 181.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 530.505 62.540 538.425 83.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.455 71.204 608.925 157.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.980 52.733 531.800 97.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.985 357.630 738.140 455.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.315 382.367 680.065 485.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.755 142.342 529.525 300.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.235 171.264 655.835 258.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 405.245 183.388 442.340 251.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.985 315.832 673.630 352.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.550 342.166 657.230 512.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.805 183.509 694.230 249.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.710 203.562 681.095 374.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.740 404.540 585.885 544.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.745 24.863 574.535 97.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.545 429.705 822.865 544.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.685 423.716 838.015 487.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.900 419.903 754.350 544.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 510.420 465.886 522.445 491.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.255 482.090 927.855 544.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.335 67.773 570.610 108.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 538.795 99.809 551.450 125.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.470 46.839 623.985 77.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.805 27.240 662.375 109.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.195 54.496 568.470 71.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 519.020 63.391 528.815 77.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.550 26.505 616.165 85.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.415 26.198 598.445 83.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.095 60.444 628.850 124.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.970 127.951 462.545 287.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.835 169.552 50.575 335.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.360 251.439 106.275 345.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.020 20.188 153.870 90.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.805 61.245 347.775 115.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.975 443.793 875.870 544.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.150 215.918 119.550 406.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 448.575 230.812 466.605 255.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.845 273.506 484.250 294.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.420 159.110 613.875 321.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.740 218.315 735.640 381.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.380 238.186 669.665 382.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.490 204.816 769.120 367.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.095 404.061 739.785 544.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.030 417.354 487.685 544.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 145.885 122.652 166.100 146.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.745 75.833 541.070 173.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.645 118.975 584.375 302.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.090 189.186 522.345 358.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.705 157.140 456.630 331.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.230 66.449 499.765 209.022 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.660 67.401 449.985 184.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.135 53.025 264.870 149.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.915 308.322 159.575 511.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 256.580 21.362 288.100 52.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.310 330.460 519.770 521.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.515 42.039 214.730 167.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.645 74.437 107.740 182.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 24.515 171.753 81.480 286.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.575 233.185 182.840 367.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 518.545 233.401 536.250 273.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 722.420 334.107 741.570 394.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.155 485.198 661.525 535.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000791.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000791.txt
deleted file mode 100644
index da8f5d8dfc8445dd64b1fd95f42c61909bab115f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000791.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 505.250 26.938 524.645 73.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.285 171.325 656.040 255.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.930 20.415 153.790 90.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.875 251.026 106.145 346.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.515 43.057 215.065 168.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.145 406.353 589.065 544.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.385 172.393 82.435 286.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.920 185.444 180.270 331.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 518.365 234.605 537.405 273.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 145.150 123.438 165.555 147.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 449.455 231.976 466.520 257.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 470.225 273.481 484.560 294.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.870 405.230 740.155 544.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.490 205.159 769.875 367.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.400 418.185 489.495 544.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 606.180 485.092 662.310 536.198 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 722.585 331.719 742.110 394.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.665 393.241 78.550 544.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.450 482.629 929.165 544.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 821.190 446.614 877.300 544.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.895 217.444 120.560 405.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.640 309.702 159.575 513.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.790 75.213 541.115 174.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.770 118.924 584.250 304.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.780 232.459 182.840 366.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.935 75.022 109.480 183.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.435 54.193 265.295 156.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.865 67.839 450.310 182.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.180 66.831 499.575 208.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.325 26.127 574.765 95.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.770 189.760 522.820 359.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.870 156.904 457.330 331.382 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.785 127.513 639.480 274.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.070 158.893 614.310 321.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.580 238.146 669.820 381.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.835 218.537 736.515 380.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.175 423.776 838.705 488.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.190 428.667 823.740 544.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.390 316.840 673.675 352.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.440 204.695 680.605 374.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.870 183.439 695.050 249.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.495 420.734 755.070 544.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.580 382.790 680.570 493.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.050 356.829 738.360 458.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.110 342.483 658.115 509.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.500 302.943 85.600 447.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 509.970 466.540 522.355 490.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.685 332.319 520.110 514.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.830 128.203 462.580 286.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 407.345 183.489 441.465 250.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.705 27.452 662.295 109.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 538.450 99.698 551.140 126.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.665 46.411 624.085 77.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.340 60.727 629.175 121.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.705 26.691 616.370 85.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.925 58.687 568.740 71.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.940 26.782 597.820 84.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 519.720 63.608 528.895 78.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 530.970 62.409 538.350 83.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.725 142.770 529.810 299.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.585 111.455 637.495 164.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.370 94.550 591.170 186.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.210 71.929 608.010 158.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.730 52.909 531.715 97.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.720 68.071 570.555 108.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.530 61.558 347.585 115.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.590 134.962 286.310 218.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 247.945 117.590 265.440 136.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.990 171.410 177.695 221.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.340 132.676 196.550 225.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.405 167.290 236.590 252.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.380 164.353 255.055 213.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.275 262.143 168.750 347.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.770 170.987 48.850 335.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 6.720 242.745 23.520 263.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.140 159.452 120.440 253.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.195 155.211 141.745 284.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.330 57.024 115.185 165.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 108.110 97.945 117.390 116.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.985 457.529 107.810 544.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.430 422.008 304.310 544.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.695 149.021 26.960 316.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 111.150 21.156 118.445 28.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 256.610 22.561 289.020 53.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.475 22.505 282.660 44.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.450 21.584 185.765 158.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.480 21.700 222.440 82.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.015 22.012 238.255 89.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000792.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000792.txt
deleted file mode 100644
index 10ebda1549345bf02756de1dec4393a531253395..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000792.txt
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 615.100 382.583 681.835 498.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.735 342.297 660.315 510.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.600 356.179 738.510 452.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.030 169.587 657.380 254.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.500 183.439 697.285 251.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.015 52.375 618.250 63.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 538.870 100.091 551.805 127.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 643.465 315.530 674.565 353.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 470.955 273.541 484.605 294.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 519.775 234.046 538.875 273.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 450.305 231.119 468.275 257.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.950 111.827 638.270 163.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.995 119.519 585.455 303.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.560 159.110 615.435 321.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.195 238.146 670.395 380.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.610 219.292 737.480 381.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.000 205.743 770.815 368.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.445 21.760 239.020 89.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.930 20.617 154.770 91.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 723.365 336.791 743.100 395.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 606.210 484.785 663.770 536.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.085 421.328 305.140 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 392.476 77.665 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.495 458.582 109.475 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.865 428.178 823.815 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 818.525 444.972 879.250 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.580 333.190 521.890 523.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.350 421.469 756.195 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.505 482.971 930.405 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.585 424.375 840.055 486.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.850 22.284 283.745 44.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.395 26.681 264.925 43.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.710 68.035 571.380 109.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.930 71.727 609.360 158.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.520 128.419 463.155 209.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.840 142.966 531.250 301.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 408.880 184.320 444.570 251.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.020 127.382 640.830 272.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.885 61.129 629.770 122.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.760 93.911 595.610 186.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.975 52.436 532.390 95.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.785 77.122 540.845 174.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.625 26.827 525.890 73.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.090 26.475 617.305 86.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 257.060 22.445 290.420 53.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.995 61.603 348.925 115.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 111.815 21.261 119.075 28.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.680 26.278 598.050 82.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.375 27.286 662.995 110.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 520.345 63.824 530.000 79.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 560.065 58.127 569.720 71.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.230 203.929 682.015 373.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 511.660 467.276 523.645 491.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.175 21.281 186.365 159.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.400 21.730 223.045 83.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.180 172.055 179.255 218.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.875 162.666 255.565 213.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.805 135.738 287.460 219.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.770 132.227 197.665 221.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.300 155.131 142.890 285.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.925 167.351 237.935 252.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 144.800 123.815 165.765 148.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.550 57.825 115.625 166.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 610.180 46.844 625.265 78.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 248.210 117.252 266.310 137.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 108.195 97.225 117.405 116.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 8.505 247.107 24.610 264.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.985 171.184 52.200 338.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 149.449 28.070 316.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.980 159.669 121.390 253.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.765 301.920 86.040 454.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.010 251.479 106.905 347.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.045 261.276 169.675 346.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 565.145 44.326 571.515 55.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.580 418.739 490.690 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.965 407.134 592.515 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.835 405.023 742.290 543.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.105 66.449 500.315 208.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.185 156.667 459.430 331.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.100 189.599 523.775 359.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.180 68.186 450.890 184.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.185 26.369 576.445 95.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.020 75.228 109.420 185.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.245 185.313 181.065 286.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.515 43.681 215.735 169.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.125 54.037 265.340 156.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.670 214.895 121.575 403.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.015 308.498 160.685 513.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.050 232.721 183.245 368.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.175 172.105 83.740 292.526 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000798.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000798.txt
deleted file mode 100644
index 20633256d975e443e2a604997de7292567dd462c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000798.txt
+++ /dev/null
@@ -1,91 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 508.530 407.647 603.785 544.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.765 419.182 505.340 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.325 45.197 625.750 66.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 265.520 22.103 296.740 53.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.995 398.707 751.625 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.220 234.121 676.270 376.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.615 66.554 509.130 207.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.720 156.340 628.735 317.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.775 117.091 592.885 300.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.820 157.035 477.585 330.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 622.620 478.161 676.760 527.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 730.395 335.638 752.485 393.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 607.420 497.997 637.525 544.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 480.215 270.887 493.870 291.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 653.605 315.490 680.390 350.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 527.875 234.509 547.605 272.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.845 93.165 599.770 184.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.315 297.815 91.695 511.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.960 135.018 294.515 216.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.620 20.345 162.450 90.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.275 74.211 118.370 181.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.075 120.083 274.150 138.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 617.910 45.384 633.275 75.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.930 381.717 689.895 507.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.530 339.793 668.145 495.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.740 337.517 527.725 495.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.485 202.121 683.455 371.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.280 350.391 748.170 441.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.655 181.051 711.345 346.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 264.920 26.465 272.495 43.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.550 56.757 271.435 149.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.000 213.107 132.490 397.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.960 307.909 169.275 512.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.350 415.722 764.200 544.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.820 61.673 357.605 115.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 242.660 38.619 257.890 63.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.255 22.042 291.610 44.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.355 424.980 851.580 501.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.545 424.018 825.885 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.250 483.636 942.760 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.260 446.569 890.890 543.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.610 21.967 246.465 88.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.780 23.175 192.670 156.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.580 422.466 309.290 545.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 548.415 99.340 561.905 125.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.660 62.666 637.545 123.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.115 111.540 644.995 157.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.285 125.709 647.660 267.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.900 71.627 616.230 159.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 421.435 184.889 457.540 248.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.460 169.093 656.825 252.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.730 142.835 539.120 299.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 463.155 230.721 477.405 256.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.580 68.337 581.675 106.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.350 21.276 231.690 82.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 521.690 467.694 535.230 492.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.010 132.751 207.715 225.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.955 163.074 260.740 213.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.540 404.953 278.030 544.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 193.570 524.104 214.430 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.435 257.947 177.500 344.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.325 244.105 106.960 356.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.815 167.013 247.300 237.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.295 172.564 95.920 276.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.795 158.118 129.810 246.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.400 153.927 149.410 260.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.805 184.194 186.550 283.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.180 171.108 186.050 218.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.375 149.555 35.860 316.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 16.590 243.208 29.795 266.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.305 172.796 58.465 339.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 392.461 79.860 544.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 528.670 61.900 535.465 73.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.950 50.663 538.830 95.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.520 25.296 585.735 89.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.580 72.705 547.940 179.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 571.100 55.241 581.105 69.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.605 127.639 471.955 195.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.560 26.948 671.235 109.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.985 26.062 605.525 79.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.225 217.963 745.695 374.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.815 206.982 781.905 372.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.795 67.224 459.595 203.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.095 186.532 532.975 356.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 533.935 57.180 549.040 81.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.610 457.771 126.300 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 -0.075 206.871 14.700 243.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.095 25.397 535.170 71.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.040 44.396 223.035 171.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.935 228.999 193.530 367.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 151.375 124.334 170.995 147.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000802.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000802.txt
deleted file mode 100644
index 4a3562117a0947c19c7bbb7de3f170210cb35b45..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000802.txt
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 89.480 75.122 126.780 181.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.075 74.145 555.125 185.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.765 409.516 612.680 544.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.595 117.151 600.395 298.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 273.120 22.621 304.635 53.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.420 396.092 760.165 545.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.650 22.284 254.525 89.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.740 211.681 143.525 398.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 301.365 38.307 306.365 44.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.675 229.628 200.395 366.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.040 62.303 364.750 114.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.635 186.068 541.200 353.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 159.045 125.911 176.410 148.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.730 67.602 467.075 203.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.875 26.863 612.620 80.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 263.260 121.025 280.540 139.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.400 476.136 685.770 525.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 622.180 45.983 634.180 70.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.010 492.340 641.415 544.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.430 296.012 100.730 505.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.740 312.145 687.030 349.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 736.590 335.502 758.905 393.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 540.300 56.949 555.085 79.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 625.565 46.608 641.215 74.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.930 26.273 542.570 72.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.735 233.421 555.745 271.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 432.755 185.559 470.415 252.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.470 51.589 534.075 94.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.280 125.825 657.410 200.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.760 141.591 546.420 298.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.785 72.332 624.070 159.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 580.700 55.977 589.695 69.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 557.315 99.164 570.290 124.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.650 92.621 608.190 184.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.560 174.135 104.885 276.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.235 158.652 137.890 241.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.420 153.836 156.265 261.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 249.945 39.037 265.385 63.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.135 21.775 239.415 82.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.290 150.179 42.190 316.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 0.145 199.376 23.755 244.896 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.980 136.005 298.205 215.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.160 133.965 213.570 228.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.780 25.306 200.095 157.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.520 171.708 193.745 221.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.585 184.582 193.390 293.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.650 163.986 267.935 212.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 22.245 243.954 37.320 266.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.730 307.778 176.980 512.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.795 46.855 229.450 167.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.490 217.731 752.505 373.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.920 67.657 516.440 208.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.330 208.765 791.250 378.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.655 20.944 168.550 91.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.730 156.299 633.945 316.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.330 412.886 772.830 543.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.980 421.978 516.350 544.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.755 59.815 276.790 149.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.060 458.119 141.320 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 393.901 79.090 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.935 242.559 110.045 443.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 488.550 269.104 501.725 289.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.295 425.116 314.550 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.835 405.945 270.270 544.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 829.320 448.170 900.325 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 880.205 484.558 952.945 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.370 426.798 861.545 510.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.065 258.068 184.105 345.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.100 173.778 64.250 335.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.675 158.551 487.020 331.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.075 22.385 299.680 44.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.320 63.970 645.310 124.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.565 201.053 689.240 369.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.250 169.728 661.320 254.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.295 26.349 593.165 87.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.150 111.308 651.960 158.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 530.965 471.175 543.300 495.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.300 341.254 534.715 488.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.110 423.887 828.605 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.980 167.602 256.395 233.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.815 348.543 757.725 456.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.675 181.076 721.925 251.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.325 339.617 675.885 544.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.940 235.033 681.230 375.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000807.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000807.txt
deleted file mode 100644
index a128a47ed2eaa49052d52bb4537929edb00310fc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000807.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 683.065 214.296 757.765 376.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.675 232.459 685.490 375.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.525 155.216 639.900 315.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.730 114.285 606.325 295.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.740 183.348 549.285 349.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.785 156.199 496.165 328.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.755 67.149 523.995 201.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.135 25.316 601.850 83.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.150 25.503 549.070 73.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.520 428.395 525.740 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.680 307.138 183.440 509.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.955 241.163 121.175 443.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.860 392.466 768.090 543.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.030 338.605 681.995 495.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.175 413.808 626.365 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.595 58.334 281.150 150.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.230 47.499 235.565 163.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.580 74.281 133.200 181.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 279.570 21.684 312.605 52.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.220 172.438 72.070 332.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.015 184.104 199.380 296.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.585 133.648 219.600 231.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.950 291.972 104.080 501.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 6.090 150.159 49.205 317.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.870 71.712 561.300 204.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.285 405.033 269.025 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.070 67.239 472.985 204.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.975 229.477 207.315 364.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.505 471.890 693.020 522.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 740.625 332.878 763.255 390.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 166.145 126.787 182.860 147.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 631.380 42.508 647.185 72.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 587.815 53.322 598.160 67.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.610 209.712 800.700 381.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.705 25.931 620.240 78.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.855 209.838 150.150 394.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.425 198.364 693.945 364.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.125 62.943 650.920 125.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 888.050 484.039 960.425 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.625 20.118 173.650 90.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 269.935 119.881 284.905 139.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 666.980 307.793 693.515 345.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.355 21.443 245.670 82.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.885 21.730 261.925 88.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.610 22.002 305.955 44.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.795 37.319 271.190 64.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.390 256.652 191.070 346.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.400 174.463 113.925 275.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.050 163.114 279.040 213.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.185 165.074 264.185 230.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.060 171.350 201.105 221.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.670 153.579 161.430 286.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 134.525 20.889 142.010 28.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.670 26.852 207.275 157.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.415 61.704 372.440 115.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.695 133.774 298.335 214.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.415 457.705 159.690 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 395.866 75.205 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.720 157.312 144.835 241.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 28.215 243.505 42.890 266.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 5.975 206.972 31.880 245.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.475 422.708 323.085 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.060 168.811 663.220 236.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 551.550 40.125 566.290 61.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.110 125.639 663.545 197.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.910 179.943 732.705 247.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 739.000 316.069 750.790 347.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 495.875 268.812 508.480 287.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 443.820 182.633 484.635 249.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.405 108.911 658.615 161.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 542.395 230.384 561.660 269.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.185 139.551 552.865 296.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.020 91.760 615.200 242.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.410 72.825 629.925 186.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.220 51.035 539.660 94.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 565.195 95.935 578.315 120.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 627.880 43.752 639.465 68.866 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.805 52.456 561.000 79.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.265 407.985 777.095 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.240 346.130 766.190 446.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.220 428.516 872.420 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.080 422.834 829.575 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 538.700 476.479 551.615 501.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.650 342.529 545.175 485.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.465 378.881 707.155 501.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 617.680 491.338 644.820 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 831.675 446.936 908.570 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000820.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000820.txt
deleted file mode 100644
index 8f9655731dd38b29f54685bf2a3c5eca3b8f932e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000820.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 132.325 80.517 168.350 182.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.060 189.035 236.790 295.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.900 139.561 252.910 243.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 253.575 55.345 411.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.265 305.839 216.415 478.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.590 296.153 141.350 506.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 211.324 47.475 313.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.255 184.048 154.475 285.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 410.785 81.945 545.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.165 464.213 212.695 544.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.505 431.332 372.190 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.250 352.054 580.540 529.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.565 460.607 946.595 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.450 446.020 908.770 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.465 419.464 859.355 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.030 31.330 581.965 77.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.345 187.398 583.830 356.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.395 76.437 595.630 226.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.085 32.000 642.100 88.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.030 73.526 505.875 210.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.425 70.861 557.965 190.526 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.635 53.655 268.195 167.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.360 65.411 312.575 156.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.230 186.602 779.035 245.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.470 177.087 687.705 245.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.290 350.422 798.450 448.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.290 379.037 746.795 506.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.905 202.791 729.650 291.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 313.445 33.406 321.905 49.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.765 141.994 585.715 297.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.880 130.152 690.485 218.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 719.340 286.416 727.845 309.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.250 140.639 322.860 214.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.110 97.789 645.170 246.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.000 155.050 542.135 326.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.770 443.662 562.085 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.175 432.702 679.590 544.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.675 153.892 504.710 299.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.785 57.266 574.010 101.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.605 67.919 683.225 127.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.160 74.296 665.235 161.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.760 27.129 210.045 96.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.175 110.855 692.525 184.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 653.940 488.734 686.615 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 43.985 220.647 65.790 255.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 698.250 315.495 724.955 348.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.695 180.517 108.855 336.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 206.530 133.164 219.760 158.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.045 247.288 160.455 434.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.180 413.868 296.985 544.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 681.825 478.151 733.200 526.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 773.435 327.397 798.350 384.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 303.035 126.848 316.055 145.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 56.165 252.582 78.945 273.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.530 118.965 639.930 300.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.500 167.265 304.515 227.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.455 269.109 547.530 291.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.900 260.042 230.370 354.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.140 234.328 243.350 365.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.835 162.878 183.600 229.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.785 156.899 194.470 247.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 169.043 49.745 243.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.395 161.382 90.275 323.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.635 339.763 717.145 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.435 217.167 191.210 344.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.030 215.369 790.050 379.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.725 215.238 843.195 392.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.345 161.115 679.855 322.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.700 235.552 719.805 373.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.100 68.030 406.710 121.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.125 28.353 340.605 51.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.635 232.807 493.650 246.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.675 395.553 799.610 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 313.405 28.359 346.680 60.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 292.930 43.465 305.605 72.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 583.020 494.194 596.895 518.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.100 32.942 256.090 157.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.750 63.003 156.245 152.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.510 28.046 300.085 88.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 573.210 233.829 595.860 270.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 777.885 313.001 803.235 352.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.395 50.053 680.065 79.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 492.100 182.719 529.490 246.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.100 50.174 672.560 73.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 603.665 99.073 611.145 120.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 586.340 43.293 600.905 66.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 623.875 58.853 634.665 71.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000824.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000824.txt
deleted file mode 100644
index 5c8732eeab611b17d6f73b7b3275ece717304795..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000824.txt
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 803.345 217.550 859.630 394.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.195 395.347 791.105 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.665 33.935 656.140 91.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.740 237.788 732.365 371.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 784.740 327.261 809.450 385.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 698.285 477.632 747.285 526.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 708.400 315.102 736.125 351.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.410 53.151 692.255 81.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.535 233.985 510.060 248.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 597.385 495.272 612.130 519.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.170 488.885 703.135 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.455 217.147 802.365 379.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.160 163.729 693.650 324.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.675 339.330 730.100 544.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.105 204.015 740.815 308.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 800.560 315.852 816.650 354.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 729.100 284.180 739.190 311.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.720 80.104 608.550 227.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 305.465 45.021 318.925 72.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 67.790 254.013 92.865 276.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 507.925 183.706 544.885 249.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 675.910 53.332 685.070 76.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.025 60.439 651.020 74.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 599.425 45.510 618.215 68.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.760 356.023 593.020 534.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.735 379.143 761.090 504.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.855 179.319 700.040 289.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.720 467.024 957.855 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.375 131.290 702.410 226.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.210 434.218 692.920 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.840 444.906 574.765 544.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.500 450.568 920.310 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.065 417.233 870.835 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.175 30.142 353.310 53.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.410 70.473 419.545 124.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.080 69.370 696.505 123.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.240 75.420 679.740 162.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.535 58.007 588.210 104.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.575 34.705 667.805 76.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.200 100.005 657.660 248.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.520 156.027 519.745 301.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 585.750 236.096 608.270 272.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.385 56.022 282.135 169.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.335 84.149 182.060 183.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.590 33.411 594.185 79.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.405 68.675 326.015 158.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.420 163.588 196.265 226.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.185 158.077 207.090 221.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.660 186.224 169.745 284.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.820 65.461 167.555 154.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.495 35.874 270.410 162.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 326.800 35.481 335.155 52.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.550 72.241 571.545 189.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.070 121.020 651.205 302.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.270 189.927 595.700 357.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 326.795 30.091 359.310 62.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.985 350.809 811.895 449.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.015 112.346 706.110 185.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.355 143.702 335.550 216.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.980 144.674 597.975 232.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.015 30.147 312.215 88.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.085 75.722 519.730 212.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.090 186.940 800.390 350.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.970 156.319 558.360 328.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.320 29.406 223.600 98.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.265 246.785 179.840 436.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.325 418.981 301.275 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.535 185.020 122.825 337.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.745 255.262 67.585 413.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.405 298.006 154.685 508.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.490 305.174 231.175 504.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.860 189.896 249.125 291.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.800 142.422 267.290 244.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.635 217.393 208.180 354.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.535 466.042 231.420 544.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.170 433.820 389.785 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.820 260.249 245.635 366.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.325 168.353 318.650 229.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.285 163.553 105.210 325.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.405 213.999 59.890 321.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.660 169.829 63.495 246.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 413.108 84.790 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 541.085 271.965 560.775 293.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 223.005 135.607 233.765 159.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 315.400 126.183 329.365 148.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 57.375 221.463 78.375 255.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000829.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000829.txt
deleted file mode 100644
index 6aefd14794a011126421adef0a92d95480c20bed..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000829.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 238.055 141.994 248.960 165.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.600 450.367 588.300 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.960 438.152 698.870 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.170 33.385 238.260 100.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.855 116.975 719.195 190.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.640 140.579 543.760 300.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 511.405 234.268 527.875 253.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 597.555 237.713 618.195 277.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 523.950 187.761 560.815 255.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.940 133.260 715.355 234.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.810 166.157 208.965 229.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 741.380 286.869 748.055 315.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.095 189.181 823.965 355.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 893.375 474.877 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.785 456.416 928.875 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.155 354.955 826.505 460.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.485 383.434 774.565 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.950 394.350 804.155 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.845 417.344 879.770 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.095 183.897 713.120 330.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.465 206.105 753.285 314.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.315 41.621 285.475 172.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.055 34.201 366.530 57.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.400 33.778 306.180 95.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.570 470.036 250.950 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 554.070 276.161 573.540 297.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 718.720 316.976 746.905 355.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.020 191.513 185.495 279.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.530 425.378 304.405 543.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.355 171.995 331.835 234.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 694.870 58.767 704.305 85.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.410 218.068 70.640 318.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.840 340.096 741.245 493.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.875 364.823 607.890 528.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.220 80.094 532.425 217.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.480 168.479 704.345 327.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.515 191.866 262.900 312.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 679.995 495.846 724.970 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 71.800 224.214 92.735 259.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.465 438.086 406.075 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 612.130 500.153 625.230 525.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 797.075 333.472 820.930 390.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 813.275 321.338 828.565 359.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.100 477.657 762.450 525.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 339.390 39.737 347.505 56.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.855 166.595 122.490 329.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.410 160.601 218.090 223.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.130 70.111 177.780 158.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.485 147.439 348.050 221.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 88.915 263.649 104.760 287.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 24.585 174.584 76.730 249.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.655 417.666 85.740 544.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.345 74.664 433.860 128.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.150 82.930 622.270 228.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 325.735 138.398 341.115 155.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.100 149.358 610.875 303.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.305 241.571 743.570 373.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.250 161.115 573.490 332.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.460 221.650 813.140 386.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.090 125.150 662.105 306.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.790 160.415 532.195 305.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.755 193.256 606.865 360.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.275 82.245 633.180 158.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.820 73.838 710.105 125.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.020 77.676 694.980 168.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.435 102.353 668.245 252.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 611.740 48.617 632.610 72.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 689.615 58.812 698.675 79.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 655.985 65.421 666.165 79.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.510 37.279 607.210 83.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.595 60.374 605.810 109.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 817.835 222.708 873.000 399.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 339.840 34.348 372.060 66.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.695 256.012 79.630 419.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.635 37.894 637.040 105.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.760 263.125 260.160 413.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.630 246.049 198.525 440.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.620 301.210 168.690 512.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.980 75.626 337.260 162.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.725 60.500 294.475 181.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.930 75.717 584.225 193.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.720 146.265 281.210 251.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.690 308.151 245.345 508.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.555 218.623 224.985 349.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.920 87.156 194.770 186.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.910 191.392 136.180 341.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.220 34.207 325.335 100.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.085 37.697 669.470 95.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000852.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000852.txt
deleted file mode 100644
index 4f7295e8b3c30160f04e909415db0106851381fd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000852.txt
+++ /dev/null
@@ -1,94 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 820.490 194.631 873.265 367.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.075 232.031 911.580 411.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.770 234.625 775.365 385.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.950 216.849 833.015 380.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.620 338.907 763.125 503.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 847.875 330.530 865.540 369.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.280 374.700 661.095 544.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.515 389.388 890.355 545.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.895 144.875 579.975 303.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.025 78.613 619.140 179.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.120 184.320 726.470 336.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.560 146.044 634.620 298.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.505 83.635 566.855 214.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 545.090 236.847 562.440 253.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.995 47.595 312.885 192.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.895 271.521 112.790 434.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 353.460 143.551 372.690 161.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 269.005 149.615 279.995 174.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.625 37.989 357.165 101.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 326.415 47.449 357.635 81.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.680 38.433 398.570 62.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.645 80.991 369.990 174.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 371.585 44.276 382.015 60.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.525 278.573 49.435 390.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.125 196.288 229.935 274.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.160 167.416 233.345 250.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.325 163.417 240.425 218.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.295 393.665 87.280 464.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.515 226.208 98.575 296.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.535 178.724 109.370 267.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.375 105.289 669.035 123.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 748.760 310.659 779.480 346.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.065 403.487 135.580 544.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.895 430.989 286.315 545.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.680 173.697 359.490 249.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.770 78.396 467.975 129.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.430 378.654 804.420 545.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 277.845 244.332 297.315 261.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.405 37.748 334.505 95.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.540 36.831 269.505 103.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.475 428.707 69.070 544.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.705 217.439 272.505 337.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.485 188.753 635.515 354.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.230 305.068 283.035 467.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.635 261.311 303.140 409.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.635 293.145 206.460 499.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.285 244.160 244.345 437.734 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.990 83.000 724.045 170.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.940 82.124 664.115 172.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.040 124.485 688.750 303.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.025 157.906 611.190 325.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.375 162.530 566.455 309.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.635 152.809 381.990 228.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.890 188.728 305.865 264.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.135 194.047 283.735 271.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.835 473.386 315.015 544.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.015 91.034 228.970 174.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.440 70.705 323.485 175.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.965 153.040 318.300 257.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 372.605 38.402 403.945 70.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 122.755 268.268 140.420 292.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.525 73.883 202.805 160.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.460 197.618 182.890 361.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.065 41.409 642.605 86.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 108.245 238.060 124.820 268.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.955 68.418 659.020 92.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 728.625 59.034 738.080 86.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 717.955 488.955 769.650 544.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 754.445 468.072 799.130 516.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.865 41.687 676.270 103.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.060 102.740 702.230 243.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.770 73.249 691.910 123.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 695.480 67.929 709.175 88.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.765 42.110 710.940 90.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.570 42.120 733.315 92.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 724.420 59.170 731.270 75.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.295 74.624 747.340 137.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.790 134.398 747.515 226.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.990 116.995 750.225 193.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 714.785 232.253 729.700 258.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.055 203.975 781.060 295.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.065 62.364 633.160 115.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.520 51.247 668.800 74.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 818.355 346.115 867.565 448.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.865 412.171 907.330 544.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 899.170 471.079 948.570 544.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.735 460.899 723.120 544.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 653.650 526.119 666.680 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.915 440.509 435.890 544.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.365 471.336 637.140 544.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 582.365 269.794 600.485 289.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 628.250 232.948 643.100 271.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 571.685 184.250 608.000 249.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 563.665 249.988 582.825 272.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000863.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000863.txt
deleted file mode 100644
index b0e569f649c66ee8c46bc7fab55b014a9653706a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000863.txt
+++ /dev/null
@@ -1,92 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 182.195 74.599 213.125 162.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.360 70.846 332.550 192.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.140 294.994 217.920 499.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 4.890 380.130 54.320 440.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.445 258.012 316.980 379.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.630 200.736 192.885 373.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.220 429.604 49.120 544.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.260 437.819 285.550 544.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 384.650 39.042 417.025 72.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.410 231.679 111.810 298.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.825 85.620 378.710 180.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 126.425 272.055 152.530 296.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.295 178.875 122.555 267.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 188.460 243.193 204.665 271.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.745 332.127 772.350 512.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.490 236.781 252.925 427.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.070 300.071 297.905 483.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.130 175.516 364.325 256.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.255 191.800 293.645 286.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.800 397.387 154.300 544.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 275.445 150.109 288.180 175.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.335 50.980 325.910 190.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.795 153.171 330.905 210.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.045 152.683 395.840 229.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.315 164.631 240.840 261.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.690 197.548 244.385 267.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.700 441.763 444.825 544.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.275 480.231 658.580 544.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.595 394.763 96.700 544.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.680 477.159 960.505 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.845 383.041 685.110 529.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.605 464.647 740.780 544.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 731.990 483.908 770.460 544.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.100 41.969 656.735 92.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.930 131.039 761.000 240.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 742.780 58.445 753.370 86.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.540 55.352 672.460 91.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 778.120 462.193 824.230 509.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 739.155 64.016 745.515 79.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 574.400 232.026 600.410 272.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.425 91.835 242.645 188.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.860 187.665 324.720 267.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.200 115.862 763.615 188.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.085 79.293 481.190 129.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 714.835 64.318 723.490 83.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.545 214.220 288.520 330.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.585 189.670 649.815 352.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.985 186.260 728.010 340.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 867.535 235.079 926.760 409.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.160 197.009 884.875 370.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.515 144.981 593.070 303.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.320 84.144 580.710 220.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.910 162.993 580.135 308.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.815 157.483 647.765 325.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.510 123.700 699.555 302.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.425 75.641 633.880 187.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.265 284.663 64.230 393.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.605 60.515 642.600 113.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.000 42.195 692.415 104.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 664.710 50.527 684.085 73.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.140 74.452 704.530 124.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 675.710 105.430 683.765 125.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.675 74.790 759.690 136.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.475 42.941 748.305 95.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.340 42.372 724.300 81.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 292.175 248.271 309.730 260.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.780 78.437 737.700 163.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.700 81.852 679.365 234.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.840 145.782 649.520 222.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 593.310 184.864 630.590 250.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.125 235.033 577.270 252.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 595.570 269.950 609.665 290.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.480 238.055 657.730 269.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.935 103.501 715.795 175.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 723.425 234.978 737.540 265.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.630 203.255 789.865 370.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 764.435 314.518 790.745 346.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 866.030 332.752 878.205 367.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.245 335.139 839.055 407.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 796.265 383.873 908.545 544.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.500 401.880 914.485 544.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.305 38.795 343.015 98.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 331.935 50.471 361.930 81.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.800 38.040 276.760 104.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.905 39.037 411.140 63.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 383.595 44.915 393.315 61.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.235 39.133 367.995 105.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.440 274.649 131.395 440.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.525 372.308 819.715 544.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.060 472.605 345.020 544.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.190 215.827 841.015 375.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.270 235.557 785.195 384.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000876.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000876.txt
deleted file mode 100644
index c37b622b24df5c1c613975dac708a7cf8fba91c1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000876.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 200.250 436.333 272.645 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.055 435.679 450.825 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.365 464.490 415.830 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.325 472.383 760.800 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.795 487.651 674.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.415 388.471 949.855 504.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.715 469.265 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.145 190.511 799.465 350.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.335 325.755 841.575 395.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.360 84.491 253.690 208.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.275 67.204 221.085 155.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.170 197.633 201.315 372.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.045 30.736 374.655 98.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.210 66.383 340.060 186.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.920 29.950 286.290 94.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 818.135 370.016 923.900 516.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.075 393.201 920.960 544.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.125 385.212 702.555 544.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.195 321.806 778.420 516.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.380 222.169 789.150 373.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.325 181.429 733.525 334.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.200 205.899 846.465 365.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.930 231.774 938.690 396.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.220 191.463 899.130 364.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.355 362.737 827.780 544.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.570 108.709 774.025 183.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.550 49.262 648.515 94.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.315 65.366 766.825 115.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.010 135.209 652.615 224.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.330 64.051 716.370 102.866 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.070 148.406 666.870 314.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.400 91.518 726.220 166.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.775 68.876 749.360 150.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.145 34.141 701.970 96.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.350 33.824 664.670 86.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 392.825 31.174 426.970 65.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.530 224.617 590.510 243.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 726.845 55.715 736.460 72.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 677.235 42.225 696.565 64.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.420 74.357 687.630 180.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.525 115.555 708.655 294.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.715 204.116 305.725 315.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.405 122.153 766.320 224.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.545 177.248 663.800 336.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.930 66.182 641.740 198.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.845 155.438 590.615 301.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.865 137.572 603.745 295.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.975 76.190 592.085 156.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 584.660 223.715 611.510 265.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 606.465 256.113 622.740 275.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 774.910 299.825 797.650 332.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.920 41.797 353.105 71.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 133.425 270.947 157.980 295.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 664.400 47.469 682.405 84.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.695 77.999 384.905 191.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.305 280.190 226.205 481.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.995 291.680 313.980 485.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.730 228.107 264.060 418.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.635 381.923 172.040 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.620 272.322 133.975 431.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.470 391.826 112.545 544.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 385.278 60.895 528.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.915 248.432 328.340 366.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 277.330 148.577 290.975 172.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 796.740 447.299 839.385 494.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 13.270 280.009 77.975 390.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 756.055 48.829 765.965 77.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 744.870 474.182 770.995 528.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 724.565 228.394 742.275 259.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.600 172.362 201.660 235.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 684.780 94.510 697.135 114.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 654.530 230.424 666.715 259.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 748.090 49.272 757.730 73.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 371.195 140.347 384.690 158.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 876.450 330.500 888.780 366.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 193.550 230.797 215.475 266.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.335 172.806 385.290 222.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.000 144.936 406.920 221.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.790 224.732 123.515 293.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.085 165.870 365.485 253.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.385 193.493 255.885 260.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.600 171.929 132.275 259.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.250 45.877 337.275 188.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.100 154.753 241.150 245.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.370 71.027 491.910 120.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.100 31.668 420.450 56.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.130 334.404 886.355 405.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 393.060 38.004 402.740 55.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000877.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000877.txt
deleted file mode 100644
index 4efefc65b0c1d8f7f3d9f1ecc17f1d1055e6f4d5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000877.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 745.570 108.709 775.130 183.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.315 65.366 767.695 119.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.940 190.511 799.465 350.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.010 135.577 653.255 224.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.820 49.262 648.805 95.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.880 64.051 717.720 102.866 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.040 388.471 950.685 505.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.335 325.755 841.575 395.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.905 436.933 269.835 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.955 464.490 419.065 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 385.278 61.960 544.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.805 474.025 762.525 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.715 469.265 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.780 435.679 450.825 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.795 487.651 674.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.980 334.011 887.400 406.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.290 173.823 203.500 236.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 133.955 270.947 158.510 296.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 608.080 255.806 623.220 275.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 774.910 299.825 797.650 332.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 587.280 224.471 612.295 265.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.495 115.555 709.590 295.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.975 91.518 730.920 168.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.515 47.509 683.520 84.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 724.565 228.394 741.850 259.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 757.245 48.789 767.155 77.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 796.740 447.299 839.385 494.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 743.055 474.182 770.035 525.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 277.330 148.577 291.845 172.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.695 77.999 385.140 191.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.755 228.107 266.335 418.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.470 391.826 112.950 544.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.170 197.633 201.315 373.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.545 248.432 328.340 366.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.620 272.322 133.975 431.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.835 291.680 314.455 485.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.715 204.116 307.770 311.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.250 381.923 172.965 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.215 280.190 226.205 480.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.195 321.806 778.420 513.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.115 191.463 900.210 364.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 880.950 232.711 939.185 396.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 818.135 370.016 923.900 505.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.075 393.201 920.645 544.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.725 386.391 703.010 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.905 122.153 767.275 224.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.325 182.255 735.280 335.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.150 205.899 846.465 365.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.800 176.840 664.560 336.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.040 66.716 641.740 198.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.455 156.057 591.475 301.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.405 76.190 592.985 175.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.240 74.357 688.700 178.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.145 280.009 78.925 390.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.805 41.797 353.105 71.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.785 222.169 789.150 372.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.030 66.217 340.885 189.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 393.960 38.201 403.875 54.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.985 137.572 605.820 295.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.755 68.876 749.770 135.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.310 34.141 702.690 96.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.950 34.126 665.495 86.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 394.010 30.998 428.155 64.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 571.620 224.803 591.600 243.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 726.845 55.715 737.265 72.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 677.235 42.225 696.565 64.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 685.775 94.510 697.920 114.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.830 30.137 288.490 95.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.465 84.491 254.975 208.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.965 67.043 222.745 155.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.355 362.737 827.780 544.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.535 30.736 375.510 98.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.370 31.668 421.115 56.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.195 45.877 338.965 190.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.765 148.406 668.745 313.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.840 71.345 492.680 120.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.475 172.498 133.340 260.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.530 224.889 123.990 295.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.550 154.753 241.150 245.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.385 193.755 257.500 261.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.085 165.870 365.485 253.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.335 172.806 386.150 222.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 193.550 230.797 215.475 266.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 372.320 140.347 385.815 158.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.515 145.555 407.640 222.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 750.000 49.272 759.350 73.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 877.000 332.208 889.070 368.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 654.440 230.067 668.220 258.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000891.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000891.txt
deleted file mode 100644
index 896b5a6650c54fb479c6479fa76f241c47438b12..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000891.txt
+++ /dev/null
@@ -1,92 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 45.685 469.099 125.795 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.580 63.416 501.950 113.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.075 26.530 708.130 87.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 733.485 48.592 740.570 65.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.825 54.838 720.250 94.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 885.830 477.466 958.580 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 694.270 85.473 705.355 104.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.175 50.008 770.805 112.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.700 42.236 652.880 93.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.930 388.753 123.495 515.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.760 431.427 249.185 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.380 458.945 393.310 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 686.775 35.053 707.775 56.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.185 220.990 129.995 290.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.005 234.771 335.590 362.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.645 124.783 652.715 274.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 613.490 196.465 625.705 209.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 579.385 212.437 598.680 233.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.625 82.270 734.125 158.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 197.360 226.395 214.480 265.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.125 169.814 213.540 229.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.650 164.041 138.920 329.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.610 22.606 353.230 80.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.275 22.249 300.680 86.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.430 194.435 327.275 356.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.980 22.888 382.610 89.866 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.790 23.593 426.355 48.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 399.620 31.174 409.240 47.726 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.180 185.096 909.100 355.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.430 61.905 348.320 184.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.190 189.811 205.665 364.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.700 373.793 960.255 518.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 774.250 285.555 799.570 320.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.110 374.262 929.635 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.930 346.070 833.880 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.750 226.682 949.145 397.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.880 63.819 756.570 118.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.195 63.089 696.345 142.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.940 428.768 457.990 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.870 39.505 344.840 117.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.550 60.067 228.820 145.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.425 164.268 393.850 213.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.460 137.894 415.955 213.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.270 138.660 358.525 187.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.490 96.953 783.615 207.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.900 105.088 717.855 280.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 721.840 223.478 737.455 246.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.730 128.782 613.020 286.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.990 216.275 618.475 257.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.405 245.163 634.080 266.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 673.085 44.628 690.205 72.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 757.680 42.331 766.140 60.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 764.135 36.111 774.940 64.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.035 381.727 711.865 543.773 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.780 307.597 778.095 507.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.520 212.271 792.435 353.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.080 191.961 850.545 352.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 281.595 143.072 300.605 164.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 327.005 34.811 355.125 65.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.960 68.625 599.980 177.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.205 58.520 646.740 165.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 749.010 454.431 780.040 509.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 884.170 324.395 897.340 364.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 814.955 436.651 836.125 477.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.660 113.761 764.840 237.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.910 26.167 673.085 76.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.870 74.588 390.185 187.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.830 76.120 262.155 200.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.520 275.657 317.075 465.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.880 215.590 288.245 399.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.550 267.311 234.905 469.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.770 185.635 257.670 365.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.215 380.075 70.550 544.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.680 273.541 87.615 389.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 400.655 23.241 433.400 58.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.350 373.431 196.005 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.910 265.845 136.395 453.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.115 156.345 360.940 239.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.790 174.705 290.655 225.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.875 146.296 241.195 211.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.125 175.808 732.520 328.838 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.670 134.554 685.370 302.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 142.430 268.383 160.390 288.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.835 165.678 671.935 328.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.930 181.892 805.220 253.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.290 147.767 598.595 293.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.540 469.734 782.125 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.000 159.951 745.910 318.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.025 484.467 681.955 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.375 357.680 944.550 439.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.365 314.795 843.520 377.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 824.065 320.315 898.175 409.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000892.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000892.txt
deleted file mode 100644
index 9bf56640b9ddc95c284c2a705797a958369f6f9f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000892.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 275.370 193.926 328.460 356.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.970 39.913 344.730 193.694 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.655 49.620 771.190 110.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.310 234.242 336.225 359.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 733.050 48.557 741.630 64.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.305 54.979 720.455 94.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 694.405 85.806 705.615 103.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.415 63.482 756.140 118.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.240 81.162 734.125 148.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 612.950 195.966 624.710 209.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 721.675 222.420 736.530 251.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.905 180.779 808.085 342.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.825 344.538 835.430 544.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.070 59.316 229.540 144.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.860 266.706 137.555 453.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.955 272.126 87.880 382.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.615 275.052 317.005 464.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.815 213.928 289.240 399.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.575 21.387 301.225 86.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.165 382.361 713.880 543.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 326.745 34.302 355.070 66.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 282.395 142.750 301.745 163.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.825 25.795 709.780 85.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 687.675 34.343 708.970 56.526 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.750 75.752 262.025 200.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.770 184.230 258.995 341.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.620 267.311 235.610 468.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.835 189.624 206.570 364.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.680 372.141 197.135 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 885.265 477.597 957.750 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.780 185.096 909.450 354.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.450 191.961 850.950 350.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.490 104.317 717.485 280.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.845 166.162 671.930 328.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.290 147.767 598.145 292.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.995 128.782 613.550 286.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.930 210.412 792.285 354.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.645 95.759 784.050 211.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.975 113.454 765.260 238.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.905 61.900 348.035 188.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.395 74.231 390.710 186.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.815 57.719 646.750 164.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.455 67.270 599.960 171.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 884.295 323.650 897.445 364.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 751.210 453.217 778.840 505.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.025 244.881 634.245 265.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 764.405 34.524 774.730 64.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 594.445 216.371 618.405 257.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 673.565 35.073 690.240 71.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 758.165 35.567 766.300 60.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 824.305 320.134 897.700 425.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.175 157.307 746.105 316.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.880 135.305 685.255 301.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.230 373.673 960.000 519.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 773.555 285.106 798.955 321.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.880 307.143 778.550 509.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.800 372.504 929.360 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 893.040 226.682 949.460 398.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.955 175.118 728.940 327.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.740 62.066 696.445 150.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.730 25.780 673.025 77.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.195 125.130 653.155 274.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.800 41.651 652.250 93.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 400.670 22.777 433.200 57.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.215 380.004 71.300 544.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.435 428.012 459.675 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.385 470.721 782.610 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.370 485.873 682.320 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.630 138.040 358.170 188.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 399.315 30.731 408.795 47.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.420 22.299 382.690 89.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.050 63.149 502.070 115.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.615 22.888 425.935 48.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.615 137.899 416.065 213.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.385 163.940 394.220 213.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 198.215 224.914 214.740 265.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.030 145.752 241.145 213.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.335 174.070 291.870 224.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.815 457.937 394.970 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.875 430.334 247.580 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.090 155.025 361.430 238.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.990 164.389 141.390 329.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.215 468.429 127.865 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.700 387.575 122.865 513.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 142.705 264.097 160.730 286.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.820 169.914 214.685 228.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.215 220.582 129.895 289.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000912.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000912.txt
deleted file mode 100644
index 8487ada35e11a930dd735cdb65812a37354fbafc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000912.txt
+++ /dev/null
@@ -1,88 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 131.895 265.991 147.800 284.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.200 355.988 960.415 527.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.230 383.127 720.330 544.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.305 354.915 921.800 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.025 328.863 824.340 538.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.640 83.645 780.150 194.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.935 179.107 838.100 329.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.175 166.419 711.605 316.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.080 96.394 756.370 257.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.420 24.294 641.245 102.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.885 48.713 694.720 128.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 728.120 31.698 736.640 44.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.865 14.315 734.730 66.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.515 44.145 756.075 121.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.115 66.665 726.205 128.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.480 38.417 707.220 89.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 308.500 23.684 332.485 53.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 725.320 441.214 749.585 505.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.470 13.595 668.730 59.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 888.520 220.950 942.525 391.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 750.010 25.165 764.685 54.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.265 206.241 614.575 244.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.450 268.051 79.160 408.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.965 471.577 938.660 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.335 481.143 783.095 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 886.805 324.123 896.425 360.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.190 489.676 688.415 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 755.955 264.988 786.090 299.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.110 156.581 284.300 296.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.520 35.894 764.115 90.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.655 146.296 729.930 307.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 652.180 145.077 669.900 200.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.695 47.449 666.570 143.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 693.165 213.429 713.335 242.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.935 50.849 497.075 100.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.200 10.129 362.925 75.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.275 9.706 305.360 74.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.275 117.096 608.235 276.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.895 41.576 636.410 176.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.195 178.815 910.620 339.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.080 192.173 784.065 355.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.665 288.678 762.290 496.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 572.190 202.418 592.145 222.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.290 129.210 226.075 190.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 679.280 23.463 703.545 45.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 942.660 419.132 960.000 460.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.020 110.543 647.940 261.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.425 119.000 682.550 283.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.710 89.609 714.555 169.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.960 97.764 225.605 125.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.980 56.259 596.075 164.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.165 261.055 312.810 451.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.405 146.427 667.225 305.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.775 136.403 592.855 280.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.580 139.667 341.970 313.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.810 151.791 391.595 201.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 390.625 19.161 401.835 36.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.200 452.205 163.155 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.375 427.498 198.280 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.845 348.170 212.715 482.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.405 212.734 119.460 290.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.225 162.298 205.105 335.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.555 199.980 319.705 385.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.665 176.261 330.350 349.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.305 30.167 316.480 144.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.335 181.761 619.090 195.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 770.230 159.629 785.665 188.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.115 415.848 452.520 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.490 125.578 349.185 170.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.065 125.543 412.140 201.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 393.355 11.177 424.360 46.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.520 248.568 239.285 442.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.130 381.208 102.345 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.920 175.662 245.710 299.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.545 64.111 256.925 179.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.160 63.316 387.515 177.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.240 52.023 342.580 164.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 377.335 63.025 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.930 259.528 127.145 458.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.925 153.725 135.155 318.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.115 186.174 193.660 361.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.595 448.155 442.915 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.590 228.470 628.970 247.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.545 301.154 866.125 537.699 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.590 294.264 835.810 499.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.595 125.966 242.120 203.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.290 47.595 224.535 132.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 289.840 133.466 302.070 159.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000914.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000914.txt
deleted file mode 100644
index ef10cfc6b8d77da3e2945e7d4c45bc627b7cbec2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000914.txt
+++ /dev/null
@@ -1,91 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 703.635 479.964 782.370 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.480 491.051 689.520 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.500 415.314 451.135 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.195 447.908 439.355 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.455 11.243 417.095 38.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 279.830 87.705 292.045 112.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.670 47.595 692.815 127.407 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.220 66.005 724.585 128.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.055 118.249 681.310 280.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.565 293.594 832.240 499.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.125 176.085 243.495 294.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.850 187.776 191.570 363.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.820 63.824 255.360 178.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.165 260.329 125.600 460.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.250 247.575 238.705 442.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.900 259.120 311.530 451.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 388.825 10.553 422.425 47.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 388.715 20.153 398.585 37.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.480 41.344 634.210 163.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.620 13.635 667.375 49.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 128.340 259.448 147.690 286.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.095 203.068 590.625 223.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 288.115 133.869 301.015 160.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.025 136.584 592.260 281.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.395 55.599 594.795 161.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 885.320 221.146 942.770 390.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.285 156.465 281.530 312.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.975 177.495 836.280 329.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.580 327.281 822.010 537.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.240 190.460 783.500 361.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.000 354.648 919.145 543.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 904.295 354.673 960.000 531.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.755 289.010 759.760 496.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.735 382.865 721.455 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.840 95.865 755.365 256.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.765 145.510 724.345 308.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.990 84.164 778.855 194.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.210 166.036 709.085 317.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.910 145.021 664.135 306.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 305.795 23.407 328.800 54.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 587.515 204.856 612.675 245.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.685 64.162 385.940 175.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 752.890 25.840 762.510 54.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 725.165 440.323 744.335 505.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.230 379.264 59.985 543.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 13.150 269.582 77.850 385.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.930 53.302 340.825 164.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.510 125.422 239.835 203.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.640 154.436 133.475 319.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.410 163.079 205.430 340.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.590 347.621 212.460 526.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.510 212.598 117.675 283.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.380 450.115 167.010 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.180 427.146 191.770 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.860 199.441 319.315 385.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.860 9.762 306.365 74.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.620 47.263 224.080 132.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.275 125.306 410.445 201.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.610 30.202 331.080 139.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 210.850 100.726 224.555 126.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.305 299.145 865.225 539.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.720 473.557 933.860 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.975 10.281 355.645 76.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.580 50.864 496.780 104.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.700 151.459 390.500 201.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.695 126.903 346.975 171.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 768.305 159.130 784.320 191.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.265 117.711 606.675 276.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.070 179.485 909.240 340.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.860 382.618 100.425 544.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.060 110.140 646.580 257.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.140 89.045 712.330 175.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 725.490 36.413 735.910 44.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 753.200 263.205 784.085 298.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 940.945 419.661 960.000 460.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 686.955 213.716 707.610 243.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 885.720 323.076 896.065 361.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 612.440 226.556 627.210 245.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 604.110 181.374 617.110 195.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 748.160 30.132 754.130 51.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.290 37.894 704.890 89.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.690 14.230 732.345 67.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.175 14.068 697.995 55.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 677.330 23.070 701.145 45.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.540 47.116 665.750 143.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.670 24.480 639.535 100.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.575 44.437 754.255 120.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.000 35.587 762.160 90.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.970 128.782 223.390 191.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.695 137.577 339.465 313.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.370 176.044 328.785 349.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000915.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000915.txt
deleted file mode 100644
index 64dfaef8770a00e5009ad9a094a9347d070184d5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000915.txt
+++ /dev/null
@@ -1,92 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 786.270 293.689 832.360 499.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.110 118.048 681.245 280.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.580 298.550 865.005 536.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.330 491.806 689.190 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.745 479.350 780.935 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.875 447.455 437.805 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.425 125.468 409.230 201.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.555 31.063 330.600 171.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.945 109.712 645.650 257.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.230 51.337 496.035 104.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 903.875 354.209 960.000 533.896 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.350 326.385 821.195 537.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.910 165.779 706.980 317.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.695 146.341 721.095 308.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.110 135.738 590.950 281.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.385 146.265 662.030 305.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 751.150 26.248 761.585 55.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.860 99.940 223.500 126.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 723.945 441.955 740.635 505.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 586.995 205.370 611.800 245.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 296.995 23.790 326.805 54.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.550 221.176 941.030 391.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.825 177.495 834.280 329.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 848.480 179.485 908.635 340.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.990 127.170 346.425 172.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.275 44.124 752.480 120.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.995 35.370 761.630 89.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.420 48.295 691.885 128.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.840 65.713 723.920 128.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.380 199.270 320.150 384.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.630 154.315 132.285 320.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.640 163.880 205.865 340.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.705 175.893 327.810 350.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.200 125.790 239.020 204.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.290 137.964 338.515 313.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.185 47.716 223.705 133.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.515 449.878 166.910 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.975 128.993 221.530 191.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.895 427.403 186.055 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.460 347.168 212.430 539.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.145 213.273 116.505 284.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 387.675 20.042 397.185 37.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 747.300 30.393 752.965 52.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.230 10.311 327.060 64.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.245 415.137 449.385 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.160 475.214 931.695 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.905 151.605 390.045 202.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.615 10.205 307.045 75.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.050 10.588 352.335 76.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 723.900 32.056 735.800 45.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.255 11.474 415.330 39.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.775 37.672 703.955 89.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 685.220 214.321 705.275 245.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.375 95.865 755.255 257.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.925 64.152 254.300 179.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.920 289.146 759.715 498.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.920 383.490 721.555 544.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.405 47.273 665.610 143.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.990 88.949 711.815 179.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.675 64.872 385.205 174.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.705 24.404 637.860 86.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 821.810 353.943 919.505 544.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.900 189.851 782.730 356.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 279.375 90.526 291.425 112.306 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.265 117.373 606.300 276.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.380 41.752 632.995 160.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.460 56.551 593.600 161.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.295 14.089 667.005 49.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.750 84.748 778.160 194.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 676.200 23.165 700.510 45.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 766.825 158.873 783.625 190.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 602.815 180.794 616.545 194.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.860 54.788 340.135 164.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 387.610 11.061 421.520 47.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 287.445 134.605 300.520 161.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 126.575 262.792 143.420 286.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.050 14.461 731.800 68.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.160 14.300 697.510 55.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 752.035 266.278 783.190 298.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 883.890 329.493 895.715 362.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 943.730 418.608 960.000 459.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.150 204.076 589.930 223.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 611.010 225.946 626.345 245.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.870 247.898 237.800 442.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.350 258.269 311.315 450.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.650 176.921 242.220 287.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.765 187.776 189.895 364.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.240 156.163 280.275 311.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.230 378.589 58.755 543.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.420 382.095 98.145 542.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.705 260.329 125.195 460.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.475 269.582 76.275 385.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000924.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000924.txt
deleted file mode 100644
index 74469b63897ab5d8bcd198e3a35cb163a3ccf88c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000924.txt
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 32.365 384.885 85.935 544.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.580 260.858 119.410 463.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.410 53.962 586.080 154.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.100 12.079 658.800 45.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.900 169.542 826.915 322.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.955 45.107 656.220 140.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.180 43.545 685.315 127.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.750 144.588 698.635 305.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.725 12.366 690.460 55.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.970 29.890 750.555 86.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.135 36.015 690.330 79.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.525 162.006 685.280 315.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.985 142.654 647.055 304.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.825 114.860 598.845 273.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.510 132.187 583.460 279.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.340 218.209 935.275 377.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 114.200 262.767 130.200 284.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 278.895 136.141 289.375 161.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 743.220 260.949 773.650 295.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 928.060 411.279 955.375 451.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 603.120 221.599 618.705 241.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 665.095 210.256 684.045 243.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.705 187.207 772.150 325.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 562.150 203.380 581.835 222.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.595 127.442 205.565 192.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.915 17.887 689.505 43.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.145 293.156 861.585 518.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 377.924 45.760 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.150 211.888 107.355 283.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.985 153.524 130.005 320.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.605 8.543 340.210 74.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.675 344.035 912.910 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.755 125.704 228.275 203.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.530 441.189 181.895 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.595 163.527 195.930 338.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.735 177.928 233.535 282.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.895 134.494 326.780 217.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.140 174.145 320.175 282.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.430 190.360 318.210 371.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.455 93.961 746.495 254.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.005 149.630 383.640 199.734 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.825 124.521 338.920 177.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.260 123.040 401.435 200.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 578.855 203.310 603.895 243.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.725 430.908 738.195 490.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 279.885 20.717 308.005 55.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.485 317.746 808.845 524.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 715.405 31.648 723.815 43.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 381.185 8.911 411.880 46.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.505 481.425 910.960 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 757.775 153.116 775.935 188.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 378.830 18.582 388.905 36.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.940 45.500 215.265 149.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.855 40.447 623.985 148.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 201.995 97.346 215.715 124.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.155 52.869 330.410 159.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.180 61.769 715.340 125.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.530 42.810 744.180 119.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.085 185.373 178.430 362.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.965 251.081 306.965 437.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.980 344.513 207.780 539.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.365 243.178 233.555 440.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 268.494 64.700 387.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.940 384.910 722.815 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.730 481.218 777.065 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.400 412.921 440.155 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.945 87.196 702.710 184.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.430 113.928 672.845 274.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.230 105.471 637.865 253.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.575 286.330 825.345 491.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.860 12.618 723.105 65.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.330 8.739 313.650 54.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.105 66.736 375.585 167.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.945 447.571 415.630 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.175 49.338 487.410 102.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.505 9.470 407.280 37.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 739.175 26.021 750.085 51.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.420 22.299 626.130 73.526 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.045 154.652 266.910 283.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.725 282.825 746.990 441.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 896.575 345.667 958.950 537.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 840.205 177.122 903.380 341.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.090 80.885 772.070 196.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.870 61.966 246.575 178.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 595.530 175.289 609.030 190.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000927.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000927.txt
deleted file mode 100644
index a9a7c2e90f01a6c29bd0490db7279c44520d6d8b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000927.txt
+++ /dev/null
@@ -1,87 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.750 17.343 686.295 42.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.125 486.366 774.345 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.350 447.833 424.110 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.150 481.919 904.010 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.465 387.736 725.055 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 560.180 202.318 579.080 221.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 659.300 211.369 678.290 242.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.285 105.566 635.225 253.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.815 222.446 616.055 241.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.510 61.019 713.295 129.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.975 43.132 742.385 120.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.915 114.457 666.010 275.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.350 86.778 699.275 188.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 275.015 137.315 283.695 161.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.435 12.225 689.265 81.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.515 35.859 686.895 76.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.780 115.499 596.440 273.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.315 67.406 372.230 167.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.785 385.872 83.140 544.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.560 149.746 382.170 199.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.680 122.687 398.775 199.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.330 133.527 322.800 220.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.520 124.934 334.830 181.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.825 123.987 224.025 203.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.255 127.477 199.310 192.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.260 31.910 315.705 112.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.180 45.530 211.505 132.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.395 189.508 317.870 371.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.945 173.591 316.935 240.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.930 316.170 804.630 520.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.260 281.198 745.475 441.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.035 342.156 910.395 534.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.200 344.931 956.820 544.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.140 53.085 326.865 158.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.775 48.910 483.800 98.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.845 22.702 621.530 68.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.160 7.445 278.885 72.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.975 9.167 403.830 37.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.945 7.923 336.430 73.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.395 132.756 580.625 278.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.610 142.981 645.895 302.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.575 161.855 673.305 315.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.095 145.545 695.935 306.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.570 93.734 742.830 254.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.310 79.605 770.600 193.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.805 169.063 823.235 339.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.535 188.017 768.415 325.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.740 176.871 901.460 343.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.035 218.290 934.435 370.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.605 284.960 821.810 486.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 755.720 151.287 774.910 187.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 741.305 263.583 770.925 294.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.905 412.926 437.955 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.785 292.108 856.795 515.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.445 12.341 718.980 62.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.310 29.739 747.140 86.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 923.540 408.826 953.660 448.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 378.905 8.946 409.465 46.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 111.170 260.878 126.740 283.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.450 54.143 583.540 154.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.305 40.800 621.255 148.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.610 11.706 655.640 46.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 577.010 201.985 601.475 243.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.190 249.495 302.580 436.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.940 185.902 174.260 361.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.790 62.217 243.790 178.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 269.411 60.980 389.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.240 261.135 117.500 463.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.405 344.584 205.700 532.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.270 154.305 266.685 285.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.645 243.218 231.480 440.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.650 153.801 127.415 320.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.890 163.618 195.870 338.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.500 178.679 231.475 279.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.145 442.499 185.655 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.340 427.131 153.020 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.080 212.709 104.105 288.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.955 42.971 682.050 125.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.760 45.288 654.905 139.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 806.345 243.903 811.345 259.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 733.920 24.616 740.410 44.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 202.160 97.960 213.275 122.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 707.215 429.548 738.105 492.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 735.525 23.760 746.740 51.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 277.865 20.314 301.855 52.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 627.000 108.533 635.285 124.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.540 175.420 607.525 189.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000937.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000937.txt
deleted file mode 100644
index bc315c1587e6b255c79efe93c2fb17f1ffa6e2dc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000937.txt
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 754.080 145.439 764.505 168.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.095 274.428 734.085 436.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.450 217.036 936.525 359.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.250 313.727 789.230 500.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 688.110 427.770 727.990 488.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.860 59.911 236.510 174.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.090 200.786 593.925 241.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.670 280.180 808.595 476.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.890 75.289 762.875 195.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.210 21.171 605.070 64.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.300 60.072 707.520 202.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.370 112.215 663.775 176.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 914.750 403.955 945.380 444.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.425 10.507 706.720 80.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.215 289.710 845.070 519.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 586.250 177.284 598.920 189.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 552.690 203.577 570.805 220.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 597.870 219.433 609.475 238.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.820 10.129 647.285 50.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 637.670 202.831 656.730 243.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.550 152.209 812.295 233.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.200 320.406 937.745 486.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.870 480.473 889.575 544.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.630 7.203 395.280 36.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 366.895 17.509 377.725 34.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.835 84.486 269.510 117.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.585 411.697 429.730 544.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 617.715 103.869 635.770 125.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.410 46.789 475.295 97.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.780 447.138 420.485 544.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.600 245.404 298.250 434.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.195 336.247 201.240 523.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.310 385.353 72.495 544.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.975 43.550 646.110 137.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.325 335.759 901.925 519.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.705 241.581 227.260 437.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.830 150.743 251.970 287.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.320 261.513 111.910 438.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.845 396.767 723.625 544.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.350 183.323 755.870 312.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.330 432.752 120.410 544.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.080 437.441 194.865 544.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.595 165.633 811.670 344.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.550 189.221 316.320 325.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.170 131.084 573.660 277.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.310 269.280 50.890 385.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.250 89.836 734.855 251.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.255 83.680 691.800 256.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.970 35.864 613.635 144.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.615 113.590 589.155 272.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.275 214.044 93.310 285.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.045 6.412 328.765 71.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.625 51.947 576.540 149.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 735.225 257.206 761.185 291.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 371.020 6.926 400.780 45.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.805 50.098 317.370 157.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.925 64.882 364.380 163.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 725.840 21.423 736.975 50.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.115 103.128 625.960 251.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.915 10.351 679.655 79.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 655.380 16.239 678.175 38.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 890.475 339.446 950.720 544.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.835 166.268 298.610 266.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.645 176.709 896.095 337.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.360 147.585 379.935 197.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.215 153.408 118.835 321.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.200 184.985 162.290 362.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.885 162.288 191.360 337.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.790 175.843 225.335 352.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.130 146.709 688.550 309.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.220 32.816 672.975 69.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.745 17.040 283.480 48.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.570 132.937 270.920 161.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.660 41.001 674.860 124.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.480 28.908 735.435 91.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.490 40.236 730.230 114.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.095 161.568 651.865 315.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 721.760 24.697 728.140 44.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.905 118.955 211.920 191.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.460 119.594 391.815 193.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.505 122.697 328.655 202.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.465 130.928 311.260 223.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.410 122.113 183.655 194.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.685 43.480 203.985 130.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.870 32.343 310.620 157.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000951.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000951.txt
deleted file mode 100644
index fa829c128a33f97be8b690408ffe85ab5b2ed951..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000951.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 827.285 180.422 886.745 319.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.540 44.895 466.200 96.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 723.080 248.336 748.520 283.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.485 330.797 942.180 537.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 716.260 15.932 725.390 45.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.760 31.794 603.625 127.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.410 142.649 644.130 307.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.560 37.360 634.120 130.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.835 159.860 287.860 291.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 912.665 213.444 960.000 425.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.585 8.709 689.685 81.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 540.375 203.360 558.990 219.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.595 274.740 41.545 390.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 240.555 139.964 254.005 160.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 560.450 199.129 585.280 239.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.220 75.001 753.925 198.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.765 119.967 321.070 201.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.990 115.907 379.890 191.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.035 118.189 166.815 207.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.175 145.727 406.930 196.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.455 216.708 925.195 354.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.170 150.265 112.155 322.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.645 145.177 229.290 267.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.845 54.098 307.900 158.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 361.625 5.082 391.195 44.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.610 179.313 214.935 366.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.275 18.909 265.625 46.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.280 5.616 384.995 36.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.710 114.789 195.895 195.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.680 189.675 148.265 367.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.950 111.132 580.150 270.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 606.700 212.195 625.720 243.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.455 15.247 575.835 69.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.345 98.116 610.260 242.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.780 308.141 768.885 517.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 797.770 330.082 891.240 544.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.675 104.539 648.955 169.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 602.540 95.840 618.575 118.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.805 328.203 197.045 497.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.165 240.886 284.150 429.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.275 231.150 223.105 424.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 355.760 17.312 368.140 34.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.475 50.083 566.335 184.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.215 436.197 86.090 544.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.005 58.309 228.155 168.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.930 67.330 355.505 160.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.425 31.421 304.505 111.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 824.395 315.183 930.130 480.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.850 41.415 193.775 129.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.020 262.369 100.205 460.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 89.340 263.538 105.730 288.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.995 279.445 828.595 504.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.680 166.464 178.960 331.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.935 8.069 638.735 45.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 643.405 15.665 664.010 38.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.295 37.063 662.005 118.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.550 23.865 716.810 62.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.650 270.801 719.895 431.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.195 8.432 661.940 66.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 710.130 16.280 717.510 39.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.740 84.673 724.435 244.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.955 78.119 681.050 253.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.740 162.732 639.820 314.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 281.230 228.314 296.135 272.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.650 161.417 802.260 313.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.635 175.425 742.605 324.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 747.025 146.658 755.960 164.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.750 443.108 419.950 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 144.205 225.599 157.990 267.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.630 429.075 202.465 544.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.275 409.420 418.465 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.775 129.729 291.955 230.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.670 276.433 784.460 465.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.845 129.104 564.620 275.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 913.640 396.596 939.235 435.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.065 496.450 861.230 544.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.510 400.475 713.765 544.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 672.415 420.195 712.110 483.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.695 215.903 82.940 287.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.675 387.963 60.610 493.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.335 57.090 700.130 199.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.035 34.358 719.650 106.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000961.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000961.txt
deleted file mode 100644
index d0e73ab3e0796b2f7e8d0822bcf2b97eed4f0c63..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000961.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 329.800 143.072 402.660 193.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.995 321.902 935.205 526.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.940 93.140 602.585 194.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.460 31.416 297.660 128.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.190 115.716 158.760 210.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.095 111.993 190.350 190.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 594.485 91.256 612.775 113.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.715 417.777 206.440 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 229.495 17.705 250.820 44.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.415 201.889 555.160 219.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.080 142.493 220.710 246.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.925 215.736 915.995 341.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.315 1.093 259.500 66.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.270 1.854 295.040 60.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.115 116.884 315.495 209.022 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 913.925 385.011 938.200 425.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.930 5.984 677.240 77.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.840 172.720 737.015 324.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.355 51.191 699.620 126.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.545 166.615 311.575 308.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.470 177.737 882.510 309.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 710.020 13.056 720.120 40.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.600 267.915 773.310 462.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.565 124.259 280.270 264.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.365 55.297 223.570 179.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 713.515 248.699 741.695 280.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.015 130.374 652.715 288.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.565 31.849 656.425 128.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 636.585 11.953 656.685 35.526 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.675 70.302 752.445 195.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 742.450 140.967 758.050 154.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.880 126.163 559.780 273.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.775 30.051 595.480 124.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.250 158.641 607.460 312.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.145 261.498 712.845 419.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.235 29.829 715.035 110.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 356.925 2.513 388.740 42.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.860 5.727 634.000 36.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 705.060 10.527 712.480 36.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 350.340 15.433 361.970 32.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 132.880 220.375 147.150 263.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.435 298.772 756.695 502.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.145 272.458 818.335 501.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.400 38.972 188.205 126.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.620 319.091 889.005 544.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.915 403.588 708.490 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.595 214.507 76.245 287.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.690 187.433 141.210 368.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.870 149.414 113.875 253.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.910 47.106 560.445 181.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.200 163.815 168.415 333.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.220 434.117 52.750 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.230 391.433 76.190 515.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.070 100.615 626.020 169.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.835 143.228 638.055 306.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.520 107.934 573.915 268.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.105 262.681 94.070 458.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.360 273.949 38.160 397.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.380 10.215 567.155 75.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.775 326.153 199.520 478.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.040 74.679 676.915 251.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.020 82.099 716.470 236.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.970 42.059 461.345 92.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.755 33.134 627.810 103.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.700 210.125 956.285 423.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.815 407.683 391.420 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 584.960 204.927 605.675 241.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.285 65.628 353.220 154.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.200 53.020 304.520 181.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.950 233.008 279.380 417.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.140 157.750 283.160 274.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.270 181.580 205.380 360.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.950 225.317 227.630 413.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.670 2.534 379.750 34.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.400 493.065 80.440 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.140 112.371 373.220 192.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.240 152.995 795.330 289.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.750 439.038 425.125 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000963.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000963.txt
deleted file mode 100644
index b74bfd8ef5796904ca26f7307349780fbf1383b6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000963.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 524.940 10.784 565.390 70.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.060 261.966 710.000 419.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.290 153.509 794.080 298.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.885 48.411 558.260 182.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.740 109.228 574.820 249.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 669.890 407.778 702.920 457.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.480 124.561 278.430 264.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.665 6.523 676.925 81.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.960 317.429 888.300 546.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 708.535 12.482 718.750 40.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.640 173.511 735.815 325.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.290 157.800 281.430 270.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.745 226.959 228.255 411.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.095 267.023 771.855 464.213 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.625 93.256 599.870 197.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.570 53.937 303.195 164.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 906.285 384.069 937.230 426.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.875 33.940 626.960 129.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.225 42.467 459.835 94.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.530 3.168 378.430 34.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.015 39.385 192.100 150.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.480 55.951 222.155 179.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.075 321.262 933.445 527.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.205 65.582 354.135 152.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 592.720 92.581 612.175 115.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 580.390 205.355 602.185 241.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 355.750 2.942 384.095 43.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.505 210.845 954.145 423.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.840 178.644 881.985 310.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.240 30.006 713.585 112.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 704.150 12.502 712.085 36.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.800 306.312 923.010 381.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.910 143.883 401.000 194.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.705 232.761 279.090 418.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.460 75.551 676.060 249.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 227.305 18.818 249.730 48.114 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.240 274.836 37.160 398.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.690 142.206 811.050 226.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.665 31.542 593.680 125.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 435.276 47.225 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.695 187.836 139.990 369.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.285 216.134 912.615 338.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.985 32.977 655.540 131.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.995 102.549 622.900 170.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.300 406.025 710.930 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.265 143.777 636.585 305.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.385 248.885 739.805 280.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.995 298.772 754.845 501.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.305 2.085 257.105 67.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.940 166.958 311.450 321.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.815 438.791 426.640 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.785 116.733 314.810 208.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 635.425 12.849 654.415 36.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.700 143.082 217.895 246.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.655 164.681 166.105 337.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.490 408.212 389.795 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.145 325.332 200.560 477.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.110 214.104 74.685 289.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.930 149.726 113.490 252.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.680 116.174 157.675 214.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.050 112.981 189.120 192.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 77.750 264.908 93.880 289.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.040 491.887 85.500 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.600 417.172 207.155 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.095 182.749 204.450 357.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.595 51.096 705.460 190.838 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.205 263.472 92.760 458.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.370 127.361 558.735 273.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.545 159.316 599.575 313.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.915 2.705 292.765 60.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.115 112.673 371.200 194.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.160 33.249 296.620 126.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.435 271.421 815.815 500.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.780 390.975 76.665 517.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.040 82.305 714.645 236.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.170 69.985 751.430 194.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 534.090 201.607 554.060 220.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 790.910 216.719 796.765 241.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 742.550 139.612 755.325 152.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000968.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000968.txt
deleted file mode 100644
index 553a172edcf9407bd87f72c4dbd57aca0ac6144a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000968.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 820.485 181.177 881.715 328.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.910 229.855 226.615 411.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.585 265.356 88.320 461.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.600 32.418 589.950 129.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.025 261.860 705.935 414.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.025 174.105 733.260 328.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.595 185.605 198.820 360.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 222.285 21.740 247.975 48.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.635 85.544 710.845 237.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.230 71.103 750.690 193.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.500 77.973 674.830 253.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.540 153.302 792.350 298.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.955 161.437 581.005 315.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.750 146.442 634.370 308.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.660 104.624 620.145 177.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.700 96.424 594.305 166.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.285 48.920 557.935 185.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 532.700 205.718 551.985 224.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.675 53.594 703.380 120.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.265 5.581 376.430 38.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.660 111.329 572.665 179.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.805 129.235 555.295 276.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.000 394.899 78.420 524.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.075 493.992 76.930 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 440.015 35.240 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 571.990 209.445 593.285 244.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 589.610 130.464 613.995 180.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 911.565 386.517 933.195 427.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.175 409.687 386.755 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.525 441.456 428.325 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.525 417.404 208.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 278.211 34.580 430.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.445 167.179 164.355 347.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.380 117.479 155.270 221.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.005 218.028 71.185 290.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.070 152.673 114.185 250.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.355 145.777 214.645 246.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.565 116.225 187.765 192.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.280 324.496 202.870 474.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.205 4.674 290.400 70.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.640 8.447 672.320 74.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.415 273.561 811.695 502.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.560 300.167 750.590 504.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.485 413.873 708.515 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.915 133.144 655.480 290.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.950 213.893 953.445 425.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 867.845 324.289 929.325 528.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.625 316.784 885.070 547.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.800 158.526 279.190 267.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.595 234.313 279.125 420.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.775 142.966 808.760 274.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.665 268.066 767.200 465.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.545 217.847 911.525 328.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.900 303.426 919.435 524.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 354.150 5.259 381.885 45.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.215 55.710 301.795 194.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.640 58.520 220.015 180.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.150 67.995 353.765 152.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.110 125.639 273.480 265.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.410 168.368 310.850 320.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.640 41.853 187.415 128.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.205 119.509 311.935 205.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.195 44.588 458.115 96.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.145 162.424 335.230 196.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.585 145.611 398.225 188.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.360 190.239 138.095 371.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.870 3.994 256.340 69.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 664.470 408.937 699.005 456.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.875 36.534 623.375 110.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.480 14.426 651.265 36.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.185 14.104 561.450 70.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.820 35.919 290.835 149.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.265 114.497 367.225 196.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 785.580 217.011 797.395 244.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 707.550 250.240 735.005 281.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 704.290 16.602 716.480 41.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 71.305 268.051 91.025 288.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 347.075 18.703 359.125 36.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 129.380 224.219 143.570 267.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.465 35.194 710.730 113.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.285 34.811 653.410 134.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000970.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000970.txt
deleted file mode 100644
index 425b0e50dbc06589d0ea8d9d92de6129a2196a1a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000970.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 23.715 266.167 86.520 462.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.215 71.894 749.895 195.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.435 192.420 135.490 372.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.485 45.832 456.940 97.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.530 126.178 271.245 266.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.070 147.515 631.400 309.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.450 215.036 951.480 426.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.255 50.033 555.975 185.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 127.365 226.279 142.040 268.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.950 14.512 648.360 37.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.125 15.217 559.045 79.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.475 130.238 553.630 277.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.135 96.756 590.380 159.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.940 35.556 710.285 115.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.130 53.765 701.715 192.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.540 78.407 675.130 254.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.010 134.272 654.755 290.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.265 162.218 580.215 315.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.655 32.962 588.030 129.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.270 9.329 670.735 75.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 567.945 210.583 589.205 244.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 69.645 270.398 88.920 295.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 279.097 33.080 434.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.455 417.943 209.230 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.805 153.892 112.835 323.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.895 220.265 69.360 293.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 584.535 130.600 614.080 196.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.445 395.871 78.670 538.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.545 494.667 79.730 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.295 235.436 279.380 420.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.475 229.432 224.435 411.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.935 157.967 277.820 268.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.015 218.335 907.060 328.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.175 410.826 385.025 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.590 261.850 704.975 414.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.210 300.399 749.000 504.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.465 185.852 196.370 360.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.480 37.511 622.405 136.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.415 173.662 732.405 307.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.415 275.329 809.640 503.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.450 112.653 571.515 184.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.225 163.739 335.425 197.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.540 182.099 880.610 328.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.175 268.655 765.260 466.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.475 59.558 218.895 178.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.180 104.846 618.545 263.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.460 416.477 709.080 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.560 35.546 652.170 136.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.535 5.485 289.480 70.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.345 146.245 212.790 246.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.310 56.400 300.910 195.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.615 169.889 308.290 323.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.115 441.960 428.490 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.025 6.377 375.575 38.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.495 114.915 186.185 187.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.385 118.108 154.335 222.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.645 143.535 804.730 275.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.610 323.106 208.565 474.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.985 86.093 709.055 237.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 353.200 6.291 379.770 47.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.145 317.605 884.035 543.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.665 169.008 161.900 350.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.885 120.023 311.405 208.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.530 115.142 365.400 197.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.310 154.108 791.220 296.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.230 146.250 396.340 196.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.810 43.041 185.125 129.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.050 5.092 255.400 70.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.290 37.199 287.240 150.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.815 69.103 351.560 151.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 701.070 16.239 714.605 42.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 531.505 206.851 548.290 226.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.350 209.007 610.290 229.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 784.520 216.542 796.870 245.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 705.995 246.613 733.480 280.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 909.830 386.749 931.930 427.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.930 324.420 927.200 528.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000973.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000973.txt
deleted file mode 100644
index 1a9e52b2c3896008b984a1f8067c9833b8f08a1b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000973.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 704.740 72.559 748.910 195.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.965 87.508 705.845 239.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.005 134.071 654.570 290.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 777.590 262.868 788.815 314.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.125 173.768 731.115 304.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.240 155.508 790.765 300.938 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 704.385 248.265 732.895 279.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.980 6.835 255.080 71.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.215 144.754 799.310 276.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.965 269.779 763.155 468.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.980 303.960 915.535 527.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.110 421.600 709.640 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 70.050 272.448 88.595 297.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 125.935 229.356 139.630 271.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.125 16.587 645.885 39.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 699.320 16.924 713.135 42.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.375 14.028 675.475 31.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 598.105 210.055 610.805 230.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.930 47.041 456.485 99.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 530.650 209.526 542.130 225.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.115 156.214 113.230 326.002 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.660 39.309 620.835 137.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.405 115.565 184.435 198.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.795 172.685 158.650 355.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.480 127.543 269.050 268.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.715 147.092 210.610 233.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.455 121.957 309.965 205.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.340 149.001 393.865 198.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.835 165.326 335.395 198.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.155 72.473 351.380 151.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.795 116.748 363.140 198.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.845 7.077 288.635 72.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.945 39.198 285.535 152.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.515 8.049 374.790 40.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.135 186.793 194.495 363.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.900 171.833 308.485 321.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.265 11.217 667.675 73.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.520 184.492 882.085 331.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.595 37.289 651.900 138.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 786.600 218.139 796.315 246.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 905.375 388.048 929.115 425.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 581.545 130.379 612.070 190.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.155 44.679 183.955 131.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 352.260 7.888 379.905 49.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.145 318.824 882.825 543.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.125 263.422 703.345 457.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.475 148.447 626.665 310.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.475 119.473 152.990 228.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.390 164.313 578.875 317.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 21.880 268.257 83.375 464.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.595 323.473 205.895 474.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.625 443.017 430.265 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.945 58.228 300.605 197.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.405 61.129 218.015 182.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.475 158.012 275.725 266.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.775 79.590 674.425 254.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.765 34.237 585.760 131.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.610 38.689 709.650 116.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.765 303.391 747.200 505.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.795 236.464 280.630 422.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.570 219.841 945.855 428.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.265 275.919 807.785 504.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 344.510 21.523 357.750 38.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.945 24.359 697.340 69.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.365 325.126 924.425 529.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.000 194.389 134.025 374.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 216.265 21.911 245.685 52.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 562.830 211.651 583.885 247.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.075 113.414 570.515 192.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.635 17.579 556.470 82.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.815 52.128 555.015 187.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 6.170 397.024 79.165 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.340 495.176 83.875 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.780 419.610 210.665 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 282.260 31.245 435.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.305 223.831 67.940 295.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.165 412.997 385.460 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.410 131.804 553.805 278.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.555 55.161 700.940 191.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.440 98.912 589.035 150.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.450 230.747 223.435 414.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.505 105.415 618.310 265.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000990.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000990.txt
deleted file mode 100644
index 9c9d3ca5cd318f94f4dff0f272b34613e2b32c4d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/000990.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 63.820 292.259 79.095 312.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 772.920 271.144 785.570 324.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 879.095 389.131 909.080 429.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.120 125.614 565.780 285.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 779.250 227.805 787.855 253.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 551.180 214.205 571.600 253.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.875 156.370 558.475 319.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.735 31.154 673.875 85.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.950 44.638 704.695 127.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.755 66.524 693.695 119.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.360 47.565 649.520 164.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.525 154.632 784.210 283.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 692.470 25.654 702.075 49.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 646.510 418.185 668.860 476.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.510 126.974 147.235 242.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.045 415.213 65.350 544.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.055 154.914 201.840 253.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.205 244.876 284.260 431.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.980 203.234 863.440 320.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 559.260 136.196 594.220 191.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.365 73.153 213.220 183.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 585.390 104.604 600.215 126.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.525 94.067 699.900 251.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 700.220 253.554 727.900 284.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.775 27.779 635.775 48.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.615 89.287 343.300 157.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 599.235 215.782 612.460 234.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.525 111.988 599.300 270.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.980 327.417 877.345 544.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.180 88.294 671.980 261.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 348.500 19.589 375.425 62.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.480 65.230 550.160 145.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.700 177.938 331.430 209.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.750 175.057 556.720 329.699 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.630 124.183 177.295 215.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.720 223.025 901.835 355.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.860 307.859 738.620 503.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.735 180.653 726.025 319.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.735 76.593 294.025 208.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.950 85.081 746.785 198.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.795 181.318 293.250 320.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.875 329.004 209.255 479.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.790 276.025 755.080 474.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.450 22.903 656.835 87.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.590 26.374 547.425 99.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.060 23.024 620.940 70.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.310 58.727 451.785 107.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 586.505 192.742 604.615 227.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.040 20.501 370.820 54.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.755 285.716 73.425 462.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.850 52.904 280.815 136.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.520 129.296 354.785 210.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.275 234.963 227.540 426.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.275 216.013 126.470 399.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.870 206.040 189.435 372.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 339.370 35.073 351.160 52.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.995 437.134 719.175 544.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.900 140.599 645.540 296.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.640 42.387 577.155 136.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.920 166.681 780.550 293.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.045 167.572 264.290 280.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.255 57.029 179.440 143.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.840 282.472 799.635 504.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.875 454.754 444.425 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.165 328.979 911.685 528.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.630 271.809 691.805 422.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.625 190.788 154.625 372.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.350 173.455 110.030 346.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.560 240.060 56.875 325.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.885 429.795 224.910 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.155 426.219 378.615 544.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 525.760 223.503 548.790 258.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 896.250 236.449 934.685 419.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 211.285 29.809 222.900 60.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.145 134.700 304.610 212.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.385 46.517 617.440 170.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.345 138.060 258.280 236.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001002.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001002.txt
deleted file mode 100644
index 23ea939fc0ffa1a4bb9993f1c3c2b547e77fce8d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001002.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 706.360 90.878 757.840 199.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.855 225.574 134.755 409.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.900 144.316 314.030 224.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.965 103.028 712.785 259.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.425 96.802 679.240 271.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.395 180.910 117.825 275.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.130 426.788 255.975 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.180 426.340 64.475 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.080 68.514 460.840 122.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.250 162.918 206.345 262.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.555 133.245 180.610 226.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.915 137.244 152.730 246.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.855 199.870 167.320 384.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.290 243.823 240.345 433.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 779.170 270.826 792.295 325.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.610 248.719 295.845 430.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 592.110 197.190 621.270 230.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.490 184.895 298.230 283.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.635 86.461 299.405 208.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.255 114.205 608.335 259.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.860 55.710 622.675 181.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.510 82.693 222.030 206.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.430 120.990 590.275 277.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.615 28.505 278.845 88.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.565 29.905 379.615 65.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.540 48.809 602.160 116.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 883.660 394.748 912.840 434.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.995 215.540 201.870 380.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.155 298.757 83.695 505.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.770 263.351 734.250 292.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.905 313.007 904.360 529.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.930 99.497 347.510 166.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.430 66.046 291.705 145.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 559.580 145.983 590.995 203.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.225 249.192 943.950 431.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.845 160.198 803.210 291.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.435 42.951 676.155 96.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.940 176.135 263.355 298.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.815 326.889 887.670 543.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.565 335.300 916.370 533.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.915 230.827 890.410 352.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.435 72.241 701.945 129.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.945 459.861 461.085 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.955 458.889 729.075 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 610.960 228.712 624.555 244.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.680 74.614 560.430 155.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.760 335.804 219.360 487.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.775 275.566 696.920 459.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 123.405 260.087 138.645 303.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.355 52.808 582.885 143.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.820 419.797 673.320 476.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.525 143.490 267.180 240.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.305 137.788 362.820 220.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 347.850 46.970 360.950 64.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.510 286.063 801.720 510.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.585 32.721 627.830 79.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.210 169.466 790.025 291.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 786.970 230.379 794.605 258.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 357.335 29.814 385.190 73.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 516.465 229.865 539.450 268.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.595 168.630 563.560 327.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.920 28.731 256.920 91.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.015 198.192 433.945 267.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.375 188.969 729.735 344.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.210 152.098 659.155 303.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.620 52.743 711.955 136.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.260 183.303 529.660 269.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.450 135.990 575.415 295.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.600 278.921 760.895 466.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.230 312.709 738.615 503.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 67.410 301.270 83.605 323.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.810 431.281 387.785 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.065 249.353 61.260 324.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.525 154.995 559.820 299.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.925 54.556 658.055 179.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.640 39.047 637.470 56.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.045 34.660 679.680 52.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.655 34.871 551.435 103.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.695 112.825 606.990 133.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.315 222.713 581.220 262.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001015.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001015.txt
deleted file mode 100644
index 0d9b6e0038bbba6bffdc1451ff0f55f6c1fbed73..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001015.txt
+++ /dev/null
@@ -1,83 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 643.640 149.590 690.295 300.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.815 289.060 814.885 512.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 556.015 233.255 574.760 250.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 579.060 225.287 604.170 265.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.340 54.420 603.360 146.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.125 256.879 960.515 443.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.845 317.197 754.855 511.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.915 118.416 631.905 263.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.135 52.466 382.900 69.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.620 91.760 321.095 189.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 689.595 38.967 704.990 55.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.480 34.826 402.905 71.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.480 198.419 479.750 272.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 798.235 394.380 823.845 433.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.585 158.641 580.920 304.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.300 77.072 578.205 174.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.720 107.133 369.215 171.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 907.010 391.297 934.140 425.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.950 279.833 715.130 474.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.180 58.007 727.150 126.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.595 60.137 638.020 183.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 142.025 271.552 158.450 314.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 731.260 258.481 754.630 290.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.645 45.006 684.745 97.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.390 306.348 109.540 515.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.930 175.057 270.375 344.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.565 189.418 314.840 286.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.935 39.707 559.565 109.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.550 189.297 530.460 273.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.940 75.505 724.785 136.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 821.165 236.433 889.785 357.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.055 70.569 209.390 157.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 811.055 237.179 820.540 262.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.495 171.476 538.875 247.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 643.705 227.533 653.590 242.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.195 219.831 916.895 336.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.280 133.935 195.365 215.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.070 252.607 317.345 432.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.605 332.545 243.260 512.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 797.570 275.491 811.560 328.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.110 87.090 243.420 198.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.750 186.773 746.370 327.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.890 472.711 746.420 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.955 283.051 780.230 464.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.410 211.148 188.835 395.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.990 100.988 696.635 273.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.725 150.487 333.690 283.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.440 435.281 411.075 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.580 138.614 168.765 254.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.125 140.009 596.365 295.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.230 72.196 481.230 124.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 519.645 233.985 538.290 271.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 611.200 118.300 623.160 140.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.660 58.702 674.440 195.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.255 93.246 780.895 204.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.595 185.857 139.250 279.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.640 200.872 646.780 236.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.255 331.014 934.930 524.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.370 428.324 291.805 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.440 106.564 733.980 263.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.080 119.640 598.005 181.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 379.175 34.055 408.880 79.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.195 242.120 264.915 429.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 200.715 123.448 212.500 147.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.645 69.833 316.710 146.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.695 32.700 276.155 96.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.025 257.700 79.820 331.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.910 164.288 833.890 310.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 319.817 31.665 469.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.645 221.015 223.250 417.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 659.320 423.000 689.395 479.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.845 145.288 288.830 311.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.345 142.468 384.290 224.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.150 173.324 809.935 325.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.725 37.254 647.395 83.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.375 33.083 296.045 92.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 817.695 330.480 907.175 544.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.300 48.456 617.115 88.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.350 462.002 492.585 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.715 41.263 652.650 60.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.740 433.266 84.665 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.730 164.107 222.045 249.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.640 231.618 147.835 416.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001026.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001026.txt
deleted file mode 100644
index 76f093e177fc2ffe4a9c73a781a02fe61ebcd533..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001026.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 152.530 191.755 210.955 374.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.810 166.217 771.600 293.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.855 116.648 193.030 220.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.530 253.106 738.365 447.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.430 53.675 342.790 125.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.020 12.895 295.525 74.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 887.710 204.297 941.830 328.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.230 209.369 902.745 340.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.110 122.410 407.775 204.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.220 129.699 361.605 256.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.480 77.021 349.790 166.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.105 88.178 398.595 153.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.955 139.370 856.805 289.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.150 258.143 812.425 447.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.440 164.474 336.535 275.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.045 124.571 314.005 290.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 934.085 365.729 955.295 402.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.115 303.658 924.375 545.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 814.960 367.502 842.900 406.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.410 290.914 940.575 503.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.260 138.302 606.650 283.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.490 112.150 219.985 192.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.925 51.670 508.020 105.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.485 13.127 316.200 74.362 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.315 151.010 546.085 234.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.890 305.839 56.030 454.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.390 175.495 523.400 252.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 406.325 14.426 436.880 60.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.680 50.380 234.255 137.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.120 66.544 269.160 167.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 522.775 217.283 543.170 243.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.705 514.281 551.625 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.955 456.411 776.620 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.585 439.426 526.455 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.685 168.242 167.670 249.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.380 35.667 747.390 103.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.255 206.901 244.790 403.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 753.230 236.564 773.720 269.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.610 55.604 752.940 132.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.580 37.591 694.995 178.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.100 241.561 104.805 314.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.065 217.197 166.315 392.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.545 95.235 656.930 242.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.930 287.338 137.245 495.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.005 289.111 774.835 465.306 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.000 73.118 810.245 183.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.090 36.090 660.325 158.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 396.560 33.844 412.615 51.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.815 84.421 757.970 241.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.095 226.873 343.675 405.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.095 217.197 292.310 400.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.665 417.580 107.525 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.700 474.041 216.360 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 719.085 18.531 736.215 34.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.065 22.929 702.405 86.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.275 29.386 634.500 60.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.300 56.173 605.350 125.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.585 16.501 574.340 89.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 161.400 248.704 173.265 291.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.205 177.742 667.120 212.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.480 32.036 627.205 132.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 458.169 79.740 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.860 309.209 271.165 541.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.270 17.262 431.860 52.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.195 141.667 241.350 237.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.475 152.184 288.040 251.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.275 308.871 951.015 503.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 673.405 395.458 712.170 447.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.210 414.724 434.420 544.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.735 405.446 319.150 544.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 581.580 212.971 599.960 230.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.345 79.102 720.585 248.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.035 207.959 631.725 246.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.005 126.823 724.545 272.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.665 120.949 621.105 275.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 838.845 211.435 849.045 239.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.150 260.405 834.555 480.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.560 202.076 686.450 222.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.060 150.134 838.485 302.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001028.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001028.txt
deleted file mode 100644
index 0fffe16905aa00e29127b97d675b89db5ba0b3c3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001028.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 671.340 197.729 690.245 217.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 518.470 509.678 559.845 544.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 756.505 233.653 779.925 264.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.350 164.253 173.260 243.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.185 8.523 297.660 70.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.700 297.120 928.165 534.923 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.895 145.127 842.190 296.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.765 115.635 625.505 270.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.625 237.184 108.980 311.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.700 200.217 947.080 332.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 585.900 208.397 604.735 226.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.315 12.104 434.920 47.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 676.150 386.376 716.275 440.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 302.761 59.585 450.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.930 413.516 111.325 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.610 125.931 365.330 251.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 411.000 10.346 441.645 56.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 451.847 86.905 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 844.120 206.191 854.885 233.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.705 119.433 316.760 285.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.390 30.308 751.135 97.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.440 51.252 610.360 118.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.765 25.039 637.585 55.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.855 17.776 705.125 78.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.665 45.837 239.000 132.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.980 77.439 760.185 235.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.760 246.875 741.055 438.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.690 122.299 730.740 268.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.820 49.373 346.465 121.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.495 107.566 221.930 188.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.430 137.405 246.485 235.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.035 148.895 290.940 247.349 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.150 166.127 391.330 199.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.020 118.164 411.620 199.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.475 83.564 402.430 148.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.775 72.901 353.095 161.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.550 213.359 298.305 393.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.705 223.317 345.980 393.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.890 159.558 339.565 269.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.545 283.273 141.940 489.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.265 304.000 276.450 534.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.620 203.471 247.385 399.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.690 161.775 775.360 284.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 936.555 360.823 956.960 398.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.710 134.630 609.450 279.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.670 90.092 659.915 233.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.895 27.507 630.530 120.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.520 30.791 663.700 152.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.975 111.999 196.285 214.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.915 62.595 273.130 155.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.335 186.441 214.280 369.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.560 213.444 168.725 387.333 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.420 201.910 635.180 242.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.610 172.715 669.945 206.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.595 32.161 699.415 173.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 818.255 360.299 845.255 398.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.935 167.829 533.055 248.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.960 281.847 777.745 460.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.870 255.433 838.030 472.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.860 50.975 761.720 128.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.690 146.825 550.315 233.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 164.065 243.500 176.705 286.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.290 68.267 814.950 177.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.165 9.429 319.630 69.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.145 46.980 512.020 102.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.730 11.953 576.850 84.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 525.225 211.561 542.710 239.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.980 134.393 861.130 261.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.395 251.545 816.070 439.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.925 95.170 598.555 202.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 722.805 13.323 740.550 30.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.730 435.281 528.170 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.295 409.859 438.720 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.290 399.775 323.370 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.560 467.780 224.175 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 824.645 205.017 905.245 332.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 831.420 282.689 945.285 494.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.105 303.134 955.645 496.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.810 453.016 781.605 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001096.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001096.txt
deleted file mode 100644
index 708ae784935320028f187cd6db366ad373655d0e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001096.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 0.000 239.355 67.365 388.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.830 148.577 831.615 331.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.965 54.199 296.410 185.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.915 0.000 858.430 70.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.540 0.000 798.095 143.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.930 0.000 645.455 51.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.995 66.197 671.310 79.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 175.095 412.901 191.970 432.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.115 196.792 318.795 392.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.635 45.636 871.805 153.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.685 35.431 899.360 129.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.360 49.489 645.840 196.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.315 350.180 118.225 520.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.210 97.426 903.570 224.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 781.695 132.565 805.310 162.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.000 120.451 239.985 315.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.260 146.598 190.760 337.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.835 24.878 745.485 174.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.085 62.832 804.215 196.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.530 43.812 400.820 172.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.800 111.852 369.940 292.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.050 151.076 860.050 366.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.655 19.297 249.930 137.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.235 74.835 712.055 247.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.250 178.548 804.510 370.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.320 35.239 649.885 111.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 688.520 82.814 706.875 118.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.700 345.868 192.165 545.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.270 0.000 757.565 151.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.330 0.000 703.930 141.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.765 495.660 126.340 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.535 89.851 231.405 180.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.685 175.838 951.730 377.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.005 143.782 776.855 271.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.450 490.164 321.235 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 884.860 105.204 895.330 132.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 945.615 248.900 959.335 282.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.895 137.038 284.170 341.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.605 219.751 170.775 392.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.930 399.613 234.750 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.870 347.082 73.470 544.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.615 65.602 341.045 210.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 57.600 446.221 78.700 486.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 230.850 131.885 242.115 163.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.880 310.639 96.510 389.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 509.050 418.608 537.990 465.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 935.150 135.602 960.450 320.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.790 -0.373 311.705 102.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 658.900 0.005 674.725 20.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.675 -0.217 808.250 87.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.510 167.018 133.060 245.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 185.165 182.084 199.065 227.246 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.045 288.743 383.230 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.410 356.053 323.755 534.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.040 15.907 258.420 66.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 696.820 96.837 714.010 117.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.570 184.139 232.345 226.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 714.295 282.870 741.490 338.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 840.040 247.097 873.600 286.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.815 186.854 951.825 421.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.245 422.481 842.995 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.980 348.780 507.635 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.580 0.000 380.195 110.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.410 27.276 363.535 120.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.915 340.438 532.180 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.540 90.737 369.665 147.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.355 58.349 464.070 116.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.860 77.520 437.870 116.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.120 10.794 436.685 63.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.750 36.030 443.205 105.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001098.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001098.txt
deleted file mode 100644
index 1a83823e29c1f2c46de33bbb43c4f9b33ddf92ea..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001098.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 723.990 177.666 804.200 366.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 177.315 411.591 194.105 433.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 696.055 97.169 714.425 118.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 935.995 136.932 960.800 323.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 240.005 66.920 390.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.900 -0.065 809.950 87.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 943.870 248.996 960.000 283.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.230 131.567 246.420 166.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 658.650 0.000 674.210 19.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.635 91.120 231.505 181.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.280 491.590 319.500 544.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.205 0.000 757.255 151.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.575 417.152 538.460 464.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.220 44.220 401.235 180.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.490 -0.443 311.940 99.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.415 137.506 284.305 342.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.095 111.444 371.790 290.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.220 425.201 843.900 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.240 65.481 672.340 79.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.850 0.000 380.565 113.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.325 91.110 367.835 145.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.380 36.292 434.285 105.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.365 11.132 436.785 63.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.820 148.028 830.935 330.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.220 59.120 461.020 116.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 885.825 106.035 896.230 132.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.700 150.134 860.165 361.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 689.240 83.227 709.150 118.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.850 0.000 647.380 59.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.375 121.161 239.075 314.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.010 220.244 171.410 393.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.865 148.079 191.160 339.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.790 186.335 952.055 419.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.120 197.840 319.100 392.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 840.000 245.430 872.845 286.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 58.370 455.640 78.110 490.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 713.595 281.319 740.245 335.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.780 35.561 650.870 106.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.705 -0.635 798.805 142.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 848.565 35.582 895.855 129.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.995 45.207 871.815 153.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.195 338.877 531.160 544.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 780.875 132.665 804.580 162.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.635 496.148 125.970 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.050 142.896 776.360 272.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.920 50.265 647.685 196.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.580 65.471 340.690 210.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.840 62.137 804.015 192.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.050 24.959 743.995 174.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.540 74.014 713.560 246.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.980 0.000 704.820 141.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.355 174.478 951.630 378.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.425 18.869 250.395 137.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.615 54.455 295.495 184.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.165 345.324 194.450 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.800 15.610 257.145 66.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 184.420 184.310 198.835 229.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.910 185.544 231.335 227.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.975 97.497 902.370 221.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.550 0.000 858.145 69.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.645 311.334 95.720 381.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.585 167.330 133.325 251.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.805 356.053 323.920 532.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.650 288.391 380.600 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.525 351.087 515.175 544.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.640 398.843 232.765 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 346.629 72.525 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.485 351.172 117.670 519.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.275 27.341 363.875 119.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.020 77.500 434.520 116.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001099.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001099.txt
deleted file mode 100644
index 17cfacbc081089eae0f6afb2002e595a9e671c7f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001099.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 631.150 74.201 714.090 246.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.690 50.501 647.690 197.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.860 25.356 743.870 174.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.075 62.369 804.705 193.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 713.275 281.162 740.330 335.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.650 -0.564 311.835 100.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.675 356.053 324.790 536.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 240.161 66.905 389.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.525 43.812 401.470 186.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.990 54.380 295.615 184.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.210 427.035 844.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.845 10.981 437.155 63.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.390 27.185 363.860 119.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.560 60.011 459.330 117.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.215 36.398 433.210 101.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.370 91.291 366.650 221.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.745 77.752 433.745 116.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.315 15.368 258.035 66.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.110 65.280 339.680 210.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.295 492.335 318.910 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.905 111.404 373.015 292.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.360 137.718 283.775 342.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 178.540 411.289 195.350 433.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.875 311.561 95.980 391.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 184.730 185.025 198.715 230.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.990 168.756 133.805 252.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 213.080 186.098 231.310 229.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.090 91.392 231.990 182.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.335 0.000 381.205 85.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.200 142.830 776.200 270.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.865 149.066 190.740 335.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.795 123.070 239.960 316.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.485 351.505 117.910 520.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.250 345.526 195.715 544.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.560 45.600 871.330 154.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 346.629 72.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.070 147.595 830.210 331.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 829.220 97.341 902.410 246.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.335 398.843 232.535 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 780.820 132.660 804.700 162.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.120 198.102 318.745 394.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.565 174.266 951.490 378.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.770 36.257 651.975 188.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 848.710 36.398 895.150 129.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.355 0.000 647.180 64.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.755 65.980 672.805 79.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.710 -0.358 799.495 142.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.040 0.000 756.900 152.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.750 177.586 804.285 364.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.595 0.000 858.085 68.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.485 185.408 953.885 413.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.980 150.220 860.250 361.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.270 351.056 518.635 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.840 289.156 378.480 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 509.570 417.253 539.420 464.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 885.055 105.042 897.075 132.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 689.805 82.356 708.005 118.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 694.885 97.431 714.255 118.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.245 0.000 704.945 140.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.010 496.828 126.660 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.010 221.232 171.640 395.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 839.750 244.785 873.120 286.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 56.040 456.466 78.255 491.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.425 18.869 249.970 137.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001122.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001122.txt
deleted file mode 100644
index ef959f21967e81626219566b28c0f99a224f2874..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001122.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 854.245 176.392 952.310 381.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.960 0.000 277.380 54.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.945 2.398 704.385 101.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.565 22.934 263.200 62.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.625 105.687 237.735 183.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.395 199.472 227.995 240.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 184.235 202.388 195.210 245.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 714.790 281.203 748.560 339.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.430 70.886 328.715 216.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.195 131.502 243.125 180.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.955 181.560 801.005 368.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.685 26.122 252.550 141.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.485 114.744 386.255 293.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.160 92.072 358.835 228.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.975 44.341 440.130 124.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.580 25.497 433.985 79.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.575 343.496 513.560 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.635 8.845 380.850 133.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.715 33.113 358.735 121.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.385 82.975 395.830 149.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.290 67.103 418.245 124.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.195 82.084 438.120 124.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.535 60.560 291.300 183.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 838.070 246.311 882.955 284.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.795 284.164 365.450 539.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.910 351.182 338.215 544.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.230 0.000 395.620 53.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.415 502.167 298.325 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.370 122.269 665.015 163.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.450 264.047 62.915 395.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.020 49.847 870.695 155.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 878.400 106.624 887.980 132.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.900 160.127 194.135 349.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.655 -0.181 853.960 77.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.805 404.645 454.315 543.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.280 234.832 154.935 447.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.185 100.801 901.765 226.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.350 152.839 280.385 358.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 656.350 0.000 679.195 22.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.975 -0.000 803.165 135.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.320 46.441 653.105 196.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.135 0.000 647.170 79.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.230 67.919 673.470 81.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.035 449.636 860.815 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 625.960 133.421 644.125 150.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.565 73.732 709.350 244.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.575 57.719 649.225 204.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.445 28.343 732.375 174.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.990 0.000 751.995 152.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.295 62.081 810.905 213.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.245 377.586 566.990 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 186.015 399.916 209.830 428.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 59.410 475.113 76.260 510.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.505 147.258 775.505 257.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.065 39.032 894.040 130.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.860 395.634 256.235 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.885 137.209 235.165 330.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.490 368.263 127.885 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.190 344.417 203.300 544.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.035 187.766 949.725 414.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.340 360.264 70.530 544.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.885 196.480 328.100 411.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.995 180.522 136.390 263.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.000 332.883 82.680 408.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 780.355 132.882 807.945 158.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 693.055 101.723 708.030 118.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.480 0.297 313.165 95.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.145 159.065 856.715 365.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.125 0.000 772.465 83.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.530 0.000 822.615 94.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001128.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001128.txt
deleted file mode 100644
index 36cbcd8271dd982ee4142648fbc8ef52f2d6697c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001128.txt
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 78.800 184.567 135.385 273.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.875 340.947 82.140 412.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 54.220 477.627 75.740 513.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.440 99.527 903.400 231.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.530 267.502 60.105 400.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.135 51.161 864.925 157.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.915 124.369 667.450 165.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 658.035 3.345 679.670 25.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 718.380 282.165 747.820 340.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.140 115.071 386.090 289.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.690 60.762 649.940 206.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.655 72.649 325.845 218.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.010 27.714 254.855 141.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.615 0.000 312.575 91.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.825 141.077 235.300 337.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.220 157.664 280.695 366.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.595 196.117 328.015 411.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.540 85.589 381.720 240.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.705 374.423 128.825 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.340 95.054 353.940 229.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.590 239.526 148.080 450.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 666.490 70.962 676.070 83.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 625.460 136.534 643.760 152.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.925 385.343 571.965 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.615 0.000 772.170 85.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.305 0.000 819.880 95.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.065 48.839 652.180 199.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.390 0.000 646.735 82.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 837.775 245.112 884.410 284.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.400 146.794 773.595 264.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.375 39.974 898.990 116.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 781.385 135.929 806.480 161.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 875.890 107.883 886.965 130.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.645 28.651 432.330 79.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.290 0.000 392.555 56.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.225 47.600 438.560 126.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.840 456.864 864.255 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.515 12.522 379.510 128.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.290 35.803 355.100 119.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.505 166.686 194.050 360.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.255 284.210 369.900 541.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.405 351.384 339.160 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.220 345.375 207.350 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.965 395.810 258.190 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.360 65.179 809.765 213.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.985 181.338 801.780 369.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.105 0.000 752.515 154.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.975 345.108 514.980 543.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.030 409.697 449.305 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 366.837 71.745 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.400 155.241 856.510 366.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.465 176.931 951.605 375.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.800 187.076 949.220 415.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.910 68.902 407.080 137.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.390 84.783 437.370 127.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 183.775 206.116 201.550 253.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.000 202.917 227.990 246.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.485 503.774 297.480 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 192.190 397.931 212.130 426.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.605 23.745 264.675 63.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.830 0.000 276.065 53.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.195 108.473 240.150 177.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.640 63.205 288.545 187.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.475 29.517 731.210 176.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.470 5.682 704.145 101.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.940 75.425 708.130 245.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.895 0.000 851.795 77.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.725 52.612 290.975 192.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.095 0.000 802.805 88.022 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001136.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001136.txt
deleted file mode 100644
index ef4a373452965705bd27db99db59f738b6322d01..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001136.txt
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 353.255 118.154 392.415 284.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.550 399.553 596.905 544.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.055 176.921 950.060 369.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 831.735 99.230 901.825 233.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.600 43.701 901.855 126.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.835 146.150 770.655 285.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.485 0.000 771.090 88.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.125 0.000 817.970 98.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.340 0.000 394.135 61.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.940 52.934 651.780 200.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.455 40.634 348.825 123.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.640 72.820 396.225 134.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.200 18.174 379.175 100.333 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.465 89.025 436.430 131.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.210 59.503 398.870 123.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.410 51.559 439.025 130.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.280 184.295 947.900 406.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.375 74.034 322.380 217.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.235 89.674 367.850 241.022 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.320 62.706 285.945 195.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.650 162.026 281.580 370.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.915 95.145 341.575 229.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.145 127.986 668.605 168.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.290 149.550 233.465 347.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.170 396.007 258.675 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.430 354.255 338.665 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.550 286.960 376.290 543.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.405 197.633 326.055 406.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.740 174.730 194.880 367.306 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.770 244.543 143.425 452.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 375.143 76.805 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.015 376.594 125.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.045 413.934 457.665 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 211.900 213.928 229.580 257.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 184.575 214.522 204.730 263.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 785.025 139.239 807.010 164.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.330 75.475 676.895 87.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.370 471.149 863.255 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 945.745 247.903 959.785 284.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.985 111.973 242.550 184.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.990 190.657 133.900 282.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.090 53.035 290.555 102.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.260 24.969 268.525 62.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.630 151.020 844.930 328.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 132.155 262.253 147.840 281.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 879.490 117.585 886.815 131.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.905 138.816 643.090 156.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 659.735 5.929 680.050 27.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.490 66.323 807.475 215.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.750 179.822 800.795 362.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.020 73.908 722.035 242.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.740 348.608 511.585 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.525 154.793 856.195 358.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.040 269.628 56.440 395.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.725 346.724 210.785 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 806.420 51.398 862.130 154.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.635 0.000 803.605 89.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.730 0.000 752.805 158.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.150 32.675 729.600 153.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.990 8.135 703.325 101.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.990 64.081 648.460 209.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.160 0.126 312.235 90.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.815 28.756 257.970 142.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 723.400 281.218 746.450 337.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 836.350 244.483 873.080 282.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001207.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001207.txt
deleted file mode 100644
index 18f3ead9a71e36113816ac3ebc7c5aadae8b7af1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001207.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.300 19.005 486.355 42.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 445.295 27.809 455.875 46.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.235 101.038 795.550 234.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.450 191.619 627.455 207.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.620 100.136 638.730 251.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 121.055 333.910 142.740 357.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.560 130.127 866.900 319.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.765 -0.126 701.425 76.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.670 0.000 666.650 103.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.985 219.101 209.660 395.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.310 227.704 322.605 369.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.765 104.916 714.110 267.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.305 185.313 822.660 383.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.260 50.562 659.690 72.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.605 443.184 126.645 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.995 145.449 662.670 162.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.730 80.920 316.925 228.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.820 365.301 195.965 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.505 121.423 279.405 265.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.180 -0.262 629.935 62.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.045 377.158 328.445 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 222.670 182.487 248.050 216.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.440 106.624 241.895 186.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.025 306.751 351.245 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.525 147.137 440.500 182.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.345 -0.101 778.135 66.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.870 257.906 110.610 352.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 452.800 63.824 481.585 118.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.165 50.426 702.670 131.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.670 9.303 472.600 50.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.610 177.994 734.600 349.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 817.075 80.905 869.995 161.382 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 176.415 397.447 193.340 412.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 852.780 151.580 859.265 167.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.400 415.611 250.160 544.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.285 34.317 740.730 195.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 837.545 211.183 920.690 424.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.145 88.476 845.540 183.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.790 184.441 832.400 359.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.390 8.024 795.585 76.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 450.000 0.000 479.160 56.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.055 0.000 501.055 76.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.570 220.426 941.935 397.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.375 28.293 260.725 96.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.115 409.672 479.285 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.105 0.000 452.060 99.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.205 93.135 394.800 151.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.070 60.117 386.120 142.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.890 70.186 249.090 140.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.780 115.399 633.585 261.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.565 209.621 769.470 386.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.845 23.392 826.300 114.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 922.060 274.906 939.615 310.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 463.555 465.921 493.405 508.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 703.840 312.337 729.900 363.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 816.525 229.623 838.870 270.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.750 31.421 535.725 85.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 626.170 180.769 648.180 221.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.510 77.520 365.665 247.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.165 94.596 269.750 136.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.410 155.660 367.965 286.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.960 410.277 650.020 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.930 499.488 403.175 544.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.550 -0.529 758.245 127.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.325 109.959 423.670 182.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.065 315.525 117.555 461.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.760 44.905 297.005 106.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.635 241.763 188.565 404.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.115 167.572 542.145 230.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.280 73.813 679.895 215.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.300 231.613 252.440 448.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.555 39.808 793.745 127.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 777.175 168.826 799.580 196.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.875 133.376 255.135 281.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.155 40.422 487.405 179.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.560 353.444 29.240 544.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 352.985 211.812 365.910 229.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.725 116.779 282.370 259.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.245 33.174 630.370 117.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.620 180.608 222.200 259.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.995 131.225 331.570 261.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.345 112.840 378.335 275.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001210.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001210.txt
deleted file mode 100644
index af9028757ec1429950ab1fc80d39e36abe823499..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001210.txt
+++ /dev/null
@@ -1,81 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 221.965 122.450 278.065 267.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.385 444.519 128.470 544.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.215 364.525 195.480 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.910 232.988 253.240 449.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.885 0.000 629.950 63.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.520 376.508 328.200 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.445 0.000 666.725 100.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.900 70.377 249.955 139.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.745 168.489 545.430 230.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.845 19.317 482.950 42.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 351.115 212.981 364.440 231.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.080 22.919 826.275 113.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.430 94.097 394.170 180.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 175.380 395.342 190.665 409.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.540 106.100 712.160 268.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 120.690 336.665 142.470 358.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.370 74.886 677.570 215.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.160 178.331 733.815 348.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.935 116.129 632.615 262.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.845 131.326 863.285 320.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.385 95.265 267.915 138.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.470 34.322 630.005 117.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.865 0.000 701.095 81.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.425 34.489 739.805 194.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.110 116.874 281.720 259.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.055 28.872 259.785 79.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.030 100.716 794.890 233.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.455 244.281 187.200 404.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.890 318.371 116.000 462.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.410 228.984 321.245 367.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.035 147.565 441.145 183.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.130 39.641 793.295 126.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.675 210.850 920.210 426.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.610 416.215 249.740 544.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.415 110.744 423.765 183.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.290 181.278 222.420 260.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.995 79.207 365.075 250.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.345 60.530 386.390 117.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.255 259.453 109.375 356.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 817.180 230.339 839.245 270.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.355 411.118 652.710 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.780 220.773 209.275 393.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.350 39.934 484.845 176.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.090 81.404 316.490 230.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.485 184.814 820.285 383.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.235 10.548 469.425 49.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.740 101.149 638.250 252.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 608.780 192.516 626.665 208.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.180 209.672 767.635 387.726 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.380 307.305 350.075 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 443.045 28.746 455.040 47.333 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.510 -0.388 498.115 80.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 817.590 80.653 868.505 162.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 701.280 312.180 728.345 364.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 626.050 182.305 648.105 223.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 462.595 466.475 492.160 508.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.250 146.422 659.810 163.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 218.225 180.940 243.980 216.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 776.690 168.927 799.590 196.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.725 50.889 702.095 133.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 917.920 274.005 938.350 307.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.455 51.524 658.750 72.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.295 0.000 449.615 99.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.915 131.275 329.300 262.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.000 133.381 244.790 268.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.140 157.145 363.185 288.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.300 45.570 296.570 106.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 850.575 148.653 858.325 169.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.255 87.619 845.010 183.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 770.385 -0.065 790.170 9.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.720 -0.242 777.555 66.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.050 9.047 793.985 76.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.360 183.434 832.400 360.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.560 114.018 377.940 276.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 450.100 63.839 479.150 119.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.940 409.546 478.185 544.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.965 454.018 69.510 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.645 353.625 29.195 482.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.090 -0.277 757.595 128.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 449.400 -0.312 477.790 58.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.345 32.836 535.240 84.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001215.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001215.txt
deleted file mode 100644
index 2e6813b1ca2d05deba8099c2cf60432cf5fbd673..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001215.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 234.210 95.265 268.035 137.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.645 69.788 251.240 133.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.640 122.274 271.880 270.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 826.850 271.003 844.070 303.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.890 80.930 364.575 251.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.230 61.286 387.535 119.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.160 111.842 424.265 183.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.640 94.792 393.980 181.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 348.380 214.603 362.775 232.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.860 147.731 441.915 183.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.185 29.361 259.260 95.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.285 45.736 295.720 105.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.805 34.846 629.245 118.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.400 75.480 672.730 217.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 697.305 311.868 725.225 363.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.030 233.411 256.165 449.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.075 32.967 534.805 85.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.890 261.085 107.950 365.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.100 9.218 791.725 68.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 440.995 29.623 454.185 48.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 459.520 17.947 477.705 44.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.785 446.261 132.115 544.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 444.630 60.888 476.965 119.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 448.680 -0.262 475.695 59.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.495 306.378 349.510 544.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.925 409.869 476.115 544.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.780 182.200 647.000 223.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.775 228.228 319.250 367.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.805 373.884 327.280 544.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.950 415.243 250.785 544.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.730 33.995 739.200 194.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.725 208.926 764.775 387.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.800 184.562 816.355 383.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.240 455.373 69.390 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.310 106.936 709.200 257.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.430 321.313 114.060 486.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 916.140 270.907 938.730 306.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.275 210.145 918.940 425.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.870 22.087 825.325 112.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.990 -0.317 522.800 54.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.540 362.324 194.635 544.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 636.785 147.500 655.940 164.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.800 131.799 327.105 262.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.540 -0.403 446.360 99.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.890 179.530 731.155 344.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.300 116.779 632.130 262.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.710 133.557 228.565 219.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.670 -0.181 629.435 72.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.250 115.237 377.005 279.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 460.790 465.780 488.815 507.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 889.920 216.225 940.720 389.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.040 117.338 281.015 257.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.375 -0.196 492.955 85.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.845 182.663 221.130 262.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 205.705 158.012 236.185 215.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.785 247.344 187.000 401.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.465 221.695 206.900 394.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.710 408.660 656.865 544.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 121.670 334.006 142.645 360.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.685 81.932 316.900 238.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 775.160 168.640 797.945 195.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 812.820 230.696 837.655 271.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.895 184.340 830.860 360.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.180 158.067 360.370 287.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.625 354.683 32.305 485.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.605 169.043 551.970 231.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.250 148.900 858.450 169.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.145 79.580 866.205 163.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.865 86.471 843.640 182.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.900 100.700 794.740 232.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 607.290 192.652 625.870 208.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.100 101.562 637.295 255.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.350 132.373 859.345 320.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.790 51.499 658.450 72.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.545 49.595 702.300 132.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.985 -0.423 662.485 99.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.990 -0.373 701.205 110.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.920 38.533 793.995 127.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.285 -0.166 756.840 128.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.830 39.803 481.865 175.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001224.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001224.txt
deleted file mode 100644
index 43b24f7be80579f97b55b110b2b3aee334c2e838..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001224.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 384.300 413.808 472.900 544.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.495 172.478 560.325 235.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.680 -0.096 660.680 82.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 192.870 162.102 223.265 218.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 809.080 233.033 833.185 275.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 912.250 272.957 934.935 308.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.045 186.486 645.535 227.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 692.480 314.754 715.650 369.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.520 121.372 631.140 267.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.215 37.984 740.930 195.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.635 41.022 793.420 132.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.425 -0.116 755.120 129.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.075 39.123 627.285 124.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.015 0.000 699.675 122.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.110 78.900 663.090 220.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.180 0.000 625.460 73.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.530 -0.141 484.065 91.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.115 24.329 823.755 116.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.870 121.080 377.405 286.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.005 10.376 788.420 67.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.450 51.035 700.540 133.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 633.115 150.451 647.555 168.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.795 197.613 624.795 213.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.040 106.387 635.890 259.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 637.140 53.614 655.560 75.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.280 37.390 532.250 89.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.770 453.691 139.765 544.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.725 465.991 66.015 544.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.860 408.504 666.690 545.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.800 311.349 347.560 537.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 122.905 340.720 145.610 369.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.875 227.316 210.365 404.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.540 360.823 32.715 494.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 48.440 269.033 104.775 376.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 771.125 170.645 791.780 200.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.085 187.554 825.405 362.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 822.475 268.111 844.595 305.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.925 190.239 218.055 272.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 783.950 -0.131 804.570 11.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 813.945 81.943 859.280 169.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.640 148.512 858.645 173.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.930 90.737 840.500 171.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.375 45.620 474.235 164.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.355 164.087 354.815 294.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.290 -0.151 440.110 99.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.390 86.793 316.485 232.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.345 106.372 704.640 262.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.080 227.105 317.205 371.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 890.025 218.869 940.820 393.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 170.540 392.209 185.890 405.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.175 327.780 107.505 500.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.925 373.799 327.495 544.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.215 416.739 254.070 544.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.215 365.618 193.850 544.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.030 242.921 257.020 439.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.100 252.396 184.780 404.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.615 122.173 245.975 274.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.260 136.871 215.465 215.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.615 120.743 279.505 264.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.320 135.355 320.555 265.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.810 72.730 250.805 135.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.995 50.290 293.695 109.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.860 106.145 244.590 235.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.225 152.360 443.685 188.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.240 97.028 267.490 240.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 341.805 222.587 356.190 238.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.620 133.507 853.590 319.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.435 214.925 915.060 428.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.540 106.161 793.690 233.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.315 181.767 728.130 358.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.535 214.371 762.545 392.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.780 188.577 812.070 386.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 438.945 35.305 451.365 53.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 449.850 21.075 467.875 45.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.575 -0.272 512.235 64.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 437.830 68.156 470.245 124.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.425 66.474 388.080 126.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.975 86.043 364.040 255.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.220 101.305 392.880 185.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.415 118.466 424.890 188.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001229.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001229.txt
deleted file mode 100644
index 69a026aaf236d3e3daa6ca9f3e0d126e4d58bfc5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001229.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 254.230 46.930 292.685 106.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.130 30.852 257.135 69.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.410 115.600 425.400 184.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 341.405 219.791 351.605 236.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.795 149.514 448.040 183.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 806.235 229.069 829.725 267.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.850 198.459 931.845 264.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 622.615 183.494 644.945 223.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.500 34.589 530.920 80.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.135 -5.037 507.555 62.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 434.550 64.343 465.610 117.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 444.845 18.118 463.535 41.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.895 63.950 386.900 122.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.085 153.489 477.920 231.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.975 98.504 393.915 176.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.685 0.000 479.885 90.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.295 102.312 243.335 246.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.820 118.088 628.195 264.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.955 82.970 357.940 190.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.225 184.658 809.350 384.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.390 22.460 822.795 114.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.175 34.962 626.070 120.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 890.600 215.530 940.975 389.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.610 0.000 436.235 96.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.320 42.835 470.190 154.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.270 99.748 710.720 259.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.875 411.717 470.985 544.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 822.320 262.762 841.575 299.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.800 117.877 279.850 259.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.075 -0.594 755.260 93.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.545 6.679 787.515 63.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.630 38.045 791.480 125.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.165 86.864 840.070 159.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.600 78.945 856.085 166.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.785 47.313 699.855 130.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.025 181.409 823.245 356.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.175 0.000 624.845 64.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 631.705 146.412 643.085 164.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 850.095 146.240 859.515 168.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.295 410.695 255.015 544.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.295 102.927 634.835 254.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 910.065 269.617 934.980 303.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.120 403.598 672.035 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.700 193.271 623.890 210.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 167.895 385.328 189.395 400.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.115 453.061 145.255 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.865 465.704 66.370 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.940 166.832 564.870 233.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.370 267.809 102.675 374.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.385 189.111 215.110 271.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.455 225.669 201.620 388.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.530 117.922 228.355 242.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.585 69.879 250.245 124.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.445 83.922 316.910 224.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.800 127.110 851.365 309.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.325 0.000 697.665 114.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 193.795 181.676 214.905 215.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 689.915 308.055 709.780 361.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.660 0.000 659.670 91.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.850 74.548 659.410 216.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.760 210.226 760.435 387.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.025 102.242 792.615 226.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.575 35.758 741.430 194.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.655 162.636 353.865 290.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.840 120.219 377.070 284.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 636.225 51.458 653.385 72.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.885 307.446 346.825 544.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.595 221.423 316.090 358.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.930 133.965 204.395 219.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.350 360.662 32.715 492.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.660 175.702 727.940 351.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.830 210.452 912.075 424.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 455.420 464.289 482.605 506.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.850 248.920 181.985 390.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.655 362.400 191.460 543.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.610 323.499 103.315 503.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.650 93.905 268.805 186.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.070 130.933 318.075 259.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.145 369.185 327.905 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.595 242.755 258.565 439.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001232.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001232.txt
deleted file mode 100644
index cd0696235ae494d9d4e19333b155a2768072109e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001232.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 275.600 129.472 316.660 257.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.155 35.259 741.375 195.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.675 93.926 268.875 136.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.355 69.572 248.995 125.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.660 117.383 226.300 228.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 831.990 207.984 909.405 422.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.210 0.000 695.770 113.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.630 97.855 706.455 259.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.900 179.857 821.030 354.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.950 165.739 566.680 232.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.610 115.580 425.385 184.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.005 149.615 450.315 184.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.650 152.169 480.710 231.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.225 40.513 468.400 156.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.085 243.395 257.630 437.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.625 117.328 280.645 259.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.300 79.046 854.450 165.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.865 5.178 786.430 63.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.410 249.500 182.005 396.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.480 100.126 791.725 225.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.725 46.512 699.910 129.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 634.920 50.985 652.650 71.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 687.735 305.476 709.870 360.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 804.400 227.075 827.940 266.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 604.470 192.737 622.815 209.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 622.375 183.056 643.940 223.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.035 102.927 633.635 255.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.965 0.000 624.390 61.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 453.795 463.876 480.990 505.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.820 0.000 476.425 94.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.925 0.000 660.305 112.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.255 83.126 316.720 224.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.100 362.798 192.300 544.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.095 407.899 255.925 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.315 101.869 243.940 252.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.940 21.780 823.660 113.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.885 33.582 530.910 85.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.370 190.133 212.470 271.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.015 36.896 790.465 123.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 848.410 146.673 860.210 167.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 441.760 17.000 459.995 40.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 909.230 270.212 935.985 303.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.380 73.395 657.270 213.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.955 173.808 728.030 348.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 189.315 182.588 209.230 215.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.770 163.668 350.815 289.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.500 369.185 328.025 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.195 412.730 470.505 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.900 -0.242 755.555 88.526 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.545 46.633 292.175 106.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.010 86.199 839.730 158.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.890 0.000 434.295 96.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.035 119.166 376.400 284.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.820 117.257 627.795 264.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.975 124.893 850.060 308.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 165.315 384.633 192.075 400.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.085 35.612 625.465 118.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.700 207.808 759.405 387.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.965 227.029 200.815 387.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 432.080 61.774 463.455 119.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.115 182.502 807.970 382.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.785 -5.037 506.330 61.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.890 64.011 385.790 122.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.930 97.754 393.700 177.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 340.005 219.237 349.985 237.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.785 30.061 257.005 79.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.725 325.191 102.550 510.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.915 82.416 357.910 188.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.530 361.458 31.955 494.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.055 469.442 67.520 544.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.070 133.748 199.690 218.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.720 403.910 674.425 544.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.145 454.724 149.050 544.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.390 306.065 346.475 544.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 822.115 263.009 840.635 295.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.240 268.524 101.525 367.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.020 220.310 315.255 366.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.315 213.973 941.665 389.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001240.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001240.txt
deleted file mode 100644
index 1196f96f1fc5ff26b5dcaa26a4e31bbe8c8f7278..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001240.txt
+++ /dev/null
@@ -1,80 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 641.210 103.561 706.375 263.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.350 128.696 845.505 314.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.920 82.965 849.115 170.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.550 54.591 648.080 75.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.070 169.244 572.590 238.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.175 125.150 218.020 249.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 371.295 29.565 501.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.810 304.862 345.760 544.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.750 136.489 188.660 225.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 173.450 178.875 195.040 220.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.320 175.848 724.590 345.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 450.080 466.329 479.445 508.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 803.495 2.438 822.210 13.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.825 183.036 802.850 379.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.445 206.901 908.570 415.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.810 131.935 312.825 258.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.980 155.775 487.855 236.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 477.874 68.225 544.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.130 119.756 280.385 261.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.380 223.791 314.640 367.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.120 249.520 253.435 444.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.720 180.699 817.295 353.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.190 276.679 96.945 384.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.805 40.850 623.845 113.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.850 234.197 194.820 294.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 800.535 227.266 825.425 267.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.860 38.312 530.675 88.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.595 101.113 790.280 225.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.500 0.000 624.115 68.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.685 124.546 374.690 289.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.890 0.000 514.445 48.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.665 9.898 784.815 71.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.605 35.310 254.730 79.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.515 75.067 245.815 231.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.860 1.481 754.625 127.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.120 51.675 290.480 113.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.405 87.720 316.020 171.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.060 187.831 642.160 228.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.435 70.478 383.475 124.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.875 103.113 393.300 181.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.815 120.244 426.545 189.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.200 255.927 178.825 399.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.525 87.317 353.075 188.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.155 0.499 691.925 118.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.040 0.715 657.550 116.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.200 207.012 756.040 382.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.420 38.412 741.010 198.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.805 369.109 326.390 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.475 213.953 943.950 382.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.810 409.919 255.960 543.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.185 360.622 192.535 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.025 0.000 471.145 103.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.700 26.298 823.880 116.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.960 52.642 698.705 175.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 843.650 148.819 854.665 170.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.205 418.769 468.925 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.285 0.000 427.295 100.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.805 41.233 463.620 176.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.270 167.884 345.955 295.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.220 460.405 159.200 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.285 331.865 97.985 539.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.270 122.702 626.855 268.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.995 76.775 641.420 195.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.695 98.142 273.860 194.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 172.590 379.400 201.105 399.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 685.810 304.670 709.340 356.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.690 154.592 457.655 189.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 914.630 270.046 939.325 302.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 432.100 23.634 450.300 44.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.155 87.775 839.260 166.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.515 105.647 242.865 259.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 425.530 63.109 457.305 117.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.475 197.155 205.330 278.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 602.350 197.633 621.090 214.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.740 108.820 631.375 258.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.605 224.496 343.920 241.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.390 42.326 788.300 130.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.105 0.000 497.730 92.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 119.225 344.684 141.235 372.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.125 407.743 677.300 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001242.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001242.txt
deleted file mode 100644
index d22582f5859ba4d3bd58cd7ebaaaccf7be1ff803..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001242.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 306.180 167.361 346.830 294.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.250 124.762 373.825 289.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.985 181.182 819.025 353.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.040 225.377 315.050 365.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.680 196.072 203.790 278.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.525 135.804 184.485 230.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.510 132.121 311.370 260.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.160 119.453 279.765 259.382 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 374.876 28.940 503.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.375 276.664 95.760 379.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.675 304.061 345.080 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.105 234.927 194.285 294.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.875 408.161 675.935 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.470 418.749 468.250 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.260 460.370 162.045 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 478.519 66.435 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.220 82.144 848.240 169.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.500 41.943 787.865 130.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.710 86.990 838.865 165.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.080 0.000 623.705 66.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.495 9.555 784.205 71.914 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.575 0.000 754.410 130.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 916.885 268.127 941.075 301.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.985 197.180 620.350 215.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 631.285 54.128 648.395 74.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 330.235 223.070 342.325 241.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.395 105.617 242.910 259.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.610 256.995 178.075 402.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.080 74.770 245.240 230.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 685.535 303.849 708.600 354.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.265 187.025 640.965 227.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 840.530 147.097 852.395 169.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 170.935 184.129 192.505 220.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 800.325 225.483 823.940 267.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 429.240 29.336 446.735 44.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.655 100.156 790.580 223.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.480 38.226 740.635 195.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.830 25.135 825.030 115.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 425.270 61.976 455.750 116.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.455 249.359 252.405 443.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.615 128.943 844.415 314.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.495 76.387 638.760 195.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.350 154.295 460.170 189.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.920 120.315 426.925 189.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.865 168.378 573.045 236.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.280 155.594 489.500 236.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.495 87.962 352.695 189.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.470 86.637 316.285 167.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.265 102.559 392.010 188.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.750 70.755 382.190 127.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.855 40.135 622.680 112.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.650 107.888 630.515 259.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.795 52.007 698.800 157.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.355 410.151 255.760 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.865 368.243 325.920 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.160 333.140 96.525 544.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.840 183.524 803.210 376.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.740 174.423 724.085 348.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.315 206.529 754.215 381.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.085 97.003 267.080 142.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.275 51.312 289.990 112.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.185 125.196 214.270 224.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.910 73.334 254.575 117.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 448.860 465.865 478.600 506.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 893.155 212.820 943.950 383.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.010 122.183 624.905 268.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.775 38.443 529.380 91.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.110 0.000 470.345 103.914 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.765 40.538 462.410 172.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.445 0.000 425.195 100.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.325 205.602 908.100 415.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.825 102.695 708.500 263.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.550 0.000 690.660 117.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.845 0.000 656.325 116.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.325 0.000 495.135 92.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.180 359.982 193.005 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.110 0.000 514.165 57.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001252.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001252.txt
deleted file mode 100644
index ab0ae21c6d82f50fa3fa6e397ab25d6b0dff1bfc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001252.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 813.565 1.879 830.820 14.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.940 79.187 849.090 160.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.565 41.268 457.470 182.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.500 0.000 484.995 96.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.120 39.898 789.070 127.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.950 22.087 824.880 111.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.100 -0.045 752.685 95.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 617.855 187.343 638.430 227.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 797.320 224.999 820.750 265.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.770 35.239 739.725 195.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 821.250 203.945 905.485 415.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.385 85.025 315.725 232.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.365 205.229 750.070 380.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.650 175.631 719.630 338.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.495 211.374 943.865 382.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.860 123.060 623.355 268.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.580 196.661 196.090 277.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.870 -0.549 413.960 99.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.585 10.507 783.270 67.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.910 -0.418 459.700 104.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.635 0.000 686.745 113.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 837.480 144.936 846.075 167.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.165 222.456 317.845 363.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.120 261.291 172.085 379.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.990 251.917 242.795 442.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.750 157.261 500.840 236.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.755 121.292 428.115 188.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.940 99.366 695.430 256.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.510 94.455 266.655 188.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 922.935 263.840 942.925 296.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.300 51.887 287.495 110.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.040 133.285 309.535 255.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.760 38.594 529.475 90.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.790 277.662 90.085 377.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.905 336.771 92.900 544.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 480.901 57.860 544.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.625 459.393 177.265 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.270 356.532 197.240 507.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.510 405.471 253.740 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.760 48.602 697.230 175.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.085 169.940 579.830 237.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.675 108.780 627.580 259.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.900 41.077 620.535 113.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.950 77.621 632.905 195.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.355 0.000 623.355 66.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.800 0.297 653.485 117.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.855 180.326 804.165 376.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.895 364.601 325.225 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 683.350 303.240 706.430 354.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.505 180.769 812.630 350.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 420.220 63.235 449.020 115.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.780 125.352 372.390 288.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.315 -0.348 509.595 63.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.060 197.870 618.715 214.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.770 27.734 462.440 59.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 627.380 53.821 646.150 75.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.605 106.191 238.570 260.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.135 118.234 279.380 259.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 157.845 182.618 178.010 212.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 445.880 465.211 476.355 505.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.265 168.670 344.195 294.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.900 299.915 342.480 541.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.595 420.870 466.665 544.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.665 408.655 679.885 544.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 319.385 224.743 334.980 241.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.380 129.739 843.640 309.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.785 154.103 468.775 235.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.800 237.169 188.120 300.867 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.465 35.491 250.600 75.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.610 72.765 239.370 227.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.070 85.917 837.435 168.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.375 88.768 349.745 261.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 419.665 20.919 434.785 42.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.525 135.078 169.995 250.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.880 123.125 189.060 209.349 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.200 100.590 786.930 224.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.675 70.685 369.050 125.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.450 105.007 389.070 179.888 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001291.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001291.txt
deleted file mode 100644
index 8c0cdf0d2687681787fe217c050554692e008a06..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001291.txt
+++ /dev/null
@@ -1,82 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 392.245 47.116 436.785 184.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.080 209.964 926.445 377.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.890 182.406 788.675 374.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 168.495 369.028 190.000 392.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.760 174.574 611.765 338.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.090 9.641 418.910 80.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.910 9.465 395.995 60.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.855 11.857 601.805 80.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.015 12.300 682.105 123.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.805 129.588 820.625 308.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.020 139.425 360.320 306.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.585 207.647 731.115 379.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.910 358.295 195.770 534.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.280 166.958 462.425 248.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.515 120.380 613.475 183.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.355 48.562 515.145 102.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.310 51.534 608.085 132.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 384.870 32.841 401.035 49.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.545 400.444 247.500 544.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.090 217.393 175.495 292.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 400.145 68.534 428.530 119.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.280 219.977 308.180 343.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.720 417.787 662.600 544.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 434.850 25.467 459.780 84.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.870 185.449 788.625 352.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.475 205.410 893.255 408.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 228.085 179.324 245.360 221.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.840 45.777 241.080 106.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.020 362.616 70.660 544.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 148.710 325.599 169.020 372.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.320 83.605 839.530 198.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.645 79.802 232.565 231.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.945 80.789 258.815 225.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 599.230 60.782 610.040 78.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.560 484.664 195.005 544.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.145 46.129 777.120 157.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.145 86.496 360.155 161.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 283.880 237.945 307.130 256.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.235 137.083 288.095 197.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.690 101.194 278.385 163.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.835 62.313 275.495 118.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.685 281.545 158.895 488.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.200 180.885 318.210 306.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 658.235 305.547 684.670 356.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.995 106.176 320.740 203.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 809.985 185.408 830.135 228.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.865 121.503 357.025 280.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.205 53.715 685.760 185.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.660 13.328 756.125 86.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.490 16.839 773.360 70.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.010 197.779 625.320 239.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 654.010 118.592 666.785 129.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 783.905 224.304 810.505 262.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.780 178.029 718.595 337.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 833.255 152.703 841.095 170.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.585 12.985 734.815 93.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 898.760 260.611 921.920 293.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.455 28.827 806.685 109.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.250 134.766 408.295 200.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.595 10.482 493.965 80.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.755 36.906 454.450 76.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.790 97.900 675.790 252.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.705 9.918 444.090 102.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.665 133.733 620.515 279.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.495 89.407 818.530 171.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.955 272.186 231.480 491.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.765 87.332 581.620 148.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.200 160.289 538.615 248.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.960 106.402 763.270 259.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.155 11.897 641.415 123.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 809.715 255.917 827.070 288.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.655 427.634 451.975 544.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.890 9.147 375.505 106.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.965 301.028 75.000 411.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 357.035 48.668 392.775 103.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.350 258.073 174.190 383.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.700 362.803 315.310 544.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.025 42.548 723.555 198.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.240 297.492 323.960 532.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 433.280 474.751 460.560 514.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.090 110.699 225.680 264.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.310 122.481 275.215 259.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001316.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001316.txt
deleted file mode 100644
index 12d31e3185202d7c7c1d1178d4d71b38a604a15b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001316.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 176.030 379.732 192.875 406.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 389.150 66.373 416.125 114.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.470 148.724 352.350 316.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.695 121.211 657.820 131.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.930 373.960 74.210 544.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.585 16.587 767.805 72.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 361.835 31.502 380.200 53.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.355 434.540 447.095 544.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.640 42.598 450.745 82.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.540 180.195 773.795 365.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.635 395.891 247.550 544.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.195 206.745 915.175 371.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.480 187.796 316.285 258.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.980 88.904 557.035 166.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.305 171.204 465.240 251.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.385 144.608 404.305 204.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.415 297.815 320.560 536.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.615 316.623 60.810 511.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.450 266.837 161.815 353.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.035 278.125 219.775 502.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.865 219.816 303.795 347.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.565 416.689 642.275 544.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 246.740 200.474 263.245 229.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 774.715 220.416 796.295 255.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.945 110.427 298.195 221.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.025 127.558 329.980 293.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.170 82.910 834.295 202.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.410 12.970 397.820 108.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 94.320 230.198 160.575 309.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.560 89.861 810.300 183.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 426.160 30.001 456.935 91.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.870 172.181 713.295 341.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.580 159.266 562.315 252.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.985 12.467 350.305 106.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 70.190 381.435 96.560 408.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.005 55.423 602.600 137.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.850 121.121 261.215 257.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 279.010 246.049 292.885 258.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.555 13.953 408.040 63.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.155 109.082 226.395 261.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.405 202.826 723.055 370.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.455 29.940 802.745 103.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.690 65.567 269.530 110.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.105 80.321 263.260 225.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.115 45.691 425.300 182.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.935 49.544 233.640 125.694 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.125 81.393 222.990 234.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.855 183.111 776.030 348.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.785 91.261 318.870 141.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.730 92.767 358.200 179.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.780 289.207 144.185 501.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.070 122.445 607.345 200.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.545 126.530 813.150 305.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.930 12.119 330.695 72.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.755 354.209 309.950 544.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.260 96.620 658.810 246.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.520 55.997 678.565 187.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.565 44.663 718.320 197.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 899.125 255.171 916.400 285.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.405 15.449 642.355 126.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.910 172.564 631.610 333.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 333.255 45.666 381.915 104.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 793.840 200.988 815.085 228.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 594.635 62.414 606.840 82.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.900 48.134 774.570 153.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.435 296.676 677.455 347.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.480 13.353 435.335 67.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.435 13.378 486.815 86.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.500 15.046 600.835 85.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.135 348.205 194.185 544.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.205 15.630 677.585 121.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.380 51.655 509.645 104.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 820.160 146.875 830.225 170.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.200 102.428 757.645 231.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.175 15.937 729.110 88.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 426.135 478.468 455.620 519.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.395 136.146 605.055 283.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.715 196.122 885.450 399.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.425 16.612 747.720 91.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001323.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001323.txt
deleted file mode 100644
index cfa16304fbc1b33f318c5d658f2a915598ba11b0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001323.txt
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 325.770 44.759 376.945 102.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.765 353.116 307.325 544.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 425.250 29.507 456.340 91.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 891.200 249.182 909.570 280.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.920 181.006 775.155 347.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 643.110 115.696 654.690 127.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.340 43.596 424.075 175.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.765 290.219 140.770 500.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.625 296.545 677.160 346.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 820.110 143.969 830.230 167.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 598.890 59.477 608.430 80.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.515 345.737 196.860 544.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.495 392.506 246.695 505.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.030 203.527 246.725 230.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 425.225 477.541 453.890 517.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.455 199.905 718.090 369.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.235 177.556 772.335 364.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.700 124.526 809.640 300.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.775 318.880 55.250 517.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.300 195.714 882.795 398.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.475 200.499 911.280 360.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.660 148.789 352.280 318.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.200 375.768 72.395 544.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.540 267.507 159.140 346.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.455 12.346 388.845 108.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.405 81.570 838.105 209.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.840 172.151 712.145 257.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 772.590 218.149 794.885 253.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.025 80.114 264.510 179.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.820 49.716 227.570 136.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.285 86.113 807.160 176.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.440 127.316 322.940 292.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.010 16.048 746.375 99.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.205 93.684 355.840 178.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.405 90.536 319.020 153.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.330 170.630 465.620 250.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.360 143.601 404.390 203.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.680 186.637 314.680 256.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.020 215.676 303.690 350.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.800 54.375 600.700 135.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.465 12.512 486.065 85.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.415 171.431 631.845 330.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.645 41.384 716.800 196.349 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.140 52.642 675.675 184.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.075 93.558 651.640 244.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 418.960 61.900 429.140 80.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.705 101.647 753.845 227.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.310 16.365 766.105 71.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 354.155 28.565 371.445 51.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.165 11.147 344.055 106.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.775 107.405 225.210 259.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.740 45.923 774.150 166.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 791.285 196.767 811.430 222.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.650 12.411 436.690 67.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.050 114.734 295.645 220.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 180.870 384.502 198.050 409.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.835 26.978 800.800 104.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.170 80.734 219.970 233.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.305 14.487 642.915 118.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.580 42.926 450.395 82.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 387.010 65.018 414.695 115.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.585 64.776 267.140 109.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.655 12.507 401.410 67.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.145 230.369 157.515 327.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.310 50.909 507.855 103.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.450 292.435 320.530 522.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.655 181.857 587.135 198.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 64.260 369.955 89.670 406.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.890 278.855 221.825 502.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.390 433.200 444.930 544.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.700 412.231 635.805 544.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.365 156.823 570.395 251.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.480 135.708 604.135 209.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.120 121.423 605.895 184.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.685 87.856 550.965 153.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.040 14.532 607.075 118.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.710 14.905 676.170 110.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.235 15.615 729.270 89.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.625 99.517 286.160 140.896 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001327.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001327.txt
deleted file mode 100644
index 7e87ecacb226aba04f295ccea551e77ce303435c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001327.txt
+++ /dev/null
@@ -1,76 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 526.340 88.506 547.870 153.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.895 82.104 838.610 208.407 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.935 44.014 449.180 83.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.995 51.836 506.130 103.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.575 89.327 318.060 153.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 385.865 63.739 415.075 113.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.300 15.353 675.770 109.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.235 99.230 286.990 149.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.270 122.455 807.325 295.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.885 39.974 716.295 196.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 424.690 478.362 452.000 519.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.570 121.100 605.060 180.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.530 181.822 585.610 198.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.690 94.308 649.535 245.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.205 54.642 600.585 136.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.965 16.597 765.605 73.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.245 200.907 716.860 370.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.690 155.453 584.100 317.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.780 176.573 772.195 365.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.095 197.905 909.135 362.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.715 16.421 746.010 99.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.995 115.041 652.910 127.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.195 15.721 728.320 87.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.290 171.209 712.725 333.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.905 51.967 674.870 183.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.225 12.547 397.930 67.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.695 14.617 608.695 119.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.770 352.119 305.640 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.865 134.998 604.165 283.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.975 44.371 774.450 165.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 378.589 69.040 544.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.270 79.988 219.700 233.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 60.195 380.755 89.480 411.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.025 267.688 157.745 478.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.775 280.961 223.270 515.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.020 230.908 156.010 335.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.915 115.932 293.805 247.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.375 148.300 350.850 318.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.930 345.485 199.695 543.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.630 12.436 342.625 105.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.185 12.164 384.380 108.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.295 13.529 486.320 86.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.610 108.185 224.475 260.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.815 391.660 246.685 508.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.365 169.673 631.330 330.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.370 128.308 321.565 293.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.300 93.830 354.625 273.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 220.410 206.176 240.120 233.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.465 143.621 405.610 203.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.860 187.453 313.870 256.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.610 171.904 464.145 252.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.895 290.143 320.260 519.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.025 212.830 303.950 350.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 418.830 62.510 428.285 81.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.420 298.016 677.290 349.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 820.310 145.072 830.060 167.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.175 26.847 799.135 102.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.730 102.217 751.820 218.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.810 196.631 882.380 396.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.045 79.575 264.215 177.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.520 410.750 632.495 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 184.275 387.303 199.795 412.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.485 42.966 423.165 175.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 350.055 29.033 365.430 51.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 319.177 52.605 513.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.945 85.418 805.830 177.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 885.110 248.074 907.105 279.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 321.625 45.263 363.540 102.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.955 15.413 642.305 118.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.195 291.876 137.480 505.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 791.690 195.200 809.255 221.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 424.815 32.156 455.465 92.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 772.685 219.519 794.890 253.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 599.080 59.905 609.480 79.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.875 434.112 443.695 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.145 180.119 775.335 348.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001330.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001330.txt
deleted file mode 100644
index 955a86cb582e2a23c1b71ac23ee6bb388134ea1f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001330.txt
+++ /dev/null
@@ -1,76 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.510 117.554 650.500 127.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.825 56.067 599.955 136.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.955 17.604 745.785 100.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.965 13.091 383.740 110.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 772.700 221.242 795.835 253.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 598.980 60.147 610.135 80.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.660 170.181 633.190 328.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.885 96.555 647.465 246.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 423.280 32.867 455.125 94.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 318.690 45.359 362.020 102.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.945 14.451 487.025 87.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.525 17.524 727.875 85.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.210 83.892 838.395 210.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.990 180.658 774.790 349.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.295 170.967 713.595 333.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 879.870 247.470 905.515 280.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.485 148.734 350.650 319.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 213.435 103.123 229.365 130.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 385.895 64.011 413.375 116.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.180 100.650 287.160 154.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.180 89.750 316.090 154.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.980 44.825 774.830 159.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.420 81.595 265.435 174.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.945 130.021 320.720 294.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.910 96.787 352.620 276.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.285 189.347 313.355 256.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 215.705 208.322 235.970 234.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.715 282.447 223.490 515.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.520 136.751 603.105 284.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.925 232.802 154.150 336.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.745 270.036 158.160 479.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.665 173.581 462.350 253.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.525 212.885 303.715 356.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.740 145.142 405.945 205.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.320 81.157 222.940 233.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 320.587 51.070 519.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.840 28.515 797.245 106.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.950 183.595 585.405 199.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.955 53.357 506.105 104.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.830 197.094 882.640 396.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.865 198.772 907.705 362.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.445 16.587 674.605 110.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.525 155.660 584.040 318.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.245 203.219 716.545 371.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.820 177.082 771.200 366.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.005 17.574 765.835 77.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 820.190 147.207 829.395 168.726 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.910 13.968 395.750 70.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.555 299.180 677.455 350.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 418.920 63.925 428.390 83.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.635 122.974 805.210 294.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.335 102.735 750.630 216.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.845 89.725 545.300 154.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.855 52.486 674.760 183.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.390 40.664 715.310 182.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.820 122.743 605.090 181.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.735 435.321 442.815 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.230 410.241 629.510 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 186.050 389.313 202.250 413.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.895 291.287 320.125 519.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 58.885 385.817 85.935 414.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 380.855 65.735 544.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.905 391.660 246.465 537.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.070 346.039 201.310 543.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.680 16.476 642.050 119.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.905 479.465 451.285 520.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.625 86.577 803.770 168.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.030 16.270 608.595 120.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.175 294.641 136.500 507.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.015 351.988 305.145 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.240 117.564 291.410 249.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.685 44.709 449.745 85.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.285 13.570 340.745 108.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.755 109.601 224.475 262.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 347.960 34.035 362.415 52.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.355 42.941 422.465 175.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001333.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001333.txt
deleted file mode 100644
index 1d4e606e5bc344e6bc1705b755876349141a2871..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001333.txt
+++ /dev/null
@@ -1,76 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 772.565 216.039 795.660 252.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 878.735 246.467 902.665 279.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.020 101.008 748.340 212.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.305 51.277 673.455 182.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.125 207.188 233.300 233.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 419.230 64.570 427.965 83.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 188.385 389.454 204.435 414.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.925 289.312 318.665 517.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.670 434.167 442.095 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.925 408.589 627.885 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 57.680 387.031 86.230 414.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 321.796 48.845 430.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 381.933 62.165 545.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.560 282.835 222.200 515.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.125 13.046 380.040 108.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.830 232.887 152.920 334.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.700 269.084 157.825 483.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.495 169.411 715.320 235.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.985 178.986 775.210 346.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.155 81.756 837.565 210.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.345 135.708 603.440 283.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.100 15.313 608.360 119.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.235 15.947 674.300 107.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.645 16.411 727.525 83.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.660 16.642 746.110 98.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.525 114.003 650.510 126.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 423.585 478.559 449.855 519.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.265 43.384 775.985 138.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.650 343.944 203.285 543.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.115 298.198 676.735 349.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 315.715 43.772 361.840 102.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 424.210 32.559 455.055 94.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.850 194.163 881.615 394.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.050 16.642 765.380 73.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.660 109.022 223.905 261.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.180 94.908 645.595 244.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.115 85.609 802.525 163.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.945 38.871 714.885 193.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.070 201.713 715.710 370.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.495 121.136 605.070 181.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.065 88.420 329.500 132.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.165 96.792 351.135 269.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.960 27.492 796.480 105.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.290 116.668 289.305 247.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.240 76.921 874.300 170.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 821.440 145.429 829.245 168.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.220 153.529 583.805 317.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.705 15.695 642.215 117.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.635 148.975 350.285 318.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 599.190 58.611 610.370 78.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.360 294.803 136.490 507.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.550 99.487 288.265 157.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.545 12.633 338.895 104.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.365 80.819 265.855 167.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 214.125 103.914 228.795 130.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.545 13.655 487.275 86.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 384.215 61.663 412.825 110.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 345.495 28.379 360.630 52.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.520 13.434 393.445 104.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.100 52.723 503.695 104.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.860 88.707 543.995 166.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.370 55.075 599.570 136.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.435 40.548 423.055 174.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 860.270 196.520 907.035 361.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.520 144.296 406.230 204.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.500 173.168 460.530 252.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.025 209.576 303.630 356.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.230 390.597 247.835 540.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.425 167.139 635.430 325.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.080 79.867 225.285 229.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.720 130.016 319.920 293.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.500 188.164 312.175 256.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.120 45.248 449.270 85.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.855 177.092 770.695 365.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.205 119.957 805.250 293.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.000 348.951 304.260 544.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001350.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001350.txt
deleted file mode 100644
index b3fcf70e84368e486e911d96723135640acba75f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001350.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 331.605 8.583 368.015 104.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.365 105.294 222.040 254.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.765 22.939 790.860 102.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 788.590 234.827 812.775 264.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 784.455 176.165 798.780 214.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.075 8.518 340.335 67.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.075 204.846 222.730 233.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 383.873 70.705 543.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.880 161.769 717.605 328.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.885 283.948 215.030 511.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.840 181.741 880.440 380.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.790 9.127 392.680 73.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.800 9.238 431.345 62.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 417.635 62.273 425.895 81.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.780 43.152 446.730 83.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 41.625 384.996 68.265 416.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.745 93.069 341.820 173.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.470 48.733 499.740 102.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 381.680 56.213 409.175 110.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.870 402.263 618.170 544.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.620 47.887 667.455 177.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.780 11.525 639.465 108.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.570 7.707 310.025 99.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.695 285.162 313.865 513.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.240 111.550 268.020 286.114 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 331.480 24.273 348.215 47.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.725 12.180 723.210 113.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.200 8.961 381.650 100.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.375 171.839 771.840 337.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.060 132.358 599.570 279.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.745 187.343 901.340 346.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.760 147.167 346.290 317.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.270 235.728 147.605 306.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.155 116.764 602.075 189.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.040 56.641 612.875 76.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.360 149.681 593.605 312.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.720 161.145 643.050 320.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.615 73.087 824.345 205.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.685 114.371 792.370 289.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.230 269.063 155.680 482.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.065 429.639 437.035 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 880.210 238.740 899.210 268.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.595 173.002 891.020 347.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 769.970 211.389 789.275 243.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.665 9.394 485.530 80.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.850 76.900 854.240 177.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.480 35.587 706.380 185.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.145 81.726 643.325 183.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.360 51.161 596.150 131.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 634.465 110.231 646.225 121.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 819.485 138.937 825.945 159.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.480 11.152 611.390 107.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.410 12.693 764.100 66.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.630 12.789 744.035 94.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.030 80.230 793.215 177.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.835 38.846 769.830 120.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 643.085 285.882 668.900 330.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.455 167.759 766.965 355.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.505 35.395 419.615 169.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.485 92.077 740.185 199.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.505 189.937 713.665 356.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.105 171.330 451.205 247.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.065 144.905 403.790 201.114 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.975 75.017 215.330 224.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.550 129.472 310.950 288.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 324.375 41.650 423.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 129.975 339.552 152.195 382.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.955 189.604 307.760 246.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.130 204.458 292.115 391.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.185 339.960 302.770 533.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.790 380.604 253.585 542.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.610 334.253 210.995 543.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.930 295.276 126.740 511.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.450 95.407 291.900 154.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.310 72.825 269.135 134.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 422.350 30.665 452.835 92.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 303.955 36.806 343.890 95.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001358.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001358.txt
deleted file mode 100644
index 151693fbad2463dfa238b0b475238a41af984f2a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001358.txt
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 606.025 10.407 640.970 112.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.715 8.790 482.865 80.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 415.925 62.530 425.125 81.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.050 201.436 285.150 390.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.995 337.199 303.475 503.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.480 112.427 261.735 287.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.220 148.688 341.930 321.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.995 7.117 304.340 97.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.105 100.287 218.820 253.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.690 33.441 416.840 167.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.400 7.430 361.275 102.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 325.065 39.400 423.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.205 236.161 145.135 310.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 386.018 78.145 544.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.210 174.015 447.290 246.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.195 147.157 399.060 199.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.910 188.143 707.510 354.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 296.280 35.113 338.300 93.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 421.865 30.383 450.705 92.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 778.005 165.900 792.530 209.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.010 270.061 153.775 481.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.005 332.560 212.555 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.250 377.249 255.990 542.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.525 164.374 763.730 349.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 766.950 209.647 789.740 247.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.670 146.774 600.015 311.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.645 92.022 296.680 139.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.835 71.153 270.270 139.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.470 73.903 222.480 224.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.390 129.935 304.370 289.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 325.025 21.795 342.235 44.306 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.130 7.379 335.230 61.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.785 82.094 353.845 183.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.425 93.921 339.925 179.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.090 112.401 786.345 285.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.035 8.165 391.140 73.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.650 7.953 373.815 97.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.985 92.299 739.020 197.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.265 428.506 433.930 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.980 282.386 305.705 502.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.800 396.808 616.070 544.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.220 285.801 211.115 511.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 126.780 341.244 150.390 390.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.495 72.231 820.720 205.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 878.825 232.605 900.370 263.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.015 284.079 664.780 329.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 785.795 229.618 813.710 263.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.740 33.970 701.800 183.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.410 82.542 642.830 188.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.680 11.303 723.490 114.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.655 44.124 663.975 174.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.145 19.816 790.460 101.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.945 8.059 435.230 60.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 380.775 54.037 407.580 105.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.670 184.854 899.780 344.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.520 48.471 498.210 99.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.535 42.351 445.355 83.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.555 76.095 848.810 182.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.720 189.614 306.385 254.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.840 116.109 600.930 182.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.580 294.082 120.770 510.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.540 50.496 593.570 131.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.020 171.023 888.850 347.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.650 170.398 768.230 336.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.445 161.306 714.735 325.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.765 160.425 644.180 318.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.495 10.401 611.935 106.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.095 107.793 644.755 118.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.650 11.802 742.990 91.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.270 12.119 763.180 65.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.370 37.944 763.335 114.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.255 75.697 789.910 162.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 37.035 381.163 65.275 417.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.560 181.474 878.005 379.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 602.790 55.684 614.205 74.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001376.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001376.txt
deleted file mode 100644
index 9b3a06e2d7679fbb6a81cb5fd0ca716c979f7c85..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001376.txt
+++ /dev/null
@@ -1,76 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 627.440 39.223 659.005 167.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.230 326.269 305.985 518.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.880 113.570 573.605 177.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 787.215 221.756 806.855 254.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 309.060 15.897 330.090 39.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.135 383.873 610.785 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.790 7.238 616.735 95.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.935 160.732 753.315 345.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.555 8.286 727.535 110.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.545 27.759 697.415 180.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.490 4.921 389.220 71.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.175 169.617 875.630 362.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.710 297.392 113.955 512.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 324.456 33.555 429.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 390.113 43.095 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 36.360 391.076 56.625 420.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.855 321.292 223.790 544.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.710 287.348 191.295 515.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.110 273.431 142.210 489.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.245 31.456 757.875 109.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.400 8.523 758.950 56.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.900 7.676 643.290 100.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 631.800 101.073 641.870 112.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.030 239.949 135.520 446.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 115.755 346.765 136.035 391.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 376.680 5.752 384.915 22.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.290 4.392 350.590 94.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 759.120 204.811 781.835 244.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.915 5.289 477.800 77.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.520 4.720 343.550 97.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 443.885 71.647 450.450 82.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 766.545 174.241 782.310 207.773 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.320 150.980 716.885 314.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.130 71.707 779.395 141.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.740 102.111 782.845 206.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 417.145 30.540 450.285 93.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 275.870 30.328 328.595 89.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 873.705 224.919 888.705 250.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.695 42.734 441.865 83.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 636.040 277.546 657.975 326.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.310 183.968 703.780 350.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 604.480 49.000 617.225 69.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.210 83.655 737.150 190.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.575 149.121 647.875 307.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.860 17.317 788.415 96.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.010 65.658 813.955 195.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.900 496.199 321.630 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.400 74.845 843.470 215.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.770 46.829 591.740 129.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.590 139.158 616.425 301.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.455 177.127 891.130 332.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.710 72.438 637.655 174.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.895 95.044 216.985 245.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.120 113.656 241.385 292.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.205 369.855 251.910 529.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.865 4.090 289.345 94.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.760 25.840 417.610 159.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.675 165.583 760.490 330.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.565 191.176 280.410 386.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.695 146.820 333.405 318.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.720 173.254 446.260 243.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.855 143.354 391.300 202.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.015 95.784 334.250 184.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.175 498.390 649.060 543.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.370 44.638 495.150 99.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.340 274.141 305.965 498.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.315 424.733 428.595 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.005 185.726 293.390 275.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.975 73.959 357.730 186.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.005 87.085 300.815 151.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 415.750 61.643 423.680 81.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 378.375 45.560 407.575 98.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.320 67.728 230.295 129.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.465 130.454 290.950 218.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.975 67.768 273.930 135.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.040 98.051 252.410 163.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001383.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001383.txt
deleted file mode 100644
index 85fc2352cfe6214dd5d076248c8e599ea7c9d0e1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001383.txt
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 234.795 64.001 277.375 132.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.495 64.731 235.715 125.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.325 71.969 361.730 185.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.110 85.312 299.890 157.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.510 129.321 289.620 218.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.000 142.981 389.620 201.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.505 93.775 332.350 276.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.425 93.684 254.735 180.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 442.860 70.483 449.895 81.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 380.190 44.114 410.700 95.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.200 3.329 478.220 74.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.445 93.241 203.290 185.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.030 2.549 387.935 70.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.390 2.322 349.165 92.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.735 298.258 110.980 515.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.255 111.283 236.835 290.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.050 146.119 331.575 318.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.925 185.277 291.225 316.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 178.245 208.443 188.955 237.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.675 172.534 446.025 241.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 392.284 36.655 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.610 189.070 272.190 382.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.690 177.979 701.235 343.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.390 156.873 750.220 341.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.915 322.532 305.880 516.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.215 316.971 231.465 540.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.405 271.486 138.100 487.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.370 284.300 187.725 514.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.505 164.389 875.735 360.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.805 171.813 889.255 329.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.955 24.551 418.430 157.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.065 380.478 610.125 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.300 494.919 337.015 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 756.990 199.552 779.150 241.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 633.870 259.226 653.870 316.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.645 28.656 756.355 100.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 833.240 140.730 841.625 158.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 414.525 28.756 446.900 91.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.305 110.805 574.225 171.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.325 100.393 784.120 261.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 870.265 219.630 887.180 252.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.595 147.555 717.470 312.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.215 271.481 301.315 496.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 324.355 30.440 433.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 764.030 174.599 776.955 204.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.740 68.317 778.190 142.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 269.765 27.945 320.145 85.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.070 494.818 649.490 544.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.920 422.356 427.490 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 301.590 14.567 322.525 37.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.440 1.592 283.380 87.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.360 2.090 349.310 89.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.265 41.268 440.410 82.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 377.030 3.979 385.000 21.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.775 42.432 494.095 95.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.225 239.602 129.590 315.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.790 6.659 757.515 54.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.970 366.258 249.655 527.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 787.380 217.489 802.805 247.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.115 46.094 617.160 66.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.255 80.185 740.130 175.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.685 5.888 722.710 105.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.675 5.203 643.790 93.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.975 4.463 615.150 91.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.885 44.769 590.505 127.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.290 68.801 634.675 169.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.760 37.214 656.845 164.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.665 24.994 694.920 178.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.640 5.682 683.110 55.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.600 136.720 625.545 298.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.310 147.761 652.665 305.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.690 162.797 758.940 328.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.960 13.343 787.645 92.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.950 62.112 809.265 193.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.815 74.840 840.455 217.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001386.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001386.txt
deleted file mode 100644
index c7e37bb266f19fbd85e57a617dd4dd113223f738..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001386.txt
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 24.780 382.135 54.915 417.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.715 84.657 296.720 156.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.605 68.156 364.220 189.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.250 92.324 218.555 157.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 297.850 14.013 318.040 37.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.020 63.477 240.430 125.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.410 62.797 278.140 153.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.075 126.309 592.780 272.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.535 109.959 574.905 170.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 800.685 156.566 880.605 328.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 756.465 198.379 778.190 240.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.485 493.675 342.565 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.900 1.229 279.815 85.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 377.320 4.992 384.570 21.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.450 42.059 439.790 82.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.350 42.442 496.830 98.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.695 5.954 757.080 59.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.760 1.466 347.020 87.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.230 67.028 775.875 140.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.360 68.217 634.800 171.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.145 4.166 643.730 92.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.950 36.211 656.365 163.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.220 4.332 615.835 91.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.770 61.714 808.690 193.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.135 24.742 693.820 177.349 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.970 11.761 786.970 91.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.200 55.443 250.250 92.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 272.090 20.647 317.765 84.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 413.895 31.073 446.445 91.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.970 24.183 420.100 156.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.930 2.604 478.565 74.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.905 27.830 757.165 104.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 170.565 205.959 183.395 236.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 868.780 218.532 885.785 249.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 763.630 173.667 776.300 201.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.895 146.925 329.940 321.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.880 1.315 336.325 91.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 553.325 172.957 570.800 188.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.640 5.425 682.200 57.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.745 147.575 714.990 311.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.095 100.096 783.385 204.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.095 493.866 649.885 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.480 421.232 427.640 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.340 74.457 838.400 216.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.325 92.117 256.210 221.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.560 92.833 331.990 277.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 442.205 70.403 449.025 81.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.280 185.353 290.140 315.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.085 270.101 301.705 496.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.230 239.269 127.520 312.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 325.629 28.525 433.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 381.330 43.530 409.760 94.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.235 173.163 444.995 241.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.930 143.319 388.400 202.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.710 128.777 286.700 215.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.635 285.393 174.645 513.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.975 271.134 136.120 487.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.075 315.525 232.585 540.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.065 110.941 233.720 289.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.305 299.754 109.550 517.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.730 188.506 268.965 381.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.160 171.390 888.890 328.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.435 164.479 875.555 358.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.590 321.877 305.450 514.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.460 379.561 609.635 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.075 174.669 700.245 339.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.185 147.484 650.750 304.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.970 161.986 758.415 327.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.680 153.594 749.600 340.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.415 1.924 388.180 71.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.340 79.842 739.995 173.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.945 136.851 615.305 297.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.600 44.517 589.760 126.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.425 256.617 654.385 312.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.245 45.379 617.805 66.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 786.255 216.169 813.835 247.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.935 5.395 723.130 114.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001406.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001406.txt
deleted file mode 100644
index d8a5f35956ef149f168666ae30af92db79416f81..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001406.txt
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 723.760 156.350 759.555 324.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.130 155.660 875.040 343.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.080 70.826 827.605 209.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.665 21.755 746.190 101.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.765 139.571 664.370 291.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.950 169.678 694.700 332.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.030 146.724 749.270 329.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.480 312.055 305.725 503.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.925 238.534 116.435 338.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.850 127.870 281.565 209.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.735 -0.086 479.090 71.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.990 262.465 304.575 486.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.680 186.078 284.885 320.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.060 175.541 252.295 365.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.870 115.263 222.740 295.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.505 298.903 100.805 515.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.580 273.063 124.305 494.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.750 287.363 168.145 519.938 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.855 -0.196 625.245 84.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 133.935 209.823 154.915 233.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 275.565 7.646 294.040 29.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.175 144.946 387.900 191.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.715 86.007 227.120 161.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 390.750 34.015 418.310 84.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 251.945 246.125 271.005 263.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.785 38.679 495.005 91.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.985 -0.171 327.410 83.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.520 59.775 774.710 126.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.415 2.388 756.515 65.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.820 106.609 590.050 259.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.905 148.930 879.160 314.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 23.535 387.378 47.060 418.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.475 484.387 649.385 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.750 262.747 648.105 311.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 871.690 210.563 886.575 240.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.270 106.196 356.035 198.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.230 306.484 248.945 532.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.240 56.531 284.260 136.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.340 93.472 324.030 181.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.340 59.251 239.825 121.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.680 52.093 252.985 91.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.585 40.911 587.940 123.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.265 92.379 263.350 175.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.590 1.637 650.450 54.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.715 491.957 379.525 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 757.740 195.724 780.050 235.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.675 59.135 635.025 157.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.065 29.003 648.005 155.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.780 126.979 630.560 286.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.165 122.390 592.575 268.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.090 88.601 778.900 196.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.245 73.465 732.350 167.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.125 1.975 732.125 73.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.640 16.446 687.940 168.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.410 55.020 817.375 183.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.870 5.223 783.420 85.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.400 414.100 433.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.115 0.000 391.630 70.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.265 369.044 613.545 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.905 14.456 429.040 147.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 784.260 208.548 816.875 240.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.670 146.573 328.290 320.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.585 101.778 650.130 132.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 263.555 28.570 289.985 79.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 551.065 170.645 568.500 186.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.370 -1.143 308.780 87.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 419.160 27.940 443.315 91.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.460 66.499 372.165 170.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001420.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001420.txt
deleted file mode 100644
index 413d8f02cb4131c0e58451dd012a7b44f8ba9002..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001420.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 613.290 28.948 644.670 154.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.175 0.000 630.370 79.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.630 40.125 586.620 122.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.060 69.012 726.055 171.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.400 13.731 683.100 162.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.990 57.301 641.890 154.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.070 126.500 637.530 285.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.660 121.085 590.920 268.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.180 87.257 765.705 178.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.055 3.571 782.380 90.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.400 52.043 815.985 175.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.710 74.266 823.770 200.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.580 149.439 874.410 340.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.975 153.277 759.670 319.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.280 144.628 730.860 325.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.410 164.006 686.665 327.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.995 37.304 490.890 88.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.390 0.000 338.555 69.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.120 56.913 285.715 121.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.830 50.824 251.795 82.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.590 0.000 324.165 81.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.935 76.004 320.115 146.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.585 80.220 265.370 154.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.240 93.165 310.875 204.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.395 55.659 244.775 132.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.330 80.849 228.420 181.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.845 -1.284 296.930 86.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.285 0.000 393.580 70.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.870 28.248 276.825 59.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.280 62.822 376.490 168.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.825 14.582 434.925 144.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.755 0.000 475.415 71.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.895 293.508 168.230 527.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.775 259.145 301.525 478.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.895 145.097 387.310 189.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.720 302.081 94.660 523.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.490 244.311 100.535 455.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.535 274.131 125.705 493.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 263.455 6.921 281.395 29.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 138.055 208.357 158.355 236.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 776.820 200.318 811.025 233.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 758.255 195.331 779.455 233.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 631.615 257.327 648.850 304.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 870.690 205.637 887.490 236.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.730 362.143 610.505 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.070 409.738 445.660 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.395 130.928 273.020 301.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.645 187.141 286.205 321.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.000 174.135 237.095 354.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.125 114.527 214.150 296.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.870 308.372 305.610 498.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.390 302.338 255.610 528.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.600 102.620 365.995 199.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.015 149.464 326.925 320.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.465 496.088 413.220 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 637.135 103.969 648.900 132.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 583.155 184.325 603.640 226.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.995 481.919 641.620 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 396.595 34.121 425.230 84.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.830 135.078 663.780 232.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.675 106.825 592.265 257.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 11.365 385.686 44.790 416.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 761.475 145.676 776.655 191.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 369.900 140.438 391.985 188.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 246.640 247.621 271.910 265.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.135 143.248 875.905 313.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.590 60.107 770.560 145.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.995 0.000 658.825 53.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.690 0.962 734.425 55.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.615 19.367 741.860 129.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.920 1.400 755.785 76.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001429.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001429.txt
deleted file mode 100644
index b55b33f4e3e44c8276df24016540d064be2f50e9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001429.txt
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 205.675 132.691 269.555 302.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.070 115.948 208.630 298.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.205 171.007 228.380 353.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.575 305.985 92.860 525.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.115 0.000 471.925 76.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.345 102.665 371.610 197.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.400 152.617 325.550 320.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.580 191.276 286.415 325.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.835 -0.569 393.110 72.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.705 0.000 291.550 85.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.985 12.149 438.910 142.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.625 277.445 125.145 498.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.120 302.424 255.895 527.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 374.505 482.790 399.145 524.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.490 405.592 455.175 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.170 38.508 489.120 77.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.555 70.201 724.270 170.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.345 54.365 245.700 132.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.450 54.687 287.260 122.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.640 82.023 229.660 199.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.610 75.062 264.645 155.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.110 150.366 382.440 192.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.610 95.029 307.290 230.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.680 259.246 296.555 478.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 145.005 209.561 160.290 240.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.450 477.234 641.545 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 756.690 194.702 776.485 232.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 582.790 185.131 603.605 225.246 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 761.675 140.584 776.585 186.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.190 57.276 770.540 177.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.905 52.491 810.040 175.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.130 85.262 760.175 181.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.465 19.191 734.085 124.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.750 0.766 754.850 74.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.385 294.798 169.430 527.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 867.970 202.559 882.545 232.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.805 14.476 678.985 163.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.840 56.516 643.795 153.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.565 143.253 873.015 313.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 42.400 245.692 99.745 456.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 9.455 395.020 43.965 422.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.965 360.622 606.795 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.635 40.508 585.350 124.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 550.480 174.961 566.260 191.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.765 123.740 641.810 282.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.790 75.369 825.460 201.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.080 1.934 782.475 89.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.700 154.395 758.645 317.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.065 150.592 870.945 338.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.580 161.941 684.200 322.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.525 142.367 724.725 318.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.550 0.000 342.015 70.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.090 121.856 590.475 268.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 775.845 200.640 808.530 233.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 368.235 139.068 386.755 183.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.045 0.000 634.505 62.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.905 0.000 608.200 69.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.905 136.373 675.500 216.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 628.890 252.895 645.125 298.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.230 107.314 591.020 260.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.115 0.000 692.150 104.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.915 27.281 641.110 150.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.350 0.000 657.355 48.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 246.270 252.421 271.005 267.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 400.400 31.849 427.695 82.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.270 73.727 322.820 171.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.915 61.880 378.015 151.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.440 0.000 313.975 79.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.700 307.335 305.105 496.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001435.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001435.txt
deleted file mode 100644
index 3e0198356153ac951d0ef16934d3c4e1d64aa979..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001435.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 254.580 0.000 284.755 77.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.250 0.000 392.500 72.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.755 10.835 442.460 140.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.625 404.812 462.085 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 375.425 483.409 392.980 525.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.020 82.033 758.495 168.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 865.475 199.512 878.590 228.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 760.665 139.647 775.735 184.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 776.590 197.608 806.055 229.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.395 254.038 646.485 299.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.915 475.244 643.275 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 582.400 186.416 603.320 226.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.470 72.649 326.520 180.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.415 0.000 469.925 79.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.705 153.071 322.760 320.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.285 103.677 370.550 179.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.265 119.101 205.270 300.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.870 134.020 267.435 302.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.355 167.552 225.285 353.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.135 302.454 253.935 527.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.780 295.785 169.910 527.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.255 308.307 93.850 531.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.655 134.852 676.010 204.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.510 0.000 611.605 69.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.610 53.156 288.780 107.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.020 281.470 121.350 501.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 146.975 214.900 158.905 244.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.610 259.342 295.665 479.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 7.100 402.857 43.415 428.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.485 155.534 378.115 256.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.085 52.496 645.570 151.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.760 141.062 871.380 309.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.035 54.022 246.200 135.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.875 81.192 228.555 197.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.385 305.219 305.860 492.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.820 40.457 584.865 125.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.225 361.120 609.300 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.850 1.990 781.940 82.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.300 15.106 675.535 158.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.715 107.092 590.055 258.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.750 69.728 720.745 168.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 547.445 175.662 564.475 193.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.570 26.016 639.970 142.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.745 1.924 694.925 104.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.720 10.623 603.385 26.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 394.380 62.313 404.030 82.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.940 193.191 284.325 329.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 361.835 139.083 393.830 185.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 800.000 149.257 869.195 337.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.090 0.000 344.590 70.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.235 153.277 757.195 318.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.915 75.979 827.265 198.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.295 161.941 683.165 322.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.400 139.984 722.835 317.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.000 121.957 641.895 277.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.665 121.866 588.815 268.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.250 51.504 800.925 174.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.150 1.788 753.340 74.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.825 498.334 497.910 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.370 19.247 729.930 99.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.220 246.734 101.835 456.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.555 79.081 448.170 150.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.315 60.983 378.340 140.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.230 39.480 488.825 83.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 403.530 29.945 429.990 79.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 250.310 4.070 269.470 25.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.350 0.000 302.705 79.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.365 54.979 769.265 176.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.240 95.306 303.205 282.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.555 74.750 264.900 145.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 755.385 193.291 774.910 233.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001438.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001438.txt
deleted file mode 100644
index a2f254517485cebcef148d0e951bffd8cab3ccb2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001438.txt
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 312.935 102.977 369.215 178.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.880 73.012 328.555 180.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.490 54.304 289.110 111.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.535 0.000 300.460 79.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 405.750 29.366 430.365 78.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 394.395 62.328 406.005 82.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.060 39.591 488.765 82.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.450 134.167 267.330 302.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.980 50.612 644.010 148.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.470 133.738 676.530 196.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.440 301.839 252.640 526.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.705 40.568 584.535 122.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.395 304.202 305.105 492.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.170 360.974 617.455 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.450 194.253 283.085 329.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.850 308.307 93.255 531.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.780 296.425 170.225 529.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.140 152.617 320.065 320.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.805 10.205 604.390 26.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.905 0.000 345.805 69.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.640 495.700 500.640 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 776.465 195.442 805.505 227.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 754.240 194.153 773.840 233.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 759.855 139.667 774.890 184.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 582.465 185.650 603.595 225.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.620 255.952 645.695 299.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 4.790 402.117 42.460 432.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 547.555 175.873 563.500 192.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.290 138.921 870.975 305.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 359.945 139.360 395.995 186.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.170 404.202 464.940 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.500 474.836 644.845 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 380.540 484.059 393.835 525.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.720 162.157 682.050 322.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.720 139.944 721.635 318.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 863.785 198.948 879.045 228.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.105 283.772 120.980 504.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.600 247.364 101.420 457.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.185 258.370 291.455 473.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.375 150.225 377.060 257.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.725 79.097 447.875 150.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.690 81.645 227.845 196.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.830 54.420 246.645 135.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.820 75.057 264.660 142.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.100 96.102 300.635 212.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.385 61.764 378.895 143.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.070 10.064 442.300 140.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.220 119.010 203.805 301.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.655 167.552 223.635 351.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.740 80.935 756.885 171.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.665 50.330 800.545 175.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.665 146.114 867.920 335.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.140 76.175 827.195 197.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.435 2.146 781.500 81.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.310 0.000 610.880 69.133 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.570 107.082 590.220 258.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.230 25.497 637.800 142.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.460 15.509 674.005 159.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.830 19.997 727.955 100.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.255 0.000 695.905 105.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.385 53.962 767.770 177.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.445 1.662 752.125 74.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.840 68.443 719.765 169.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.920 0.000 470.225 80.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.855 120.415 643.115 277.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.025 0.000 282.510 76.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.465 121.765 589.155 268.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.590 153.277 759.090 318.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.110 0.000 391.555 74.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001445.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001445.txt
deleted file mode 100644
index 4b83974ef5e7976e447f4576ee4d87127effec87..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001445.txt
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.155 254.748 645.250 302.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 751.505 196.938 770.695 234.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.220 71.823 329.880 180.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.235 139.707 718.190 318.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.880 65.889 718.200 168.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 546.245 176.558 562.880 193.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.475 402.112 471.005 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.240 79.746 444.655 148.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 774.675 194.309 800.385 226.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 361.790 139.904 398.930 186.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 377.265 487.127 396.580 526.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.960 80.537 754.845 183.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.325 19.065 725.340 97.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.375 2.347 750.740 73.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.555 54.052 768.050 179.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.595 77.308 826.595 181.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.050 136.151 869.320 300.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.665 -0.262 346.190 70.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.200 122.476 198.010 305.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 4.370 309.420 91.985 532.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.110 51.277 642.720 148.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.550 360.471 617.315 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.400 121.141 645.570 278.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.360 14.421 671.360 148.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.195 122.264 588.670 269.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.455 0.000 636.605 44.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.910 0.000 610.935 70.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.270 108.820 589.905 258.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.050 131.049 679.120 192.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.900 0.000 697.395 70.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.900 25.568 632.995 69.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 410.010 31.018 437.810 78.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.010 0.000 294.360 79.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.930 154.189 324.155 321.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.755 101.935 367.775 176.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.920 194.374 280.130 301.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.255 150.985 372.785 257.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.220 251.993 101.385 457.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.530 256.934 285.980 472.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.270 287.031 121.065 510.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.825 474.690 649.075 543.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 2.780 398.183 37.720 437.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 758.235 140.271 772.110 184.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.195 40.160 488.700 92.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.950 0.000 392.565 73.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.155 9.656 448.740 140.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.985 80.920 227.785 192.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.450 0.000 469.135 79.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.560 166.847 219.490 333.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.475 136.151 266.755 303.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.970 303.250 303.765 493.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.735 494.254 510.425 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.535 53.967 248.450 135.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.715 74.170 266.165 139.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.435 60.953 380.110 151.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.915 98.167 297.995 285.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.670 0.000 434.865 43.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.770 0.000 277.970 73.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 249.125 5.410 263.455 24.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 583.020 186.466 603.145 226.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.285 300.434 173.615 535.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.910 52.456 289.705 115.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.905 300.782 246.090 524.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.150 161.100 680.155 323.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.045 153.398 755.625 320.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 796.690 142.785 867.780 329.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.760 2.730 781.065 77.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.435 48.356 800.035 176.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.575 40.941 584.110 125.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001447.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001447.txt
deleted file mode 100644
index ae81b4dd791404ce13782153845e0db49b785bbd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001447.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 69.040 287.927 122.400 511.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.050 136.151 868.010 299.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.285 474.308 650.025 543.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.940 493.287 513.300 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.440 402.112 474.405 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.665 80.336 442.370 151.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.150 161.100 680.155 323.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.490 53.065 290.505 116.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.535 54.541 248.450 138.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.265 152.134 371.795 257.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.710 194.787 279.465 298.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.530 256.501 285.980 472.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.910 253.695 101.385 463.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.155 73.979 267.285 140.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.435 61.502 380.515 151.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.595 99.441 297.680 286.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.420 102.101 367.515 176.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.120 300.782 243.000 524.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.925 310.322 91.090 533.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.565 168.852 219.155 330.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.595 304.620 303.385 494.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.930 154.189 323.410 330.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.105 40.160 488.610 92.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 582.440 186.239 602.110 227.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.285 300.434 173.615 538.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.360 14.421 671.360 150.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.400 121.141 645.570 278.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.280 359.388 623.365 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.110 51.912 642.720 150.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.000 123.216 201.895 306.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.235 139.707 718.190 318.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.610 123.443 588.085 269.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.825 0.000 346.345 72.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 758.235 140.271 771.610 184.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 546.065 176.619 562.700 193.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.235 66.303 717.170 168.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.150 0.000 293.085 80.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 411.340 31.975 439.900 80.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.670 0.000 434.865 46.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.140 0.000 276.055 75.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 248.915 4.206 261.270 26.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.970 108.820 589.495 259.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.395 0.000 470.040 79.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.320 55.715 767.815 181.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.385 79.348 826.385 182.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.170 47.696 418.170 87.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 393.705 47.046 419.585 96.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.115 1.420 610.935 70.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.815 1.647 636.965 44.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.430 26.198 632.525 70.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.900 2.241 697.395 74.382 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.745 131.049 679.120 192.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.960 81.157 753.410 183.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.010 19.065 724.030 97.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.375 2.347 750.740 74.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 751.385 196.938 769.930 234.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 773.830 194.409 800.285 224.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 5.860 401.220 34.920 434.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.060 254.597 644.325 303.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 361.060 139.904 400.045 187.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 375.285 483.394 400.455 527.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.155 12.336 448.740 141.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.935 42.034 583.970 126.888 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.220 72.700 328.820 181.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.785 0.000 392.400 75.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 796.310 142.412 866.280 329.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.060 153.398 757.645 320.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.020 49.554 800.035 176.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.760 2.730 781.065 78.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.475 136.937 266.755 303.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.985 80.920 227.785 200.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001456.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001456.txt
deleted file mode 100644
index 3b3aba78bd7869f6ab86a3cb52c463b5fa4bd39c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001456.txt
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 544.120 43.888 583.370 127.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.680 83.741 273.270 139.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.100 4.901 749.595 76.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.730 125.528 199.780 308.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 580.995 189.171 600.825 229.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.590 313.601 87.955 534.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 612.435 247.495 641.270 295.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.195 1.582 389.730 77.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.700 5.208 782.270 80.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.565 0.000 291.295 79.726 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.540 402.495 476.360 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.880 104.247 367.615 180.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.415 104.458 297.680 285.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.055 143.294 865.745 330.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.265 157.624 370.075 260.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.540 55.135 251.660 143.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.845 357.186 622.890 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.500 62.087 383.070 149.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 94.070 307.375 178.365 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.970 123.050 648.400 271.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 746.555 196.560 765.385 234.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.605 2.695 486.050 43.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.920 42.321 490.235 94.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.345 13.968 456.975 94.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.005 3.350 609.185 72.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.140 0.000 268.900 58.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.150 54.808 292.665 133.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.500 2.685 471.015 62.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.730 1.728 435.920 49.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.065 74.765 328.140 186.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.390 4.448 697.270 69.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.695 55.070 642.740 151.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 391.685 44.099 421.130 100.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.995 82.351 228.040 230.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 78.745 366.963 96.255 414.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.230 299.593 237.355 519.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.230 159.855 677.860 320.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.220 139.143 267.920 305.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.580 305.481 300.620 492.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.620 470.389 420.545 528.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.670 14.366 670.400 150.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 419.075 33.174 449.495 80.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.205 170.831 215.075 328.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.630 48.869 419.120 90.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.440 81.877 435.795 189.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.825 111.097 588.490 262.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 388.165 68.282 400.655 88.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 772.680 196.963 796.385 227.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 360.160 143.198 402.290 187.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.430 56.848 767.810 184.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.725 472.560 654.185 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.790 485.167 526.355 543.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.280 85.579 825.075 179.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.235 132.091 679.805 188.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.595 154.743 754.325 319.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.180 19.866 722.110 114.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.800 83.700 752.100 180.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.020 51.655 799.685 178.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.395 158.410 322.395 334.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 753.350 144.140 768.675 186.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.665 182.039 561.945 196.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.980 28.908 629.115 71.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.735 1.330 343.440 76.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.415 124.999 587.795 271.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 139.450 225.216 147.270 255.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.185 290.939 122.500 513.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.550 257.519 96.015 471.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.720 67.144 714.890 162.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.235 141.863 712.145 318.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.840 256.793 284.435 473.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.945 197.260 279.095 298.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.770 138.811 867.960 295.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001467.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001467.txt
deleted file mode 100644
index fdc86d0928d10a2c762cd33a2154d2832a9a2d89..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001467.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 180.755 83.338 229.900 207.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.810 69.521 708.930 157.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.430 56.329 765.585 187.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.550 8.074 748.430 79.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.615 87.181 823.465 183.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.570 21.891 720.495 121.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.725 7.324 697.870 60.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.225 478.272 656.660 543.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.855 136.277 863.065 298.349 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.430 484.452 544.685 544.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.130 4.468 434.905 54.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.830 2.871 277.985 67.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.415 354.275 625.990 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.530 121.080 654.735 275.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.595 83.081 750.010 177.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.990 139.939 708.180 312.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.400 157.951 674.805 318.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.665 145.349 865.945 329.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.305 155.196 749.575 318.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.560 51.383 644.140 163.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.400 16.698 666.935 149.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.225 127.427 586.260 274.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.505 46.673 582.095 131.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 358.310 145.495 400.055 195.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.875 8.497 781.310 76.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.025 50.627 798.245 177.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.715 245.218 639.620 293.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 861.880 195.095 875.125 225.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.340 182.401 559.125 199.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.605 17.544 602.650 33.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 742.975 196.354 761.735 235.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.475 52.783 417.185 97.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.725 44.371 491.450 95.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.640 95.180 278.775 143.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.300 105.052 367.620 188.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.715 205.446 278.780 304.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.890 107.057 298.450 194.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.910 62.283 384.620 161.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.880 84.884 424.750 193.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.770 56.541 256.460 146.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.205 56.415 294.500 139.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.790 260.752 88.415 360.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.910 113.389 587.645 265.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.450 258.632 281.630 476.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.060 27.895 627.935 76.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.255 136.771 719.575 297.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.985 6.634 606.980 75.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 384.535 72.498 397.760 92.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.195 31.784 386.905 48.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 751.210 140.579 766.140 183.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 10.725 421.323 34.510 444.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.425 311.198 176.035 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.445 321.711 86.295 543.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 389.535 42.110 425.210 104.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.410 168.539 207.410 351.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.455 303.829 296.810 488.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.555 300.081 229.875 521.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 387.525 475.894 445.655 532.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 120.315 229.785 137.705 260.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 766.700 193.306 805.770 227.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.915 12.230 465.075 86.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 579.995 191.211 599.285 232.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 428.055 32.433 456.355 81.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.965 129.160 198.755 311.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.040 165.527 323.340 344.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.245 143.218 267.905 312.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.960 3.657 340.205 78.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.140 4.352 389.710 82.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.855 75.329 328.850 195.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.675 402.343 489.375 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001469.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001469.txt
deleted file mode 100644
index 589cd5350f74f85a7a407a13b4b2cf1771638a16..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001469.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 703.640 154.446 750.055 318.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.400 137.587 708.370 312.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.880 3.274 340.040 76.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.125 3.783 389.650 83.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.790 82.814 230.865 222.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.105 120.748 655.730 274.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.750 50.179 645.945 166.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.035 158.027 674.170 318.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.280 166.812 206.235 349.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.580 302.791 296.140 488.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.600 166.293 322.980 344.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.055 68.584 707.695 153.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.200 482.951 548.225 544.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.850 73.984 329.260 195.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.210 300.152 229.000 520.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.695 310.478 174.520 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.455 50.088 799.055 176.382 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.405 16.088 667.350 148.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.135 11.777 467.115 66.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.845 4.090 435.140 54.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 764.435 192.440 804.005 225.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.270 143.651 268.115 316.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.770 245.198 639.995 292.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 751.270 139.727 766.240 181.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.865 5.969 606.520 75.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.610 112.981 587.420 264.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.615 26.837 628.020 75.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.275 7.263 747.930 78.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.465 44.588 491.035 96.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.700 6.916 699.015 56.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.145 21.488 720.445 103.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 117.840 230.016 136.045 260.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 388.640 39.803 425.285 104.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 741.955 196.177 761.535 234.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.600 81.247 749.930 174.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.745 86.833 823.190 167.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.105 136.549 718.415 296.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.275 55.478 765.225 188.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 392.705 474.957 450.005 531.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.900 402.998 491.245 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 428.955 31.602 458.080 81.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.230 353.227 624.715 544.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 384.595 71.677 397.915 92.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.060 84.738 422.940 194.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.935 46.431 581.915 132.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.150 2.639 277.035 76.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.665 55.181 294.915 143.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.320 52.617 417.445 92.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.790 61.840 384.435 169.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.795 95.885 279.240 142.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.440 55.921 257.030 148.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.770 204.927 278.100 307.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.880 129.900 199.655 311.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.110 107.344 298.090 194.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.725 104.095 367.990 188.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.115 478.962 658.250 544.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 542.495 183.227 558.230 198.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.670 260.818 86.975 362.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.220 257.846 282.900 475.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 359.605 144.936 397.895 193.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 12.915 423.836 34.635 448.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.100 136.222 863.080 298.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.220 31.577 384.970 48.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.990 7.948 781.035 75.198 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.365 144.251 865.240 329.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 579.565 191.221 599.315 232.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.320 127.583 586.325 274.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 862.155 193.327 874.650 224.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.665 322.355 86.810 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.710 13.968 602.080 34.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001478.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001478.txt
deleted file mode 100644
index ce7704b869fe2da3eb790fbe6aa9c7dd5e726b7c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001478.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 398.195 160.712 416.375 177.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 0.575 427.947 35.705 454.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 111.735 233.698 134.465 262.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 369.420 145.631 387.410 195.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.640 5.979 434.270 84.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.975 9.651 779.790 73.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.575 4.584 271.760 80.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.090 155.544 748.260 320.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.005 55.916 763.850 192.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.840 67.612 703.075 149.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.975 135.960 707.410 313.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.960 129.532 585.620 275.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.000 160.173 670.020 319.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.250 52.179 650.340 190.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.270 47.943 581.430 130.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.620 16.365 665.370 147.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.880 132.973 202.000 312.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.000 80.870 747.585 167.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 610.315 250.013 640.170 300.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 759.520 190.385 799.295 223.362 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 739.665 196.596 759.480 236.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.580 476.020 563.520 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.090 479.133 665.810 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.875 55.216 414.505 97.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.345 88.828 823.885 163.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.305 28.333 627.305 151.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.840 115.091 586.415 265.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.235 7.697 605.945 77.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.285 120.415 657.490 253.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.275 353.943 626.980 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.675 328.838 84.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 413.540 478.906 469.390 532.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 579.110 193.402 598.855 234.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.020 403.749 503.280 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 391.435 44.593 422.415 108.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.920 88.909 415.245 199.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 749.695 139.873 765.515 182.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.425 5.450 391.115 86.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.370 4.780 338.760 79.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.435 134.549 822.795 300.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.970 140.448 865.035 324.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 683.470 116.633 690.440 135.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.165 50.844 796.365 175.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.290 167.733 322.255 347.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.645 45.948 487.660 96.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 381.255 74.760 395.290 95.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.220 14.693 472.615 64.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.350 56.783 256.835 151.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.910 302.101 295.485 489.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.735 9.601 747.915 79.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.535 23.327 716.715 125.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 434.965 34.086 464.905 81.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.565 9.062 701.085 60.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 587.860 15.988 601.255 35.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 537.755 185.862 557.205 202.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.680 317.540 170.050 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.310 300.364 231.805 519.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.485 62.711 385.230 191.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.170 55.891 297.900 142.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.650 98.378 281.870 142.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.020 84.678 235.665 213.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.305 75.087 330.630 201.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.990 105.873 370.970 187.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.525 206.549 275.385 320.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.720 147.923 267.215 321.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.545 168.046 201.845 350.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.185 6.674 465.600 86.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.800 257.095 285.680 475.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.215 264.585 82.120 385.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.960 109.858 300.135 199.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001487.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001487.txt
deleted file mode 100644
index 88a5bcf93e1c2b50845cfa46d82f2d9ee93c9613..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001487.txt
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 393.715 9.218 432.045 88.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 577.955 197.109 597.395 237.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 592.910 90.556 602.395 101.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.305 138.710 818.445 301.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 757.360 192.369 794.035 225.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 382.755 164.278 404.915 182.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.715 125.155 655.845 280.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 738.475 201.910 759.020 237.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.590 85.665 741.605 160.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 610.615 252.124 632.420 298.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.095 138.010 707.225 314.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.095 143.097 863.540 327.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.060 54.486 791.225 179.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.725 59.185 759.480 192.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.450 55.231 649.585 192.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.160 18.048 663.630 152.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.820 51.327 580.520 133.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.745 12.673 778.235 73.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 441.760 37.476 470.110 80.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.480 69.491 700.840 157.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 538.445 191.045 557.090 208.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.480 48.653 486.645 100.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.905 117.887 585.420 271.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.720 92.017 397.595 199.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.095 9.404 458.960 104.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.920 31.456 625.720 154.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 390.810 47.499 419.460 112.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.425 7.268 268.850 85.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.835 8.523 393.795 88.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.105 8.155 334.970 87.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 784.320 112.724 793.935 124.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 436.045 484.462 487.320 534.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.840 258.465 287.790 473.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.930 137.879 206.250 304.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.940 11.036 604.755 80.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 747.905 142.155 765.395 186.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.785 138.090 718.895 294.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.405 156.848 750.540 321.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 2.005 426.098 38.005 460.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.995 95.744 826.415 169.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.775 100.862 283.600 146.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.285 479.949 673.890 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 118.675 236.066 141.270 267.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.525 12.361 746.920 78.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 6.870 271.370 77.930 384.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.410 333.170 82.845 544.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.545 172.292 194.055 347.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.005 26.021 598.630 37.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.645 61.265 412.050 102.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.685 65.446 379.935 195.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.770 116.804 296.860 203.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.925 154.239 264.485 328.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.130 88.032 240.540 217.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.330 19.035 472.310 82.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.625 210.996 273.675 347.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.770 108.981 373.170 193.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.575 59.528 256.095 156.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.330 79.943 338.985 199.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.250 160.294 664.840 320.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.875 132.182 584.360 279.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.925 58.374 300.185 148.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.110 330.203 173.365 545.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.600 299.487 235.515 519.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.995 172.388 321.230 348.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.245 24.480 712.470 132.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.810 404.912 510.205 544.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.200 355.927 637.085 544.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.090 305.305 294.570 491.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001494.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001494.txt
deleted file mode 100644
index b31561e74176edcad3f272f084fd4b3ced957365..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001494.txt
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 538.845 51.322 578.435 134.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.210 122.994 653.720 278.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.290 403.895 516.300 544.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.955 302.192 292.695 489.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 444.995 35.340 470.525 73.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.320 297.900 235.795 514.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.490 12.839 745.295 77.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.025 172.307 185.010 336.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.290 174.231 319.030 337.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.765 52.138 648.560 164.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.695 9.349 426.875 88.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.785 16.134 474.675 51.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.455 48.708 486.675 102.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 379.020 80.809 389.900 97.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.745 54.476 784.155 179.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.010 66.439 369.595 169.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.210 164.444 391.375 182.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 452.645 483.893 497.750 534.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 736.395 196.701 757.095 235.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.465 23.523 706.670 122.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 385.160 48.204 415.485 113.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.110 117.922 294.145 203.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.830 116.889 583.630 272.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 537.555 194.747 557.885 212.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.580 11.263 603.320 80.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 376.935 155.393 400.810 196.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.780 98.157 827.710 168.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.320 30.308 622.020 143.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.290 90.672 603.770 101.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.875 82.371 735.470 162.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 584.650 20.833 598.410 38.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.935 257.085 284.325 469.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.600 136.322 716.675 294.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.165 58.933 300.645 156.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.890 353.192 644.470 544.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.090 136.871 205.175 316.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.585 155.277 746.715 319.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 575.990 196.228 596.105 237.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.175 60.772 408.680 102.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.345 58.268 755.005 186.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.375 101.139 283.115 147.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.960 70.574 697.215 158.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.660 134.418 704.785 311.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.430 17.015 660.640 150.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 755.035 190.350 791.885 222.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 608.535 246.785 626.390 290.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 779.885 111.913 791.225 131.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 742.115 136.947 764.165 183.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.950 143.903 859.695 326.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.315 136.695 817.080 300.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.770 156.697 661.715 312.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.575 212.472 270.780 353.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.070 155.216 261.420 329.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.465 86.713 242.230 193.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.725 330.379 175.945 544.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.520 333.578 86.250 544.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.825 275.319 74.075 389.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 218.765 401.799 232.795 423.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.700 59.447 253.910 160.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.400 477.909 679.835 544.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.965 79.459 332.650 205.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.510 108.100 363.100 196.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.425 91.216 388.180 199.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.015 8.205 332.440 85.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.505 8.739 391.810 90.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.375 9.404 456.885 102.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.470 132.217 582.030 278.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.455 13.318 778.265 73.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001504.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001504.txt
deleted file mode 100644
index a96084ae7a4e644b8bd036a551a5861ccae4c180..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001504.txt
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 437.950 51.594 481.400 101.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.840 140.669 200.115 329.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.005 12.618 598.065 82.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.585 13.414 670.865 78.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.335 14.733 740.450 77.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.060 30.439 614.330 147.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 580.250 24.208 592.840 38.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 532.810 199.603 552.320 215.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.505 157.453 654.845 315.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.295 135.365 699.720 309.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.110 156.068 739.355 318.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.760 86.682 241.350 191.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.120 134.292 808.300 295.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.330 352.849 641.020 544.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.745 402.656 526.155 544.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.940 141.697 849.825 324.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.900 220.003 261.710 359.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.710 171.420 169.295 335.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.730 297.618 225.140 515.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.395 333.663 175.080 545.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.120 93.135 371.920 200.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.230 77.978 331.455 208.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.045 301.608 286.005 486.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.250 180.910 313.180 348.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.390 14.240 770.710 71.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.645 470.243 576.500 544.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.340 50.295 636.705 181.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.295 10.628 421.665 89.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.995 471.779 686.650 544.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.245 67.113 381.070 145.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 375.635 51.081 409.115 116.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.060 338.182 84.230 544.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.470 65.089 402.670 106.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 729.810 200.847 749.780 235.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.760 9.500 329.545 92.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.685 18.229 653.135 148.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 769.105 111.243 774.840 131.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.655 52.677 776.845 175.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 167.600 403.280 182.835 453.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.195 117.514 578.715 271.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.060 120.859 645.475 273.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.995 138.755 708.220 295.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.060 100.907 834.210 165.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.445 81.308 726.445 164.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.245 56.873 747.015 180.407 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.255 24.611 699.365 108.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.085 482.553 512.915 530.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.355 107.833 353.265 183.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.885 60.510 297.070 161.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 351.740 167.386 371.955 184.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.025 121.191 285.220 207.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.680 159.523 254.675 258.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.015 58.727 247.830 153.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.710 257.675 275.265 471.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.200 279.067 66.945 403.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.360 247.152 617.190 292.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 733.415 134.348 756.085 179.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 571.400 199.567 589.200 240.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 280.650 149.514 301.790 189.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 747.585 188.325 785.170 220.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 363.610 145.958 400.330 190.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.280 52.733 573.390 135.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.970 11.187 449.660 104.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.180 10.210 383.765 92.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 587.410 89.156 599.845 101.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.660 84.003 381.245 104.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.140 69.597 690.510 157.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 210.565 401.039 223.555 422.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.885 134.700 576.440 281.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001521.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001521.txt
deleted file mode 100644
index 9f3e53a14245d4df2ed977269ed05fffea0f4ea7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001521.txt
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 148.755 300.016 202.000 513.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.845 261.523 266.305 476.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.085 289.111 58.750 507.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.740 329.583 179.305 544.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.400 168.227 248.185 258.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.135 128.540 278.755 212.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.005 100.202 347.665 206.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.130 29.779 690.750 105.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.605 18.461 662.505 66.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.495 17.559 591.005 87.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.820 33.280 603.775 80.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.825 70.997 681.570 157.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 487.450 481.067 526.110 527.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.645 208.619 547.465 218.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 715.515 141.208 741.300 184.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 716.845 202.136 737.215 240.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.280 89.171 241.415 197.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.355 186.058 294.670 335.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.885 304.121 273.665 489.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.895 226.380 244.045 367.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.825 172.211 145.085 354.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.565 349.837 169.845 544.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.870 353.912 79.570 544.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 370.390 57.553 401.425 124.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 160.885 402.620 188.925 451.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.100 150.849 197.590 310.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 734.910 192.495 771.855 224.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.650 59.850 733.080 164.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.625 19.846 732.435 83.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.305 19.619 762.180 76.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 366.110 144.427 386.825 194.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 583.515 247.137 609.945 291.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 564.190 204.816 582.970 245.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.770 158.354 648.475 316.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 176.650 407.441 211.165 453.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 287.415 158.264 310.030 194.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 330.540 173.289 352.200 191.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 759.660 116.139 768.520 134.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 574.420 28.908 587.540 44.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 363.775 91.513 375.515 111.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 637.525 46.195 649.240 65.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.920 124.722 638.245 216.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.070 139.471 696.115 295.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.800 109.948 840.390 173.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.345 475.884 686.265 544.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.090 465.986 573.350 544.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.240 16.668 457.305 77.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.375 71.879 394.800 114.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.325 63.321 245.960 158.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.515 104.136 284.625 163.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 173.640 108.719 190.760 136.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.425 15.942 415.485 102.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.010 62.288 295.985 179.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.190 69.652 376.570 206.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.760 55.841 476.100 106.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.880 140.523 841.650 321.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.955 138.428 685.575 312.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.900 54.999 624.960 183.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.610 56.954 777.345 181.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.985 161.805 727.775 323.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.205 137.441 791.540 299.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.830 399.613 536.265 544.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.770 354.794 638.470 544.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.570 57.850 567.155 144.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.850 22.420 641.365 151.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.350 85.081 718.195 177.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 200.330 288.597 225.080 308.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.140 139.103 570.480 286.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.940 16.708 445.810 109.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.505 81.751 329.085 191.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.730 15.353 376.390 96.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.145 14.970 324.635 97.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001528.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001528.txt
deleted file mode 100644
index 707163b782a2b6c0ec7153e6d2b7d13f3804adfd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001528.txt
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 361.960 145.560 387.135 197.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.315 155.478 195.955 320.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 561.770 208.498 581.235 249.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.420 202.711 730.810 242.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 728.125 192.369 767.330 225.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.250 356.406 76.680 543.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.170 91.961 238.880 201.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 168.040 409.854 198.500 463.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.145 354.507 165.510 546.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 708.175 146.512 735.660 188.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 361.645 96.374 372.660 116.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 320.920 175.375 342.825 194.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.740 72.392 374.595 210.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.825 85.242 327.460 171.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 495.390 482.216 530.900 530.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.370 116.426 841.305 280.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.435 58.495 475.155 110.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.325 466.883 575.635 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.390 87.785 715.665 183.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.605 63.180 728.815 171.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.235 126.042 635.455 232.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.040 75.057 678.055 162.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.375 20.103 411.295 108.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.320 54.264 621.070 187.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.760 61.301 564.445 141.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.165 403.074 538.735 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.525 475.486 686.565 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.125 356.909 641.950 543.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.630 20.445 453.085 90.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.305 76.095 391.655 118.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.525 114.114 355.935 210.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.950 65.250 294.350 189.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 292.655 160.802 309.520 198.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.475 25.392 638.360 153.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.145 22.712 727.125 85.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.195 22.395 694.955 66.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.850 58.616 774.065 182.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.190 142.548 567.160 289.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.090 159.175 645.345 312.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.935 140.438 680.785 312.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.760 162.706 722.830 324.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.225 137.461 787.405 298.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.270 144.346 837.655 322.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.735 23.296 759.475 77.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 579.035 243.138 606.380 288.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 755.145 118.108 760.585 137.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.320 230.852 239.990 369.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.535 175.516 137.690 356.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.760 305.491 268.660 488.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.770 191.130 287.610 329.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.985 103.199 333.060 197.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.955 19.796 443.785 111.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.085 107.239 282.920 170.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.985 66.630 246.610 163.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.165 22.062 662.775 97.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.945 170.952 244.740 265.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.180 260.551 264.460 472.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.600 299.855 193.050 511.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.240 337.864 190.300 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -5.000 295.815 53.880 517.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.685 31.617 584.200 48.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 636.220 48.784 647.945 67.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.385 32.655 687.910 99.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.485 21.569 588.455 91.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.210 19.322 373.065 102.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 367.415 62.172 398.210 129.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.105 18.446 320.970 101.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 191.860 293.090 216.405 310.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 171.275 104.267 189.470 139.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 528.265 213.384 546.375 223.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.470 134.459 276.115 218.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 183.865 415.389 220.545 462.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001543.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001543.txt
deleted file mode 100644
index 19deb19f3f9ea5d441f5bb2b365e99f98fa85544..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001543.txt
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 189.470 262.384 260.965 474.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.160 165.965 712.820 323.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.935 100.167 580.580 108.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 359.940 70.841 393.310 137.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.645 123.846 845.730 286.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 718.085 193.649 753.285 226.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 426.665 39.631 443.640 49.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 188.770 422.053 221.685 476.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.110 76.427 666.165 156.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.745 162.626 194.460 343.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.360 165.265 638.345 318.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.040 35.335 578.540 54.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.175 27.497 584.165 97.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.625 40.231 592.515 155.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.315 29.436 634.320 151.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 182.335 306.035 198.635 322.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 507.710 479.199 540.060 527.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.495 475.778 693.875 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.140 462.032 585.745 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 524.635 218.990 542.730 229.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.150 142.881 276.570 239.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.785 107.767 315.450 220.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 350.155 154.818 389.390 203.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.950 178.855 239.120 263.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.855 29.094 754.925 81.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.690 29.497 722.655 90.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.395 64.706 721.665 189.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.950 127.523 634.190 279.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.460 35.567 685.625 98.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.885 28.273 643.695 90.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.125 140.695 778.475 299.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.680 61.160 757.840 172.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 307.169 42.130 529.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.880 52.969 645.795 71.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.540 303.698 184.725 400.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 201.145 423.816 242.040 475.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.460 361.100 653.095 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 557.900 213.817 579.710 254.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.680 179.449 125.740 353.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.070 60.626 625.695 193.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 702.590 148.205 726.520 190.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.465 202.197 283.530 318.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.700 242.443 212.265 342.896 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 575.290 250.618 595.620 297.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 701.605 205.340 721.740 243.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.010 401.568 544.235 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.785 150.638 564.425 295.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.310 110.870 286.920 207.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.690 352.003 203.750 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 167.495 114.295 188.400 144.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.990 72.251 291.350 148.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.085 87.473 326.480 128.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.900 25.170 407.865 114.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.060 26.510 449.945 107.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.995 64.671 476.150 115.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.720 67.617 559.920 142.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.780 129.386 571.705 285.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.815 198.787 315.030 342.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 749.540 119.358 757.315 139.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.965 78.220 372.250 216.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 295.830 180.276 317.315 198.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 353.500 44.658 361.910 67.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.590 83.700 387.185 126.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.610 71.254 254.135 176.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.360 24.656 313.085 108.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.375 142.543 673.580 312.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 275.735 161.316 288.770 172.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.075 95.945 237.900 211.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.410 308.357 260.525 489.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.145 117.811 347.645 216.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.875 26.273 435.145 121.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.960 25.331 367.290 100.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.080 143.661 833.095 320.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.630 366.999 159.640 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 368.318 71.160 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001558.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001558.txt
deleted file mode 100644
index c9984e34127d4a97c3ff1d5cb9bf5be512d1ed92..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001558.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 244.260 116.950 275.835 245.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.560 35.466 401.055 124.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.020 155.090 272.155 262.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 163.395 119.559 189.430 152.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.780 194.903 230.250 282.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 268.140 191.639 287.315 209.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.260 96.429 326.725 217.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.390 211.787 308.220 359.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 573.045 255.050 586.875 299.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 693.015 217.791 713.435 253.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 708.235 200.499 743.630 231.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 418.085 43.349 442.725 51.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 355.265 82.320 388.720 149.333 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 355.985 35.441 366.810 52.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.795 64.449 618.075 196.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.865 86.174 656.510 167.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.280 72.362 743.860 174.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.430 36.141 448.150 115.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.880 79.001 254.810 181.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.465 367.976 661.610 537.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.145 77.762 554.680 151.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.890 38.800 627.805 162.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.585 98.358 381.520 138.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.875 223.760 577.355 264.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 706.050 156.622 720.020 198.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.665 84.768 370.860 226.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 347.270 164.817 382.770 212.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.270 169.239 630.080 320.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.340 46.059 679.015 115.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 563.980 107.057 575.505 118.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 636.940 60.837 646.345 78.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 562.585 47.807 573.550 64.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.360 49.504 588.420 167.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.645 37.496 580.105 106.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.750 383.213 166.575 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.910 365.971 216.510 553.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.270 315.162 250.415 496.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.805 253.801 211.535 367.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.340 34.599 302.560 121.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.075 102.453 236.825 225.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.790 178.885 188.155 335.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -3.155 388.905 72.085 547.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.605 182.905 115.430 363.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.420 212.800 278.720 321.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.635 405.718 548.510 544.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 189.195 442.166 212.365 494.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 320.874 32.160 543.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.570 309.345 178.365 421.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.475 36.992 516.805 109.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.335 73.898 475.485 126.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.575 39.385 747.955 98.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 766.000 82.759 774.570 102.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.715 38.372 645.440 110.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.140 38.720 716.350 95.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.925 175.183 708.050 333.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.925 148.356 770.550 306.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.400 152.652 824.185 329.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.470 139.133 851.305 302.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.765 162.097 559.050 305.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.550 139.536 568.285 298.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 177.485 316.401 194.105 335.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.090 271.532 260.385 410.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 740.865 91.719 755.190 119.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.320 74.463 717.470 200.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 739.760 129.170 750.995 148.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.895 78.432 285.235 120.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.510 481.022 705.395 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 503.565 485.616 541.000 531.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.350 467.548 589.530 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.260 138.952 625.855 289.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 520.625 227.427 538.640 237.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.520 98.328 704.040 180.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.895 152.909 684.545 307.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.730 126.999 343.720 226.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.730 152.093 667.455 320.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.440 36.105 425.775 145.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.615 119.589 297.675 237.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.765 35.244 362.035 105.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001559.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001559.txt
deleted file mode 100644
index 3cba1cd0db476ea69ffca563d309c45f0f945f82..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001559.txt
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 712.205 40.609 746.965 98.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.855 46.965 677.925 118.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.985 39.944 715.520 97.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.950 38.357 579.925 106.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.280 39.380 645.325 111.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 561.545 48.340 572.610 65.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.300 368.157 218.215 553.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 636.170 61.069 646.030 78.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.135 385.353 166.845 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.445 163.598 559.045 307.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 474.705 406.318 548.485 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -3.155 390.441 71.555 550.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.605 180.140 188.530 336.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 706.000 158.057 719.665 200.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.445 153.751 824.090 330.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 806.345 138.347 851.030 304.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.405 175.616 707.010 333.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.915 149.061 769.070 307.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.440 37.098 424.510 146.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.415 79.157 284.515 121.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 347.495 165.003 381.180 212.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.185 184.129 114.225 364.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 355.080 84.239 388.535 150.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.190 35.697 301.875 122.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.190 36.171 361.525 106.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 162.510 120.335 189.350 153.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.385 98.429 381.090 140.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.725 36.881 399.715 125.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 352.990 36.297 366.015 52.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 738.870 129.497 749.770 148.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.565 213.162 308.050 362.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.030 151.962 666.215 321.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.230 85.343 370.635 227.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 266.710 192.989 284.775 210.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 287.660 175.929 301.495 209.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.460 97.562 326.600 218.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.415 87.247 656.615 166.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.720 117.237 275.350 245.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 556.120 224.546 577.240 265.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.875 72.820 742.155 175.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 764.485 83.922 774.025 104.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.065 75.515 716.265 201.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 739.970 92.923 753.910 120.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.540 139.254 624.390 290.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.455 99.532 703.805 182.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 503.360 486.920 541.120 532.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 520.070 229.044 537.980 239.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.485 481.349 706.035 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.280 467.865 589.575 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 190.310 444.665 211.945 497.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.750 170.045 628.880 321.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 563.055 109.218 574.320 119.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.615 50.698 587.510 167.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.455 196.213 229.590 285.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.025 255.227 211.435 369.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.945 139.269 567.085 298.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.970 39.435 627.390 164.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.050 65.033 616.110 197.306 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.825 75.203 474.065 127.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.360 37.889 517.450 111.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 206.520 445.244 240.285 502.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.230 316.346 248.995 496.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.680 310.216 178.255 423.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 321.640 31.655 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 177.950 317.651 192.895 337.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.605 271.688 260.190 410.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 706.935 201.673 743.580 232.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.490 78.860 554.275 151.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 572.385 255.393 586.255 300.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 692.450 216.653 712.805 254.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.730 368.192 663.965 533.362 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.375 127.714 343.865 227.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.475 37.405 447.705 116.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.295 214.568 278.300 322.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 417.340 44.271 442.540 55.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.190 80.265 254.810 183.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.075 103.284 236.825 226.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.080 120.279 296.940 253.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001597.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001597.txt
deleted file mode 100644
index 8fb6aa53d71dc6b711d19a7edf09c41b690f7b10..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001597.txt
+++ /dev/null
@@ -1,75 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 237.235 416.880 274.355 466.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 349.220 33.527 378.850 101.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.155 90.566 805.965 263.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.160 414.528 721.710 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.695 106.931 622.915 258.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.000 11.202 743.960 112.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.560 85.146 645.465 251.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 463.670 111.822 551.265 251.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.640 82.643 749.380 236.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.930 299.774 677.725 487.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 216.645 410.927 250.050 465.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 154.805 65.320 180.720 97.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.155 0.000 617.600 102.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.365 0.000 346.645 52.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 156.105 417.001 209.980 473.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.260 -0.237 296.305 60.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.110 286.275 189.730 433.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 157.635 346.951 167.570 357.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.255 253.756 226.170 372.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.540 0.000 421.130 90.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.430 68.393 345.585 172.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.100 19.493 459.530 74.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.475 62.580 258.495 203.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.040 4.080 597.735 135.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.905 23.498 547.515 130.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.940 19.811 270.815 156.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 290.325 110.538 312.435 150.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.900 34.720 209.215 139.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 348.770 105.098 382.190 153.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 677.290 154.204 695.890 191.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 724.625 68.675 732.475 82.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.880 445.274 691.175 544.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.595 207.682 245.655 375.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.405 0.000 767.200 88.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.430 164.112 240.210 249.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.840 148.331 232.305 250.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.935 107.314 246.975 218.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.515 44.512 237.820 133.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.015 15.338 175.035 104.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.940 20.335 261.255 163.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.220 244.810 170.380 450.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 508.510 0.000 534.135 43.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.495 160.263 857.145 186.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.000 0.000 545.940 59.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.585 205.592 199.745 297.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 544.640 172.675 567.345 213.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 564.720 190.118 587.020 235.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.605 113.943 690.970 270.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.850 90.188 856.685 260.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.185 133.356 170.620 248.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 687.520 135.945 721.910 166.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.945 60.485 303.410 174.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.215 28.273 367.035 172.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.105 37.743 691.040 131.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.855 13.978 703.925 138.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 412.435 0.000 437.255 6.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.025 85.740 659.800 229.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.845 173.909 530.610 186.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.270 85.438 560.430 243.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.030 397.226 607.870 544.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 517.690 413.148 553.180 459.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.750 46.452 373.630 91.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.575 26.963 646.460 112.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.860 0.000 669.360 44.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 691.805 96.605 703.755 137.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 635.690 3.788 646.050 14.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.345 0.000 440.380 61.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 684.355 182.295 703.015 201.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.980 342.564 153.395 544.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.505 0.000 388.050 45.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.845 333.407 241.400 544.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.775 335.260 560.100 544.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.625 164.716 288.115 353.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.995 122.340 104.210 300.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.065 345.863 69.265 544.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001606.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001606.txt
deleted file mode 100644
index 6603ab3670c2ed90f7eb0155cc771181339dc36c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001606.txt
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 347.440 38.241 377.985 106.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.005 178.603 528.400 190.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.455 13.786 739.435 114.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.105 0.000 764.505 92.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.085 38.961 695.565 144.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 688.150 100.998 700.425 139.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 101.605 240.796 115.010 273.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.745 423.741 282.380 471.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 163.275 418.905 212.300 476.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.740 166.726 859.670 193.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.975 28.565 547.165 133.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 348.455 107.062 381.325 155.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 153.665 69.204 180.570 101.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 225.750 416.286 258.265 471.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 297.380 115.953 312.425 152.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.145 65.854 253.430 197.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.915 24.354 267.845 163.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.540 0.000 343.670 55.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.800 32.247 367.680 174.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.130 52.118 371.570 95.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 523.295 414.160 555.110 461.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.140 -0.388 438.895 64.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.555 90.364 559.615 249.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.820 24.878 456.270 75.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 679.255 190.063 697.570 211.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.260 447.772 694.900 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.010 95.598 856.140 264.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.755 90.077 803.075 257.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.655 86.990 746.255 240.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 725.205 69.949 733.780 88.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.200 411.148 719.470 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.560 305.239 678.130 492.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.220 0.000 388.615 85.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.015 70.388 344.210 176.362 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.165 115.036 685.850 268.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 156.665 350.104 164.130 362.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.815 339.693 561.130 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.320 349.711 145.640 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 413.680 3.682 437.635 12.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.700 27.558 643.020 116.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.690 110.513 619.450 261.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 684.670 136.866 715.775 166.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 672.675 153.081 692.395 192.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.210 9.137 595.610 138.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.880 87.357 642.795 253.867 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.410 -0.423 613.805 103.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.255 0.247 419.875 95.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.615 64.121 304.210 195.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.530 39.455 211.295 146.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.685 138.760 166.040 273.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 544.600 177.067 563.245 217.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.990 190.919 592.795 237.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 515.785 0.000 544.140 45.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.335 0.000 292.145 65.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.405 338.816 249.250 544.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 351.419 68.075 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.980 399.432 607.880 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.475 116.376 550.690 256.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.895 247.802 167.865 448.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.975 256.738 224.220 379.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.035 167.985 287.325 357.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 154.215 278.407 169.710 291.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 48.835 124.606 104.980 303.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.055 16.300 702.015 135.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 637.895 91.175 646.080 107.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.350 76.800 612.240 200.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.490 289.640 190.130 437.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.010 212.190 181.330 297.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.405 210.860 236.055 377.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.080 153.020 235.770 241.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.375 170.388 241.355 272.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.570 115.137 243.030 224.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001611.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001611.txt
deleted file mode 100644
index 55bfb6592d3ce38fae91f930a400685d8f431d57..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001611.txt
+++ /dev/null
@@ -1,73 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 808.375 97.285 856.450 268.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.995 88.350 802.895 259.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 300.085 115.348 311.635 150.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.755 339.768 561.015 544.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.300 408.630 722.830 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 677.570 191.156 690.075 215.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.000 350.452 143.495 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.480 191.619 595.355 232.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.370 247.973 168.745 448.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 48.085 126.057 103.360 305.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.185 289.408 189.975 438.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.520 256.466 224.020 378.382 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.775 87.529 745.120 241.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.415 337.376 253.105 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.340 169.360 860.270 196.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 523.830 411.899 554.580 460.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 634.670 90.123 646.700 107.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.725 0.000 703.740 40.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.990 178.553 562.550 219.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.995 0.000 418.280 100.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.420 0.000 667.205 44.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.405 47.963 250.535 161.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 510.890 178.261 528.155 191.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.185 209.138 231.585 315.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.980 116.975 242.170 213.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 726.925 71.607 733.765 89.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.030 25.603 268.565 163.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.875 53.105 372.160 98.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.840 0.000 388.060 86.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 152.610 70.655 179.755 102.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.595 27.316 645.145 117.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.660 213.621 178.470 286.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.315 155.357 233.380 242.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.160 173.405 231.905 258.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.540 212.709 286.570 321.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.645 65.189 238.100 150.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 349.885 40.196 378.575 107.838 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.480 396.511 609.225 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.530 139.188 163.580 280.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 349.565 107.455 379.495 156.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 155.670 351.993 167.135 370.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.780 33.396 366.745 171.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.520 303.058 678.490 490.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.295 0.000 613.300 103.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.630 39.012 212.285 148.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.500 9.258 591.700 138.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.955 28.767 547.450 121.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.930 109.309 617.885 259.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.890 116.703 551.405 257.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 414.120 5.037 438.225 15.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.275 86.708 642.755 253.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.825 115.061 682.710 267.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.210 0.000 291.005 65.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.310 65.043 306.155 196.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.715 90.213 560.765 250.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.020 169.567 287.305 358.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.705 75.143 610.455 214.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 167.665 417.117 214.280 476.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.375 16.174 701.740 137.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.930 445.450 696.325 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.275 352.099 67.090 544.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.795 422.270 283.155 474.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 95.495 243.284 109.435 275.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 682.710 137.597 714.500 169.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 225.800 417.107 256.660 472.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 669.855 152.773 690.555 191.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.810 0.000 762.175 93.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.290 14.033 734.640 114.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.465 0.000 342.255 51.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.960 25.331 453.630 77.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.170 70.801 343.255 177.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.225 0.000 438.625 66.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 519.830 1.128 548.345 47.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001616.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001616.txt
deleted file mode 100644
index 3a2e27cfff7ab788adc197cfaab5a516820ba3fb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001616.txt
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 521.965 91.115 560.755 252.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 575.985 188.697 595.945 232.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 725.235 71.622 735.100 89.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.505 -0.121 666.215 53.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.650 336.393 558.590 544.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.540 116.900 549.890 256.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.625 107.596 616.270 255.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.045 39.808 210.220 150.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.310 393.856 611.710 544.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.740 299.296 679.415 485.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.340 341.199 258.805 544.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.975 246.225 168.135 447.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.890 140.105 160.360 281.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.340 355.313 146.175 544.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.805 289.524 186.550 437.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.630 15.041 701.700 142.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.335 53.952 372.050 98.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 155.810 352.658 167.350 373.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.635 25.523 451.640 76.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.670 0.000 437.275 66.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 299.560 113.127 311.255 149.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.635 28.827 547.300 135.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.745 -0.257 414.160 103.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.895 212.387 286.565 323.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 522.335 408.554 554.275 456.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 510.820 177.017 527.870 191.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 687.700 97.628 699.280 136.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 633.365 90.354 645.210 108.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.690 65.361 307.720 196.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.625 86.627 640.760 254.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.285 169.461 286.385 358.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 348.215 39.919 377.435 109.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.565 14.753 731.305 114.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.110 35.697 697.840 139.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.700 27.321 647.680 117.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.970 -0.141 613.530 102.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.930 99.361 856.005 270.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.070 87.906 801.845 259.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.915 87.312 745.120 240.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.135 -0.252 760.555 95.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.590 174.523 241.340 274.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 152.150 68.887 177.880 100.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.745 47.716 251.525 163.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.600 0.000 387.325 86.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.710 -0.196 341.780 55.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 683.540 137.567 713.935 168.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.540 31.995 367.125 170.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.555 69.884 343.295 177.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 168.855 421.575 214.720 480.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 228.280 421.565 256.645 475.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.760 119.050 241.765 208.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.005 156.758 223.995 247.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.495 95.563 683.685 157.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.005 76.095 608.770 223.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 413.640 4.065 438.755 14.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.060 408.272 722.190 544.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.945 113.273 680.875 268.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.565 6.976 587.195 136.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.775 84.335 672.170 223.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.120 -0.101 288.660 77.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.745 152.169 689.710 190.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 673.160 190.516 683.065 216.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 350.100 105.843 376.250 156.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 523.825 1.602 552.425 33.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 848.970 172.821 859.640 198.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.615 178.225 562.625 219.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.915 215.087 175.225 282.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 87.420 243.087 100.075 276.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.270 26.117 265.185 162.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 245.690 421.545 282.760 480.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.885 126.158 101.600 304.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.385 64.061 232.625 148.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.375 353.051 67.325 544.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.775 254.078 223.140 385.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001624.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001624.txt
deleted file mode 100644
index 195837c810545ec94bf52c83a1b470d273f89822..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001624.txt
+++ /dev/null
@@ -1,69 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 256.540 216.089 285.350 375.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.715 246.487 168.895 447.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.490 0.000 284.260 69.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.215 121.468 239.165 212.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.730 0.000 385.240 87.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.205 0.000 340.240 57.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.950 28.122 446.875 80.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.680 179.127 240.975 289.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.180 332.888 557.075 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 806.090 104.816 855.075 276.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.210 89.503 798.270 260.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 540.570 180.603 561.185 222.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 351.605 108.750 369.835 159.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.330 432.797 258.365 487.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 577.895 188.612 594.435 232.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 509.015 179.434 526.150 192.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.095 145.807 153.315 337.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.555 155.488 685.120 193.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 682.315 135.129 715.455 165.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 721.485 72.045 729.495 84.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.245 0.000 661.565 56.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 71.420 247.112 86.365 280.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.275 358.672 64.300 544.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.015 66.665 309.195 197.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.800 71.727 343.580 179.016 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.470 49.378 251.375 156.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.025 -1.733 758.375 98.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.250 34.131 366.305 170.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.955 -0.282 411.135 108.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 170.690 434.102 216.740 493.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.325 126.057 104.300 301.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 151.500 71.843 170.725 101.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.075 58.208 369.765 101.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 528.470 1.204 553.665 32.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 156.205 340.796 167.355 371.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.665 0.000 437.765 72.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 666.900 191.518 681.275 217.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 514.165 406.408 550.730 451.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 847.045 179.369 856.790 204.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.930 205.874 218.190 411.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.980 217.791 166.030 274.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.825 161.724 195.950 246.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.450 93.331 559.840 250.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.705 84.914 742.000 234.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.700 37.712 692.910 125.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.465 435.230 693.895 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.465 0.000 698.860 36.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.040 41.646 211.420 141.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.900 32.076 545.395 124.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.340 6.795 572.450 135.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.840 0.000 611.035 105.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.820 15.831 724.255 111.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.575 117.690 679.055 270.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.170 87.856 637.665 254.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.485 107.682 611.875 256.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.280 119.917 548.975 258.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.405 16.013 699.815 142.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.540 409.753 718.355 544.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.555 297.150 679.070 478.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 252.075 430.813 284.545 494.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 347.600 44.291 376.290 113.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.805 254.708 222.435 411.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.020 172.932 283.920 359.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.170 391.126 611.255 543.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.785 351.510 264.660 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 297.170 115.283 309.990 149.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.490 64.791 222.625 153.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.060 26.797 267.655 165.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.820 360.017 151.840 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001627.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001627.txt
deleted file mode 100644
index 4d07f83b839b521fbf257160442200d06ef0ba1b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001627.txt
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 618.015 0.111 660.590 56.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 528.940 0.594 553.785 30.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 351.795 107.662 366.305 157.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.965 93.306 557.235 250.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.995 0.000 384.410 86.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.055 0.000 337.480 57.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.265 125.060 105.335 299.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.025 0.000 435.410 67.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.715 246.487 168.895 447.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.040 252.149 220.560 410.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.395 15.318 723.000 111.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.005 37.471 689.745 125.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.930 1.148 609.805 105.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.120 4.916 569.230 132.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.030 30.288 545.215 122.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.735 118.431 545.655 257.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.535 120.833 237.725 212.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 183.630 136.781 196.195 150.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 149.235 69.909 166.195 97.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.145 161.377 193.060 245.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.720 0.000 282.485 79.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.635 215.746 283.710 375.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.525 56.254 368.565 100.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.605 116.063 677.090 269.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.170 86.949 637.665 251.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.455 106.624 611.875 256.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.070 103.108 853.540 275.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.695 89.634 795.130 258.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.855 82.240 739.150 232.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.850 28.102 444.475 77.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.105 190.999 678.700 215.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 577.295 186.396 594.055 230.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.160 179.696 524.970 191.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.230 432.017 694.145 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 509.750 404.676 547.120 448.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 845.130 179.172 854.270 203.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.080 78.014 603.965 216.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 718.570 69.813 724.425 82.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 171.310 433.447 217.625 493.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.915 431.996 260.055 488.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.370 0.000 408.310 101.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.555 172.932 280.810 359.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.490 293.861 679.605 476.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.565 408.761 716.780 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.025 154.002 683.255 191.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 681.100 132.610 713.290 161.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.920 360.017 152.800 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.585 351.217 265.165 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.395 332.888 555.290 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.170 391.353 609.250 543.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.930 217.736 164.075 272.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.970 204.141 214.060 409.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 346.150 43.364 374.065 111.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.275 358.672 64.300 544.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.730 84.889 660.270 136.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.860 29.190 646.320 119.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.730 144.246 149.655 336.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.180 39.601 207.015 132.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.695 15.862 699.430 139.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.005 24.833 266.150 162.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.180 70.302 344.475 178.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.330 32.590 365.385 170.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.785 66.071 309.250 196.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.855 48.552 250.160 157.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.800 63.638 216.635 151.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 253.400 433.271 284.545 494.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 157.405 349.570 167.550 369.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.000 0.000 755.535 98.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.240 0.000 699.055 36.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.760 91.891 641.455 108.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 295.410 114.255 308.070 149.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 540.005 178.996 560.010 220.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001633.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001633.txt
deleted file mode 100644
index b0444b154ec0388f0ef8215ae18cf83d69bb760f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001633.txt
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 688.195 80.290 736.490 233.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 347.615 107.541 367.190 158.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.925 5.168 563.470 134.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.990 147.792 144.480 346.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.720 92.823 556.120 250.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 575.400 185.151 595.740 227.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.605 82.874 632.965 246.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.775 430.304 696.050 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 628.655 88.516 637.640 107.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.760 173.848 278.270 369.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.665 73.742 598.565 216.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.045 25.331 641.875 115.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.705 179.903 557.645 220.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.825 36.811 685.830 119.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.425 131.210 711.010 162.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.455 -0.730 607.995 101.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.485 365.115 64.995 544.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 344.005 43.067 371.235 112.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.925 353.786 265.735 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.180 360.929 155.100 544.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.200 17.010 695.345 133.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.625 0.000 655.420 57.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 161.435 345.777 170.080 361.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 263.285 441.552 296.740 493.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.635 -0.403 755.240 98.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.185 243.999 174.475 419.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.160 252.139 218.375 425.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.050 86.587 789.130 256.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 175.200 440.318 222.050 499.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.260 102.625 852.175 276.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.850 11.696 721.705 108.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.090 47.373 249.825 161.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.640 176.049 522.505 191.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 683.900 95.784 694.620 132.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.240 62.746 307.780 193.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.020 433.276 271.410 488.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.980 70.579 342.295 177.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.045 112.945 676.200 266.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.585 105.430 607.450 255.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 658.685 151.514 681.310 189.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.590 63.739 208.320 153.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.655 328.254 554.705 544.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.060 22.994 267.215 163.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.740 121.760 101.525 296.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.195 404.308 718.560 541.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.245 0.000 405.915 100.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.160 389.605 605.300 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.140 291.367 677.930 472.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.060 117.287 543.765 257.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.975 120.330 235.775 208.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.085 161.079 190.260 242.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.635 178.261 235.975 287.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.840 216.059 280.540 376.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 56.935 253.000 75.055 284.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.050 204.418 202.620 410.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.915 31.507 361.815 174.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.665 56.783 365.145 101.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 175.995 137.637 192.290 153.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.195 39.974 205.650 125.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.940 0.000 376.865 58.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.965 0.000 336.700 60.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.065 27.276 441.055 77.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.390 0.000 432.570 67.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.335 0.000 277.630 66.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 501.480 401.190 543.225 447.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.120 29.215 541.720 126.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001644.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001644.txt
deleted file mode 100644
index 9bb1f84ac40a6ea0cc04271796c5dca8e48f2256..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001644.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 132.955 160.127 185.200 222.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 162.200 132.943 179.185 150.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.300 176.039 232.395 283.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.365 200.660 190.775 407.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.905 430.611 289.400 486.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 165.985 338.444 176.105 349.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.570 214.492 278.640 373.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 54.570 251.368 74.265 283.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.935 247.560 217.430 427.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.510 172.478 276.335 362.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.430 145.661 135.285 347.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.790 238.690 181.305 443.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.150 120.954 228.675 213.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 341.555 41.938 368.885 111.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 658.135 143.485 680.245 182.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.310 103.017 848.170 275.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.735 19.529 641.060 110.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.245 177.440 557.390 218.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.975 1.420 553.310 128.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.830 0.000 566.885 109.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 677.005 129.124 707.265 159.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.500 77.918 783.965 247.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.820 58.173 310.010 179.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.100 66.076 344.690 175.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.040 25.976 358.170 168.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.720 0.000 404.855 98.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.065 60.591 192.635 167.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.995 37.345 203.220 122.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.045 39.813 245.350 188.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.530 19.105 267.245 160.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.060 105.430 671.480 257.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.690 67.068 595.555 172.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.130 78.774 625.360 242.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.885 98.439 601.940 246.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.975 89.972 554.080 248.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 275.085 436.369 311.870 487.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.495 398.314 720.890 524.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 187.205 440.711 243.345 499.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.160 0.000 753.665 92.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.690 26.460 539.700 124.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.685 114.517 541.425 255.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.345 0.000 608.050 94.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.290 12.210 691.140 125.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.915 8.145 725.840 103.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.420 25.387 436.715 78.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.355 363.327 163.015 544.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.985 0.000 375.510 54.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.865 0.000 428.455 64.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.515 0.000 273.665 85.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.365 0.000 331.285 69.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.545 323.801 554.195 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.010 55.710 362.990 100.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.425 425.982 700.220 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.000 393.831 540.945 443.773 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.005 180.694 598.215 221.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 502.820 173.828 519.825 188.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.525 76.679 649.365 215.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.890 87.730 680.495 237.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.110 366.455 67.770 543.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.130 29.799 679.835 115.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.670 351.877 275.015 543.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.455 287.313 678.870 468.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 668.635 177.430 679.655 205.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 340.725 103.677 368.805 152.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.130 380.110 606.400 544.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.630 78.185 731.980 229.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 48.550 116.874 98.385 291.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001648.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001648.txt
deleted file mode 100644
index 25e644e93c120e9b0e69a6b29c4768488ee18d94..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001648.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 502.915 176.689 519.310 190.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.055 399.674 725.515 524.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.775 288.592 678.550 467.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.610 99.033 600.240 245.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.805 118.622 96.570 292.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 679.400 87.644 692.130 127.699 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.610 78.185 728.105 230.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.400 90.334 680.500 239.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.825 116.844 541.085 256.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 565.480 182.069 597.465 225.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.490 366.359 163.115 544.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.665 76.870 648.255 216.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.185 325.111 555.835 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.340 40.724 244.025 186.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.570 67.139 344.615 176.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.140 0.000 329.705 71.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.155 1.133 550.795 124.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.930 239.602 181.335 445.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.455 -0.418 753.495 96.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 500.545 394.546 541.665 444.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.900 13.247 690.745 123.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 710.355 66.343 717.620 80.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.975 31.492 679.165 118.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.225 68.604 595.555 168.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.190 9.883 727.700 101.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.980 427.841 704.025 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.905 -0.282 374.915 56.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.165 178.825 557.445 219.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.780 0.000 429.835 65.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.845 78.870 782.135 248.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.310 80.603 622.205 243.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 676.675 129.477 705.790 158.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.455 147.988 131.855 349.213 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 339.390 104.398 368.620 152.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 195.345 444.221 252.435 503.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 167.260 338.398 177.420 347.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.370 0.086 607.925 95.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.690 28.308 538.220 124.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.885 -5.037 273.905 87.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.310 90.677 553.415 248.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 839.620 179.953 848.890 205.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.260 359.403 279.810 544.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.685 216.316 278.005 354.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.015 174.397 277.550 359.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.900 61.210 187.060 170.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.845 20.460 265.165 161.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.920 59.986 309.915 181.016 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.900 0.000 566.715 109.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.910 27.049 359.735 168.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.480 249.625 216.875 427.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 670.870 176.750 683.260 206.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.700 368.928 67.850 544.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.215 57.760 569.360 90.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.615 57.044 362.110 100.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.940 27.306 434.950 76.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 658.485 144.271 679.185 181.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.570 201.084 188.170 407.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.570 163.215 182.960 229.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 58.680 250.371 75.290 286.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.035 177.762 230.800 284.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 341.185 44.160 368.985 113.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 280.150 441.864 317.645 492.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 261.705 435.371 295.725 491.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.345 38.901 202.710 126.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 400.875 6.599 428.290 19.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.590 106.901 846.015 278.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.495 380.070 605.465 544.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.945 21.246 638.650 112.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.405 -0.489 406.415 98.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.005 106.125 670.220 258.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 158.005 133.985 173.920 151.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001651.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001651.txt
deleted file mode 100644
index 4ae5b8bb9115d922fe0bbec40afd23cfcbf6b660..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001651.txt
+++ /dev/null
@@ -1,73 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 640.400 91.080 678.615 239.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.550 165.195 179.650 268.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 401.190 7.505 426.025 19.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.545 100.318 600.570 246.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 502.940 394.788 543.555 443.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.065 119.776 94.450 292.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.355 176.065 277.470 363.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 555.905 62.157 570.825 90.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.805 369.945 67.885 544.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.350 66.670 717.770 80.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 340.600 45.701 368.065 113.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.020 77.636 647.445 217.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.590 180.215 230.815 282.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.575 125.911 224.430 216.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.210 0.000 429.855 55.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 154.515 134.308 170.690 151.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.710 117.564 540.755 257.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.270 82.376 620.820 243.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.300 107.314 666.755 259.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.080 380.815 603.865 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.405 287.564 678.180 467.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.805 400.364 725.575 526.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.190 361.352 281.690 543.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.295 426.098 704.905 543.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 283.815 447.173 321.900 497.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.365 324.370 556.725 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.850 0.000 374.605 58.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.955 369.462 161.405 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.130 13.514 689.975 123.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.180 11.081 728.880 101.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.005 0.045 751.685 98.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.150 79.681 781.080 248.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.385 109.651 844.130 280.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.450 78.527 725.950 229.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 838.090 181.651 846.870 207.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.965 240.876 180.840 445.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.075 148.794 128.060 349.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.595 28.424 434.345 76.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 167.575 338.640 176.070 347.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.660 21.705 264.495 162.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.430 58.782 362.080 101.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.395 199.829 184.535 406.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.515 0.000 274.005 88.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.605 33.516 326.730 157.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.750 60.762 310.890 181.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.200 93.513 553.415 249.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 534.750 179.873 557.665 220.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 266.475 436.792 298.600 494.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.840 0.091 327.855 73.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.560 67.436 345.530 177.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 502.965 177.878 518.510 190.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.790 0.000 406.605 97.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 562.510 181.610 596.090 227.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.420 40.165 202.705 130.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.395 62.071 183.140 173.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.365 27.245 357.325 169.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.270 43.842 243.735 185.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.620 249.963 216.465 427.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.995 0.207 549.180 109.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.675 29.119 537.660 126.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.920 218.340 277.460 357.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.090 -0.191 608.500 95.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.060 22.793 635.235 112.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.105 0.000 566.085 108.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.200 88.073 691.935 118.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.520 31.925 678.170 120.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 339.000 104.589 368.490 152.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 60.345 252.678 75.530 286.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 201.770 449.238 258.640 507.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.595 70.030 594.095 165.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 657.885 147.142 676.965 180.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 671.905 176.760 685.660 208.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 674.585 128.419 704.565 157.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001660.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001660.txt
deleted file mode 100644
index ca18c156a8952967333ca6b404b697909d61fea5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001660.txt
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 605.685 413.118 706.750 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.060 0.000 428.095 43.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.050 0.000 373.160 53.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 400.195 5.163 425.300 16.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.615 19.785 632.215 108.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 510.415 386.285 548.065 431.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.645 177.858 227.660 367.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 140.940 129.170 161.715 146.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.605 0.000 273.810 85.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 361.450 89.574 366.670 100.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.240 0.000 322.970 67.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 342.460 43.550 365.815 112.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.555 58.042 312.450 177.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.285 23.719 356.135 165.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.600 191.221 174.815 305.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.205 0.000 553.785 89.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.275 0.000 564.005 103.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.490 0.000 607.340 76.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.450 29.028 674.675 116.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.035 147.832 119.975 346.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.680 85.902 674.035 234.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.150 113.323 538.715 253.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.270 89.579 551.380 245.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.680 107.717 837.930 280.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.180 77.857 779.910 242.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.180 97.507 592.635 242.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.495 76.709 616.395 237.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.540 5.516 724.890 95.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.940 8.165 686.895 120.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.260 69.934 723.975 220.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.525 0.000 750.600 88.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.240 62.837 343.890 173.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.830 173.224 275.340 365.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.725 25.185 429.965 80.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.560 26.339 534.335 124.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 280.740 444.020 307.505 499.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 215.990 449.712 273.330 508.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 554.305 180.371 591.270 222.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.210 122.964 217.620 212.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.795 163.623 173.285 265.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.390 115.298 100.755 220.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.135 36.916 201.365 153.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 652.435 141.747 670.495 177.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.995 0.010 405.330 95.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 831.565 178.971 841.820 206.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.885 66.650 587.710 126.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 500.700 174.750 516.675 187.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 668.595 171.758 687.605 195.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.115 74.896 645.355 150.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 297.570 449.007 335.705 499.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.035 314.432 561.075 538.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 340.180 97.144 364.000 146.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.910 387.293 721.950 520.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.665 374.791 603.775 538.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.210 280.115 676.180 454.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.025 367.301 144.370 545.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.610 234.283 174.545 440.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 160.130 331.744 170.370 343.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.765 363.906 296.080 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.235 242.402 214.410 417.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.055 215.998 275.320 369.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.580 57.256 171.810 171.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.110 369.059 62.065 543.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.225 40.765 247.840 181.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.280 16.481 254.170 157.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 551.465 55.458 569.460 82.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 670.390 121.000 698.525 150.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 532.635 176.538 555.735 216.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001662.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001662.txt
deleted file mode 100644
index b30faa06e1ec340070ee3bb8422b4f896edca106..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001662.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 201.635 39.163 254.665 181.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.020 276.528 675.605 450.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 285.025 442.161 321.515 498.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.265 383.797 721.410 517.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.795 169.360 687.095 192.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.665 371.703 603.805 535.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 158.880 329.402 169.515 342.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 217.280 448.860 274.460 507.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 531.845 175.072 555.420 214.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 550.775 53.231 569.520 82.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.330 21.609 355.415 164.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.160 56.087 312.390 175.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.160 409.325 706.345 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 830.465 176.286 841.040 205.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.345 83.101 673.185 233.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 512.150 383.001 549.440 429.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.765 362.092 299.970 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.565 34.947 201.065 152.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.215 55.367 169.440 162.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.170 146.623 118.470 345.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.785 13.932 253.900 155.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.955 214.492 275.310 369.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.675 171.879 274.850 363.699 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.120 189.000 172.220 275.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.075 121.619 216.055 216.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.595 0.368 405.635 93.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.045 0.000 374.035 54.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 340.035 95.477 362.460 147.016 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.855 95.089 592.480 240.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.150 365.704 140.600 544.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.110 367.855 60.805 544.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.010 231.729 172.910 438.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.620 240.277 213.945 416.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.425 106.015 836.775 278.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.570 162.319 171.465 265.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.505 176.649 226.525 367.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.010 0.000 273.730 83.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 138.605 127.034 159.765 144.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.700 113.087 100.685 217.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.340 23.604 427.770 78.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 668.865 117.957 697.720 148.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 398.935 3.798 425.145 15.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.275 0.000 427.070 43.923 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.850 142.729 669.270 174.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.565 0.000 322.970 60.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.910 312.266 561.980 532.888 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 301.655 447.062 339.815 497.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.840 67.557 723.220 218.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.005 75.888 779.510 240.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.410 74.060 615.390 235.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.635 103.572 662.810 253.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.895 112.019 538.095 251.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.150 89.292 550.955 245.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.730 17.700 631.210 108.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.190 24.319 533.290 130.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.340 2.831 722.925 94.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.535 6.357 685.775 119.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.315 63.447 586.825 122.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 552.980 178.739 585.360 220.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.710 27.437 673.915 115.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.730 73.616 644.630 148.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.480 174.785 516.405 186.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.885 0.000 553.830 88.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.680 62.837 344.140 173.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.955 -0.373 749.955 86.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.785 0.000 606.870 73.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.685 0.000 562.975 102.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001670.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001670.txt
deleted file mode 100644
index 231cf1ba1596a827d721b4bbed19c91e39877afc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001670.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 706.250 66.635 713.635 83.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.245 30.509 530.700 140.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.095 43.681 258.520 186.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 309.225 453.872 351.695 504.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.955 19.569 630.400 151.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.460 61.910 315.570 181.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 292.370 448.543 328.095 506.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.110 77.349 645.405 144.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.945 28.918 425.575 96.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.120 73.939 720.640 223.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.095 0.000 551.630 73.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.655 11.268 683.695 113.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.860 31.849 673.490 120.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.555 314.981 563.790 535.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.045 66.106 585.120 122.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 398.785 11.399 424.315 24.213 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.430 75.817 612.845 235.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.600 117.051 537.420 258.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.595 6.553 714.860 102.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.770 -0.524 560.520 108.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.200 97.577 585.850 243.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.845 373.894 135.610 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.485 379.168 55.795 544.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.295 178.513 273.645 372.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.350 104.821 658.780 256.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.630 245.606 213.020 421.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.560 221.010 273.465 376.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.345 155.916 111.325 358.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.995 237.285 169.005 438.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.725 180.840 515.150 191.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 666.165 87.413 684.295 126.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.875 85.861 670.950 234.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 552.940 59.447 566.690 87.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.065 387.696 716.350 521.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.250 0.000 398.990 105.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.415 0.000 372.055 60.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.900 367.034 309.075 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.430 0.000 322.280 61.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.140 91.830 549.650 250.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 336.840 48.426 363.805 118.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.300 411.052 707.365 545.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.705 -0.650 272.735 89.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.300 277.888 674.770 454.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.740 143.163 666.505 176.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.120 0.000 748.970 90.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 342.185 102.438 358.400 153.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.280 0.000 604.805 76.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.790 61.618 160.730 198.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.945 -0.196 426.525 54.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 823.785 182.094 838.215 213.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.090 123.896 692.630 153.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.445 171.073 684.330 194.938 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.210 66.711 341.590 178.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.325 180.452 553.090 220.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 549.495 180.961 561.875 223.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 156.725 335.044 166.165 350.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 129.630 133.824 150.750 151.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.910 40.261 199.935 161.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 229.210 450.508 285.380 512.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 518.280 383.752 551.685 433.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.605 192.908 162.280 396.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.825 115.937 100.645 216.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.480 182.739 221.130 375.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.445 168.660 166.695 231.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.335 19.070 249.905 157.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.850 127.916 213.615 227.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.930 63.245 357.805 107.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.730 26.847 354.565 169.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.760 374.358 604.715 537.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.540 112.180 832.575 284.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.520 77.324 776.955 240.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001673.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001673.txt
deleted file mode 100644
index 03ba4ffb2b751f063874060fda8674f389d9cdaf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001673.txt
+++ /dev/null
@@ -1,72 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 659.450 387.399 721.040 515.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.295 117.887 100.460 211.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 822.670 186.280 836.405 216.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.350 171.310 164.000 238.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.635 -2.508 747.730 91.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.735 378.135 136.495 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.495 77.092 612.925 238.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.405 78.099 646.205 134.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.195 95.019 549.025 252.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.790 -0.650 271.670 91.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.985 64.187 156.555 200.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.485 383.868 53.425 544.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.765 224.274 273.295 380.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 336.285 50.577 363.485 121.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 706.415 69.063 714.620 84.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.150 80.185 625.895 99.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 553.580 59.387 564.920 90.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.385 32.967 673.515 120.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.205 13.766 682.515 116.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.310 65.789 356.750 109.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.230 98.570 584.470 242.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 643.955 143.742 663.805 180.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 519.045 384.271 552.025 434.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.635 21.297 249.700 161.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.160 0.000 321.325 64.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.240 31.703 424.150 99.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.605 30.419 352.315 172.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.635 67.466 585.925 113.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.150 87.660 669.925 235.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.850 159.860 108.080 360.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.070 1.667 549.350 73.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.270 0.000 399.130 105.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.770 42.724 199.445 165.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.420 64.177 317.015 184.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.235 69.264 339.645 180.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.115 21.886 629.425 118.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.865 8.895 713.150 106.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.740 0.000 559.215 110.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.745 0.000 603.410 77.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.580 47.152 257.750 187.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.495 197.039 157.915 398.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.695 375.476 605.585 538.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.110 247.062 213.020 422.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.115 181.510 273.245 375.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.920 0.000 374.025 64.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.790 451.918 327.055 508.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.615 77.389 720.235 225.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 666.460 126.611 691.885 156.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.565 32.680 528.740 141.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 341.855 106.760 357.085 155.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.975 171.582 681.810 198.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.150 -0.358 425.710 57.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.430 369.577 313.210 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.670 315.691 562.900 537.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.745 278.760 675.085 457.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.850 77.324 776.060 241.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.670 115.368 830.775 290.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 664.950 90.712 682.995 129.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.590 184.617 220.005 377.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.305 131.316 210.745 231.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.890 105.853 656.115 255.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.835 412.307 707.885 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.720 236.237 165.995 440.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.210 118.924 536.635 260.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 497.915 183.862 514.420 193.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 529.010 181.414 552.825 223.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 545.995 180.875 560.995 224.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.880 453.827 288.490 514.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 126.600 136.212 148.185 154.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 155.925 336.464 166.005 353.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 398.435 14.345 424.195 26.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 312.275 457.267 353.420 509.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001693.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001693.txt
deleted file mode 100644
index 8f666b0670bf30dfbf05461816f38543d8c297db..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001693.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 204.765 202.292 271.155 397.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 261.410 492.239 316.700 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 328.850 77.948 361.515 139.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.385 246.321 271.345 404.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 331.890 115.464 357.740 164.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 350.175 494.138 384.050 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.790 251.948 174.060 454.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.940 26.596 702.455 119.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 104.030 152.154 124.265 169.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.080 156.516 206.015 251.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.505 204.957 213.830 398.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.385 38.866 241.070 179.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.650 37.823 216.425 171.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.920 6.714 264.060 87.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.960 61.366 258.110 204.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.655 49.660 413.680 160.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.045 7.052 317.095 76.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.980 52.279 522.375 135.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.720 84.255 354.295 124.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.835 10.840 635.800 61.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.750 14.628 525.310 81.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.225 27.079 679.225 104.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.040 45.147 669.330 129.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 520.030 65.900 526.755 75.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 495.710 201.995 513.470 214.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.195 259.705 208.375 434.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.670 46.180 343.585 184.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.410 94.696 769.675 257.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.840 88.209 718.290 235.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.520 121.463 650.685 271.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.925 92.047 608.325 254.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.110 133.411 534.795 278.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.300 114.910 579.195 258.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.230 11.535 747.535 103.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.755 10.129 597.690 93.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.510 392.904 723.565 524.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.860 138.932 822.390 315.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 611.755 98.232 622.305 115.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.880 425.922 706.045 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 515.115 394.748 550.905 445.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 331.970 484.769 362.385 544.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.755 403.970 129.150 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.385 179.611 82.155 382.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 159.460 352.028 171.080 370.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.945 209.521 128.720 405.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.710 38.246 625.725 145.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.410 134.393 108.800 234.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.105 112.311 546.940 271.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.920 105.133 666.035 252.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.320 403.356 351.535 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.325 85.201 591.355 123.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.255 60.616 197.250 186.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 699.620 69.567 710.400 89.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 636.395 159.815 657.055 196.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 527.415 200.499 550.590 241.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 544.935 74.876 564.255 104.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 812.965 217.046 823.815 241.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.130 136.710 693.835 166.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.230 193.876 662.130 221.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.165 80.326 134.670 216.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.685 9.782 552.885 127.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.300 294.259 680.010 469.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.740 328.052 564.625 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.670 387.001 608.850 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.475 103.511 677.945 145.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.380 48.497 305.460 93.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.990 19.100 397.810 134.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.395 7.651 371.965 88.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.285 77.077 321.375 198.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 11.505 289.599 32.200 322.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.855 83.373 336.000 197.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001720.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001720.txt
deleted file mode 100644
index a36c0f89a6199f2232adb5fedeb24c44f6d52d61..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001720.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 657.950 79.273 702.375 179.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.435 339.924 683.565 505.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.825 313.077 204.155 487.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.510 109.601 517.390 204.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.845 262.898 268.935 455.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.545 305.385 165.955 506.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.070 109.354 399.560 216.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.700 78.663 395.050 183.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.900 117.937 194.565 243.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.085 91.871 246.460 230.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.715 375.284 573.030 547.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 263.035 171.088 278.185 208.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 631.445 208.030 651.120 243.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 653.145 240.111 668.880 270.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.855 219.509 198.650 324.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.005 183.822 122.070 295.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.850 144.936 350.915 190.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.790 473.774 401.535 544.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.595 474.282 101.005 544.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.395 91.881 215.990 223.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.265 259.886 93.280 451.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 706.490 126.878 714.175 147.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 389.395 92.143 414.740 104.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.020 187.917 532.950 334.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.550 263.633 120.730 469.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.935 117.907 263.750 258.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.080 245.163 54.815 454.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 330.035 130.988 357.985 201.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.965 134.247 321.820 254.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.750 139.677 340.595 252.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 153.450 401.437 164.710 414.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.520 137.229 707.620 284.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.590 77.585 413.760 144.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.540 170.544 541.535 328.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.620 267.411 223.770 460.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.440 68.609 745.325 166.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.695 80.583 671.685 185.333 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.255 165.925 570.790 307.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.885 172.035 640.880 319.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.010 145.943 601.170 303.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.120 143.027 759.825 305.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.125 67.098 595.460 149.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.205 436.988 733.030 545.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.150 203.874 803.060 381.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.185 102.604 299.640 200.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.785 68.348 709.605 132.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 658.115 187.106 684.455 216.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 537.055 74.911 548.835 91.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.270 434.183 621.895 549.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 525.985 257.886 549.520 297.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.570 66.640 545.635 183.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.695 134.071 549.040 162.016 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.540 91.226 620.775 216.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.375 96.751 656.885 181.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.920 141.369 635.600 198.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 796.630 277.571 806.715 304.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.835 465.593 692.325 544.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.860 446.387 560.570 492.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.285 310.090 268.345 463.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 493.610 258.405 512.560 270.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.320 136.091 586.225 276.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.725 64.333 318.525 125.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 312.210 71.803 333.760 104.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.605 66.630 518.685 135.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.970 66.952 570.900 142.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.790 66.504 554.865 138.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.420 156.007 662.510 302.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 515.525 121.952 522.320 130.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.600 64.630 363.695 147.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.020 101.874 328.355 239.773 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001725.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001725.txt
deleted file mode 100644
index 69ab2460846d328779f508cb9a9712df749d2938..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001725.txt
+++ /dev/null
@@ -1,71 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 216.975 274.100 268.085 464.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 149.950 409.652 159.995 424.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.405 485.359 93.970 544.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.850 194.072 124.075 305.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.960 270.852 93.350 463.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.695 318.940 161.950 363.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.285 102.161 245.510 241.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.545 128.147 195.245 253.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.075 127.961 263.900 268.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.745 110.069 326.800 249.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 329.660 141.531 356.825 212.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 312.225 83.091 331.300 115.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.180 231.422 194.345 326.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.675 101.748 214.770 237.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.780 112.064 299.935 230.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.855 156.083 350.375 200.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.750 77.223 595.890 159.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.200 76.875 543.415 193.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.620 74.372 316.960 134.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.845 74.704 362.885 159.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.520 77.560 516.780 144.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.635 180.240 540.380 337.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.405 143.304 320.830 265.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.250 148.572 342.760 260.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.605 314.724 161.855 515.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.340 273.788 121.335 476.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.365 89.050 393.485 189.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.910 322.219 200.530 496.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 525.945 268.449 545.520 307.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.685 213.177 799.485 391.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 791.335 288.013 804.335 317.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.110 78.401 709.250 143.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.365 89.317 420.315 152.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 652.530 249.555 671.415 278.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 494.705 268.650 512.200 280.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 528.770 454.114 562.675 500.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.730 475.607 690.625 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.210 151.559 635.835 191.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.920 146.079 588.170 286.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 533.285 143.626 547.630 171.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.000 350.457 682.490 515.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.925 447.087 731.335 547.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 389.235 103.763 415.505 115.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.950 440.952 624.985 554.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.060 174.543 568.150 316.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.325 167.199 660.735 312.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.895 120.511 516.290 255.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.425 88.269 701.570 180.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.565 89.332 670.445 196.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.520 154.451 599.075 311.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.870 107.153 657.430 193.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 585.930 77.379 604.360 105.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.280 483.953 410.225 544.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.600 85.217 547.810 100.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 514.845 132.746 521.825 139.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.930 76.754 571.530 152.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.240 76.986 553.880 146.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 652.955 197.391 681.690 225.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.640 147.968 706.425 293.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.480 277.526 226.945 470.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.500 320.225 268.210 472.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.780 78.563 744.105 176.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.650 198.182 531.345 344.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.015 153.398 759.890 313.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.600 256.017 51.035 463.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.830 383.263 575.450 548.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.500 181.409 638.875 329.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 628.360 218.023 647.775 254.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.215 100.922 619.600 225.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.120 120.103 398.110 226.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 259.895 180.729 276.175 217.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001735.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001735.txt
deleted file mode 100644
index ef3e03ff0b41bf5192e77070e2cadbb86266f5f8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001735.txt
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 87.005 327.443 154.330 525.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.445 287.781 77.350 478.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -3.685 272.604 44.080 479.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.240 134.882 393.950 241.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.590 163.457 345.210 275.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.695 155.957 320.320 280.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.665 140.594 265.000 281.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.810 293.040 223.680 485.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.585 336.822 186.090 510.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.625 143.299 194.205 268.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.475 116.995 240.445 254.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.185 93.855 709.205 158.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.585 450.296 631.410 562.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.450 361.367 678.455 524.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.060 460.380 728.010 555.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.410 229.402 791.840 410.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.120 163.653 706.975 307.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.310 194.042 632.700 340.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.815 165.618 594.605 320.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.045 213.691 531.625 360.022 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.055 185.569 565.365 323.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.075 90.244 363.630 172.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 622.455 230.384 638.290 265.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.700 89.800 315.005 147.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 329.565 158.113 355.910 228.198 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.165 91.291 503.090 152.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.430 167.053 759.335 325.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 493.540 282.935 512.040 296.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 511.350 147.792 520.520 156.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 145.360 423.202 153.640 432.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.725 195.261 537.930 352.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.880 113.782 618.735 220.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.115 92.022 570.170 167.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 534.290 463.035 568.830 507.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.450 487.328 691.020 544.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.260 180.457 656.870 326.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.075 121.871 655.845 209.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.595 197.507 272.450 235.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 525.515 291.111 542.695 323.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 528.825 159.674 553.845 188.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.655 100.499 547.980 117.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.630 92.077 553.900 162.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.310 391.821 581.245 552.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 783.605 305.804 797.710 334.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.920 94.177 741.355 186.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.580 101.955 698.385 199.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.110 92.309 596.685 184.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.050 92.137 542.510 207.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.620 135.411 515.540 270.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.230 336.348 267.545 495.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.640 286.854 122.240 488.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.925 260.178 669.925 282.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.990 106.846 413.180 163.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.550 107.344 394.115 203.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 310.895 102.136 329.140 134.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.235 289.378 267.825 481.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.390 103.335 666.690 214.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.740 209.213 128.780 321.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.760 247.455 190.305 339.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.715 127.130 298.615 244.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.270 116.814 213.495 245.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.090 172.095 349.650 216.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.730 123.619 326.335 260.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 648.245 212.044 680.830 240.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 685.355 158.737 692.320 164.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001737.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001737.txt
deleted file mode 100644
index 4c881625482a2e7d82d4af2553779a168094b7ee..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001737.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 85.440 329.080 153.955 527.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 516.050 93.618 542.530 210.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.280 93.820 596.855 184.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.230 338.519 267.690 499.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.605 164.862 345.155 276.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.525 361.609 677.815 524.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.920 460.561 727.635 544.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.115 105.173 666.455 218.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.475 123.755 655.780 210.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.180 486.623 690.495 544.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.185 293.362 541.025 324.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 493.605 284.608 512.550 297.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.625 93.261 499.665 152.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 511.180 149.630 520.115 158.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.780 181.202 656.055 327.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.830 463.302 570.540 508.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.155 137.038 514.890 272.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.745 451.908 633.240 544.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.990 108.049 394.110 205.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.695 232.384 790.450 413.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.800 163.895 707.290 308.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.525 215.610 531.340 361.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.835 124.314 325.490 260.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.870 173.969 349.420 219.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.625 166.278 593.785 321.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.450 108.483 414.645 169.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.150 91.619 314.600 147.923 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.420 167.718 759.210 322.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.555 95.991 740.160 186.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 782.355 307.778 796.130 337.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.480 118.159 240.085 256.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.115 142.085 267.505 282.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.445 185.957 565.335 325.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.835 195.089 631.685 341.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -3.685 274.519 42.620 480.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.945 118.124 212.975 244.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.105 129.276 296.135 247.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.780 392.420 581.740 552.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 391.565 127.885 418.570 139.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 528.440 161.361 554.085 190.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.560 230.591 639.510 266.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.240 260.626 668.820 282.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.655 212.573 681.185 241.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.670 91.614 363.605 173.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.195 102.740 697.615 201.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 260.810 198.676 270.980 236.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.100 291.393 267.580 483.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.990 249.006 189.875 342.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.140 210.276 130.545 323.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.960 337.008 184.755 512.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.525 288.506 77.265 481.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.975 288.199 122.575 490.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.775 157.700 320.155 281.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.995 294.929 223.165 487.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.400 94.359 554.190 164.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.230 93.704 570.340 169.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 329.490 159.669 356.255 229.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.740 145.188 193.815 269.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.035 136.972 393.120 242.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.425 112.976 618.265 204.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.035 95.522 708.780 158.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.460 101.683 548.660 120.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001740.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001740.txt
deleted file mode 100644
index 87324892b2cef070427b142c8c9836d27f603dd2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001740.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 189.000 118.421 240.140 257.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.815 146.396 193.445 270.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 524.745 294.264 539.985 325.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.395 181.500 655.170 327.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.585 123.387 654.305 211.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.225 114.104 618.095 205.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 328.625 161.120 355.545 231.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 540.200 462.788 571.465 508.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.795 485.515 691.345 544.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.715 287.136 511.615 299.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.590 92.425 364.210 178.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.840 292.657 267.160 492.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.670 261.523 667.295 282.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 619.710 231.129 639.205 266.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.940 458.985 727.130 544.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.250 106.664 666.415 218.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.430 215.933 531.345 362.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.400 186.537 564.325 325.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.460 166.761 594.530 323.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.935 194.792 629.620 339.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.600 162.968 706.850 308.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.125 165.406 759.365 324.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 510.850 150.119 520.775 160.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 651.125 212.447 682.570 241.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 262.320 198.998 269.705 236.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 503.530 392.093 583.270 544.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.710 234.857 788.415 415.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.430 288.703 129.045 491.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.735 360.355 678.995 523.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.940 329.100 152.530 528.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 779.505 311.828 793.500 340.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.565 339.411 182.790 512.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.790 103.360 694.385 195.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.325 96.404 740.020 187.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 528.005 162.485 554.620 191.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.120 109.289 416.335 166.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.930 94.243 494.685 154.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.085 175.752 349.385 220.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.390 109.843 393.920 207.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.895 128.827 295.520 249.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.775 295.674 223.545 490.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.615 91.719 261.910 151.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.775 137.833 514.610 273.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.445 209.526 133.105 324.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.855 119.317 212.275 247.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.865 94.822 542.530 210.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.355 165.920 345.420 277.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.925 158.178 319.990 282.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.635 143.294 265.955 284.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.080 94.933 597.275 185.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.760 289.791 77.770 482.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.035 277.103 40.600 481.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.205 138.116 392.000 247.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.100 340.368 266.855 503.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.660 125.337 326.230 262.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.220 92.631 315.085 147.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.860 249.741 190.790 374.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 390.480 129.930 413.370 142.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.075 453.369 635.600 544.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.830 96.197 708.735 160.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001742.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001742.txt
deleted file mode 100644
index 2e3a7a6ccfcf3627da5a2cac4906ea6716e12ab3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001742.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 273.125 126.425 324.790 263.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.005 129.447 294.215 249.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.535 163.729 707.615 306.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.625 294.324 267.210 482.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.300 251.232 190.395 372.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.565 209.878 135.005 325.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.500 120.325 211.090 248.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.235 176.835 349.455 222.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.595 110.185 419.610 167.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.020 110.049 395.415 208.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.650 94.500 315.055 148.734 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.490 454.245 636.760 544.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.710 98.011 738.990 188.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 778.595 314.986 792.420 344.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.930 138.977 391.540 250.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.890 288.960 121.430 492.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.940 328.798 153.010 531.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.285 340.277 183.240 513.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.425 359.725 679.360 522.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.640 262.344 665.730 284.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.185 93.890 364.010 178.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -4.205 279.933 39.205 483.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.680 291.342 74.105 483.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.270 216.935 531.000 363.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.925 458.451 727.235 544.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.595 484.649 692.015 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 527.285 163.613 554.610 193.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 617.785 231.729 638.440 267.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.620 181.620 654.365 327.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.310 168.217 593.740 324.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.170 93.079 262.360 150.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 328.780 162.379 356.210 233.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.085 195.140 627.470 339.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.080 95.971 542.525 212.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 651.095 212.810 682.980 241.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.085 297.225 223.395 492.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.270 342.453 267.300 507.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.075 103.199 548.540 123.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.690 289.166 511.445 300.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 391.500 133.925 416.275 145.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 127.620 325.932 142.740 355.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.545 158.410 319.760 284.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.435 144.356 266.530 284.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.750 119.801 240.075 258.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.610 147.399 193.125 272.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.680 104.236 693.145 204.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.370 96.182 597.480 186.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.690 167.517 344.700 279.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.295 138.881 514.635 274.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 462.130 94.988 491.515 145.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 510.930 151.247 520.465 161.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.690 96.046 569.965 172.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.120 116.386 617.395 202.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.190 107.848 666.440 217.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.360 124.596 653.835 211.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 542.995 463.302 572.730 509.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.715 187.705 564.125 326.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.300 165.668 759.600 325.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 513.935 296.012 539.400 328.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.895 237.255 787.140 417.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.105 392.743 585.135 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001751.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001751.txt
deleted file mode 100644
index 5cfe3ae5ddc0e4201569864a411fd25039d5aec0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001751.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 140.555 432.692 150.980 450.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.510 135.602 291.285 257.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.455 134.031 322.780 272.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 391.855 149.016 412.495 161.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.345 103.808 553.340 175.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.935 458.869 641.680 544.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.770 105.234 707.950 170.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.425 103.839 570.015 180.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.630 166.786 588.700 306.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.800 113.409 548.060 131.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.830 101.894 363.425 185.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.255 176.684 589.730 332.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.010 151.292 267.950 290.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.980 174.730 342.765 286.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.200 105.838 745.345 189.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.870 124.354 615.345 205.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.860 183.615 607.505 200.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.350 295.276 511.215 308.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 527.565 172.151 554.550 201.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.070 269.895 658.880 299.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 509.900 159.533 519.080 169.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.715 367.321 683.665 522.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.555 146.432 515.385 281.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.415 307.476 223.655 502.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.635 346.740 180.065 520.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.035 101.607 315.175 156.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.825 297.729 116.950 501.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.440 399.578 587.130 544.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 492.650 225.322 532.755 372.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.330 214.885 141.640 336.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.845 155.090 192.275 280.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.380 126.903 235.665 264.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.405 302.555 70.580 496.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.740 336.353 152.740 536.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.310 147.892 385.615 281.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.505 353.363 265.195 518.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.415 166.560 321.840 292.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.680 105.702 735.815 196.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.775 246.639 780.760 428.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.300 170.065 706.795 314.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.100 104.131 597.665 192.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.875 202.091 624.140 347.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.855 105.158 483.850 151.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.805 172.861 647.920 252.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.430 103.949 542.450 219.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 328.025 171.451 355.010 242.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.845 304.892 266.865 502.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.315 173.188 758.195 333.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.620 126.510 208.315 255.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.035 187.665 652.375 333.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.045 260.898 191.140 473.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.155 295.719 32.160 492.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.695 112.679 690.885 210.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.345 186.199 348.060 232.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 769.930 326.234 784.055 353.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.660 207.677 535.525 364.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.845 463.982 728.295 544.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.660 118.788 395.280 178.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.985 118.849 417.520 181.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.975 114.033 665.795 227.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.430 218.471 683.565 246.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.645 128.203 653.840 208.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.785 485.278 694.445 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 524.435 303.869 542.095 336.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 612.885 237.804 631.830 271.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.395 196.641 563.130 336.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 551.265 468.540 577.535 514.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001759.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001759.txt
deleted file mode 100644
index ef83ef279c97ca59e8d24c466f345f1519946fd9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001759.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 765.670 332.888 777.925 359.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.475 376.055 686.310 525.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.630 468.797 734.040 544.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.165 152.365 515.450 289.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.750 404.882 590.995 545.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.280 181.076 588.720 337.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.305 352.401 171.335 524.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.595 108.397 313.425 164.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 522.940 303.431 538.640 342.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.490 129.956 614.885 214.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.125 133.809 651.070 222.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.810 110.603 570.075 187.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.635 133.139 234.965 270.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.605 269.804 191.090 483.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.360 108.770 363.990 193.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.815 112.663 745.035 184.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.110 173.889 325.015 299.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.190 161.467 192.980 286.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 391.920 159.830 411.830 175.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.455 118.043 547.940 137.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.035 301.527 510.965 316.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.120 125.699 395.780 203.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 308.255 122.501 320.270 155.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.820 313.007 266.045 433.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 139.940 437.240 151.315 456.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.705 307.002 110.060 507.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 527.535 178.321 553.645 208.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.500 107.742 261.975 225.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.870 141.516 289.390 263.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.405 142.150 319.900 279.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.270 131.698 205.775 262.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.320 315.263 222.150 511.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.860 359.846 259.070 526.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.195 155.483 379.895 299.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 94.730 222.305 148.040 345.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.735 311.788 70.155 506.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.930 341.219 153.335 541.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.665 253.167 775.255 434.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.545 176.261 704.465 320.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.815 112.351 733.180 201.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.125 180.452 755.725 331.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.780 117.983 664.640 230.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.575 118.416 687.800 218.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.860 110.588 541.545 224.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.565 111.036 597.020 200.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.735 180.205 340.660 291.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 655.175 195.966 662.560 227.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.885 112.452 705.025 176.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.965 232.258 529.540 378.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.300 201.058 563.435 341.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.455 208.649 621.640 353.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.765 194.505 649.040 339.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.705 460.959 643.665 544.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 554.200 471.552 580.725 517.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.975 127.613 417.220 188.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 634.555 277.329 650.275 306.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.820 179.243 647.860 256.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.280 488.890 693.560 544.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 607.800 245.067 627.330 280.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 648.510 225.015 682.205 254.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 509.770 165.361 518.195 176.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.530 157.342 275.985 296.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001785.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001785.txt
deleted file mode 100644
index 58c12e206da6bc3fb59754dc4f62d76dfd98c301..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001785.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 131.075 275.083 197.750 370.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.325 130.812 204.630 261.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 152.895 427.866 181.175 447.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 48.075 299.250 110.540 496.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.630 115.973 695.360 203.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.890 130.041 637.235 224.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.295 117.292 661.750 225.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.105 257.327 753.015 443.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.695 125.865 608.245 204.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 506.045 165.608 513.330 175.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 534.195 118.950 545.265 136.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.075 110.825 563.510 186.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.890 216.441 674.320 244.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.090 169.421 570.925 305.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.100 394.601 601.830 543.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.760 215.631 168.625 350.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.675 230.283 528.445 378.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.645 137.692 308.040 272.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.105 196.777 560.140 333.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.340 111.832 309.315 168.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.280 317.157 264.760 508.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.685 459.771 727.310 544.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 743.990 337.920 756.525 366.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 308.065 128.248 319.450 157.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.195 240.050 617.705 272.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.815 170.212 699.335 311.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.400 321.020 49.420 515.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.655 453.484 660.830 520.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.075 200.822 610.345 346.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.730 109.253 363.165 178.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 556.680 462.979 588.570 504.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.360 350.729 160.505 522.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.655 151.161 516.620 242.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.285 362.067 687.105 518.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.550 191.281 645.015 332.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.700 130.711 232.765 268.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.780 113.092 728.830 195.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.930 172.599 330.310 299.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.950 157.508 276.125 295.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.245 128.041 386.030 247.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.030 130.097 409.910 181.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.550 176.382 583.685 329.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 521.980 301.895 535.935 342.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 489.840 303.295 508.030 318.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.450 161.316 187.845 274.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.180 317.097 221.870 510.987 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.555 479.284 687.410 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.300 338.519 139.345 536.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.505 359.085 189.015 512.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.390 111.475 593.680 183.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.680 110.996 540.570 222.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.420 172.136 748.125 294.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.975 107.913 255.585 226.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.770 214.613 533.240 371.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.295 367.019 246.975 534.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.760 157.065 357.900 299.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001810.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001810.txt
deleted file mode 100644
index b90a6e1f7273381105f7c636d5d54ee658aa4ab2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001810.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 107.280 331.991 138.425 506.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 519.140 287.660 535.170 326.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.630 197.648 674.930 225.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 503.225 150.320 511.475 160.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.750 357.710 238.110 529.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.730 372.232 87.355 501.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.410 265.145 197.810 483.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.980 144.497 183.175 268.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.565 254.134 745.055 441.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.435 370.776 612.235 546.987 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.850 456.240 690.605 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.905 431.634 652.910 494.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.935 155.755 593.685 305.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.365 438.006 600.000 481.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.995 156.400 641.955 287.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.820 149.993 583.010 284.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.030 98.252 688.445 184.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.940 98.257 721.655 175.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 486.825 289.680 506.090 303.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.915 96.379 566.640 172.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 527.320 106.936 541.905 124.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.235 107.082 604.580 185.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.940 96.892 595.960 155.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.870 113.862 634.675 203.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.330 340.393 677.260 494.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.175 152.683 740.780 286.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.955 150.728 694.785 290.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 627.015 250.255 648.110 268.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 581.840 217.409 601.300 251.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.810 97.950 658.550 226.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.555 139.335 280.850 276.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.315 320.094 124.185 518.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.175 173.934 637.665 316.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.990 174.785 552.235 308.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.725 309.808 55.255 510.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.105 200.127 529.845 357.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 125.475 340.725 151.670 374.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.665 196.535 247.580 230.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.210 277.636 127.265 372.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.585 99.950 305.190 149.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.580 122.435 299.845 256.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.655 93.865 335.120 170.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.645 161.780 351.780 270.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.755 117.796 412.065 173.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.100 94.611 360.350 184.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.630 198.590 178.290 339.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.835 117.056 381.600 236.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.760 182.124 593.315 322.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.495 96.238 538.515 202.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.510 136.378 511.110 225.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.800 219.217 525.440 364.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.145 304.242 262.205 502.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.310 305.305 226.805 500.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 161.475 416.880 188.745 435.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.610 348.155 188.080 500.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.865 144.719 332.950 285.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.550 93.407 262.505 211.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.040 113.897 227.765 250.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.255 439.089 719.210 544.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001816.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001816.txt
deleted file mode 100644
index c778efd0e8b7cfab30bc12cfd9c0fb7c5bef533b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001816.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 600.130 332.303 676.620 457.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.000 90.954 360.365 177.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.425 433.100 723.590 544.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.170 271.678 128.020 360.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.005 192.274 673.695 221.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.480 139.833 181.175 265.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.590 157.035 352.370 266.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.730 90.349 263.860 207.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.340 109.737 224.505 246.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.185 134.403 280.210 273.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.325 141.531 332.760 280.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.510 366.021 84.875 491.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.185 250.522 745.825 436.923 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.110 301.386 226.785 497.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 163.320 412.795 186.470 432.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.320 96.767 302.795 141.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.620 90.163 335.250 166.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 235.070 191.609 246.215 224.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.620 113.333 292.805 252.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.305 344.951 189.375 496.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.180 301.124 260.615 501.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.255 355.161 234.500 527.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.310 115.086 404.970 172.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.530 192.213 179.175 335.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.810 315.847 123.120 512.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.590 260.722 196.985 476.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 578.145 213.041 596.775 247.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.495 92.389 538.465 201.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.845 94.303 657.935 222.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.660 146.820 693.250 286.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.000 94.449 716.845 170.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.805 309.773 55.445 510.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 486.860 286.124 504.360 299.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 503.075 146.004 512.165 157.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.550 196.545 527.690 352.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.075 93.004 598.300 152.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.130 364.389 613.915 543.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.790 92.807 565.960 168.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.635 177.077 588.985 318.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.615 167.235 634.950 310.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.410 148.336 737.490 290.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.075 214.673 523.680 360.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.390 133.683 508.425 217.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.675 171.667 551.640 299.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 518.590 284.084 535.460 321.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.265 245.787 644.960 263.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.135 114.195 380.655 234.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.030 450.649 692.265 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.065 424.144 651.250 487.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 576.090 430.762 602.740 473.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.845 151.313 591.215 297.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.480 144.916 583.110 278.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.670 151.020 640.835 281.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.200 94.334 685.225 182.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.270 107.203 633.905 195.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.980 103.783 603.225 180.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001818.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001818.txt
deleted file mode 100644
index 545c607cc024cbf68a90bcfb3383c6c3c2eede5b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001818.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 623.615 244.483 643.460 260.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 576.310 209.062 595.315 245.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.530 91.055 715.405 167.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.335 136.408 332.075 276.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.170 174.302 587.515 315.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.735 189.826 673.325 217.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.225 188.355 179.990 331.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.710 106.352 223.465 242.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.240 136.574 180.455 262.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.235 154.138 352.210 263.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.600 131.703 279.710 269.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.330 111.485 379.850 231.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.510 103.959 634.420 191.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.070 91.049 683.505 180.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.270 297.613 226.365 493.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 162.215 409.854 185.630 429.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.865 91.060 657.110 218.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.390 130.585 507.515 213.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.735 89.428 539.885 201.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 307.657 56.135 507.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.355 211.641 523.185 356.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.450 298.868 260.240 500.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.495 341.919 189.800 493.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.520 258.566 197.845 474.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.255 311.470 124.025 507.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 503.075 142.735 512.135 154.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.715 361.417 84.865 487.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.890 267.401 127.445 358.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.380 112.991 290.900 248.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 235.205 188.007 246.820 220.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.265 93.538 302.065 138.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.440 141.490 582.825 274.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.255 148.572 591.265 291.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.360 147.394 640.025 277.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.545 420.114 651.395 484.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.200 168.887 551.645 296.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 577.450 425.876 603.935 468.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.585 360.304 613.615 544.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.410 327.679 676.380 452.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.725 429.231 721.160 539.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.740 445.445 697.160 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.065 144.417 692.145 283.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.375 163.905 633.945 305.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.650 89.609 598.320 149.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.475 100.610 603.040 178.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 527.180 100.328 539.205 116.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.365 89.312 565.555 164.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.275 282.638 503.720 295.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 518.245 279.868 535.110 318.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.025 112.104 404.950 165.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.585 193.306 526.810 349.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.490 87.226 334.660 163.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.545 87.398 360.265 172.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.510 247.258 746.080 433.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.170 144.905 736.770 291.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.130 86.310 264.230 204.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.205 352.663 233.960 525.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001822.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001822.txt
deleted file mode 100644
index 6816017c23c4d0795fecc0d56e7f253e2e53c85a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001822.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 603.805 435.815 699.470 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.780 303.431 54.790 505.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 516.915 270.015 533.825 310.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.480 82.320 597.525 141.888 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.345 142.236 330.780 268.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.645 176.936 243.830 211.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.430 79.892 307.315 135.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 162.145 404.640 183.475 423.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 42.420 353.686 82.050 481.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.130 293.458 258.990 496.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.900 347.530 229.055 520.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.135 302.907 123.240 499.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.250 252.406 198.305 467.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.340 180.804 180.065 324.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.470 291.574 225.185 487.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.315 129.145 179.025 254.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 502.895 135.894 512.000 147.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.305 183.348 672.095 211.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.270 260.742 125.990 332.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.625 241.657 745.270 426.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.895 138.947 733.835 284.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.830 125.991 278.200 262.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.880 159.236 655.900 194.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.650 419.122 708.400 506.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 573.470 202.685 592.560 238.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.680 82.915 656.415 212.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.070 168.388 587.295 308.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.955 160.727 551.445 289.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.770 147.273 350.850 255.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.320 105.521 404.000 159.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.720 156.068 632.235 297.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.820 353.922 612.820 547.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.480 412.770 650.960 473.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.325 236.872 640.275 257.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.220 80.346 360.390 167.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.620 99.587 219.675 235.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.175 82.320 538.515 197.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.185 84.119 721.590 139.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.110 139.949 638.785 270.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.065 93.553 601.745 171.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.135 82.597 548.295 152.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.035 276.050 502.675 288.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.825 187.065 525.375 342.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 578.940 418.407 603.800 461.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.190 335.814 188.925 486.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.620 131.240 326.750 270.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.335 319.393 674.115 443.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.005 205.556 521.825 349.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.135 82.310 566.765 157.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.970 135.058 582.195 185.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.035 84.577 680.670 172.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.595 83.983 711.305 161.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.110 79.479 265.535 198.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 526.630 93.079 536.590 107.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.000 137.823 690.780 274.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.130 79.963 334.665 156.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.285 86.899 304.710 143.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.255 104.806 288.800 240.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.645 141.410 590.145 283.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.470 95.759 634.175 183.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.690 124.420 505.640 193.699 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.820 104.468 378.690 223.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001823.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001823.txt
deleted file mode 100644
index ea7f27c73aaec9030ef726c2ce9a931eb42de003..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001823.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 305.225 78.764 334.365 161.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.620 103.874 288.170 238.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.550 85.181 302.160 142.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.780 78.220 265.015 200.016 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.985 317.359 673.440 447.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.165 179.152 180.085 322.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.035 417.324 604.090 459.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.225 127.548 180.020 252.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.545 97.865 219.305 233.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.860 292.642 258.720 494.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.650 346.599 227.670 520.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.395 301.588 123.765 497.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.785 334.394 188.925 484.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.130 258.894 125.240 330.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.465 240.906 745.580 426.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.350 416.291 704.475 496.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.510 352.280 613.155 547.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.885 290.174 225.610 389.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.610 158.999 551.445 287.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 502.990 134.680 512.210 145.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.650 158.823 655.350 192.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 572.860 201.693 592.645 237.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 516.915 269.144 533.465 309.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.190 78.044 307.385 124.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.330 411.279 650.870 471.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.835 274.901 502.585 287.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.250 251.242 198.305 467.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 235.150 178.674 243.730 210.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.320 123.367 277.950 261.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.060 433.019 701.065 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.795 345.712 82.110 479.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 161.860 403.401 182.810 422.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.855 104.735 403.745 162.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.220 79.338 360.390 166.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.310 122.657 505.000 192.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.380 129.124 325.220 268.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.260 102.650 378.805 221.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.290 145.797 350.175 254.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.630 185.816 524.830 341.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.620 83.066 737.135 183.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.160 81.071 565.095 155.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.915 80.819 548.100 150.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.235 91.991 601.565 171.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.290 81.378 598.020 140.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.025 140.508 590.790 291.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.130 133.779 582.245 184.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.515 82.743 721.355 138.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.285 138.282 638.500 269.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.005 204.186 521.820 348.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.740 166.449 588.030 307.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.225 82.628 680.575 171.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.045 235.900 639.070 257.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.495 181.933 672.485 210.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.975 140.297 330.495 266.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.175 81.036 538.515 196.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.695 93.256 634.175 183.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.680 82.084 656.415 212.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.720 82.612 710.065 159.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.075 303.431 55.060 505.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.560 137.088 689.850 274.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.900 136.766 733.060 281.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.285 154.345 632.235 295.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001830.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001830.txt
deleted file mode 100644
index 9a9d2a1aee76cb5ff1bc301418d819492086ece8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001830.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 51.620 333.623 75.005 473.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 158.755 399.079 176.320 418.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.265 90.893 213.890 227.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.150 75.964 550.030 145.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 504.615 128.963 514.040 139.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.845 99.970 402.435 153.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.295 254.214 122.870 327.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.070 286.366 225.700 381.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.280 118.098 502.370 187.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.240 98.419 287.910 157.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.340 79.258 303.075 135.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.745 73.707 335.045 156.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.170 239.194 745.280 425.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.105 422.356 704.325 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.420 199.542 520.775 342.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.350 343.612 222.520 515.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.535 346.684 613.075 545.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.765 289.201 257.465 489.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 514.830 263.759 532.885 303.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.865 97.305 378.940 218.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.435 175.541 671.275 203.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.245 151.227 653.970 179.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.320 134.957 636.225 263.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.030 78.004 719.745 136.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.265 77.913 736.385 174.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.690 268.796 502.515 282.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.580 181.711 522.655 335.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.000 133.119 592.230 278.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.710 128.868 569.570 174.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.235 230.993 636.005 260.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.445 406.413 650.080 463.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.025 195.442 590.750 229.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.110 74.654 414.230 125.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.670 85.096 601.180 163.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.450 76.880 597.725 149.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.155 76.100 565.190 150.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.990 311.153 669.325 444.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.455 78.004 704.540 151.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.780 77.389 674.720 164.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.925 88.934 629.660 173.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.905 406.746 697.540 477.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.655 488.804 805.535 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 579.310 411.239 603.500 454.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.355 172.428 242.280 204.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.290 122.440 179.475 250.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.435 158.929 584.995 300.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.160 73.969 364.600 161.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.195 75.621 540.300 190.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.125 72.402 266.300 154.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.520 139.989 346.560 248.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.510 299.668 54.140 501.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.385 294.989 123.695 490.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.350 123.669 308.160 264.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.450 118.159 273.960 256.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.965 133.698 329.380 263.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.475 131.945 729.480 276.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.120 129.185 688.200 267.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.615 174.649 182.085 322.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.705 77.052 655.555 209.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.970 331.049 185.850 482.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.145 248.467 197.385 468.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.610 149.540 631.220 290.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.565 150.552 551.025 281.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001847.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001847.txt
deleted file mode 100644
index 441b391a6ae746666d9d1d6805e471115e316602..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001847.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 49.335 349.847 60.945 378.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.845 481.848 735.890 544.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.575 43.162 620.380 118.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.365 352.935 653.435 409.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.140 138.856 517.085 292.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.610 31.038 407.085 78.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.210 360.682 598.495 401.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 226.400 126.339 236.025 160.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.640 57.780 398.390 113.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.430 246.432 212.970 443.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 885.065 470.787 960.105 544.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.875 448.876 876.840 544.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.555 437.039 804.370 544.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.770 29.724 261.255 102.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.355 356.516 697.155 418.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.495 54.994 371.970 175.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.365 94.157 341.895 201.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.840 88.455 324.965 214.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.810 54.264 278.445 125.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.855 249.913 110.100 443.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.385 128.001 187.555 239.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.850 30.278 332.630 105.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 478.615 225.347 497.430 239.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 564.035 146.260 583.195 180.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.220 45.061 210.515 181.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.470 81.801 284.125 226.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 631.530 126.001 662.245 153.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.455 74.694 495.145 145.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.240 265.633 662.315 435.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.555 155.770 517.450 299.306 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.855 295.558 606.535 494.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.835 33.315 590.890 103.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 726.510 277.077 737.330 305.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 269.705 136.408 278.155 170.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.575 259.775 119.395 427.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 510.790 218.572 527.280 259.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.835 30.872 367.830 94.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 147.480 357.620 165.610 378.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.855 207.229 121.885 310.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.170 371.592 704.620 544.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.855 80.562 680.075 218.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.685 247.364 252.915 445.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.340 300.787 212.660 475.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.155 104.418 626.910 245.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.490 110.684 576.280 250.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.415 105.496 542.310 238.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.150 32.736 540.610 140.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.715 72.135 266.705 210.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.770 78.119 172.905 155.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.470 34.282 691.040 104.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.310 208.992 189.125 427.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.180 288.038 169.750 441.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.400 261.941 61.185 464.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.495 38.997 298.120 160.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.120 33.849 652.455 165.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.585 34.650 732.050 132.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.530 80.452 723.525 233.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.160 198.560 738.195 389.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.570 34.161 667.945 127.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.765 86.395 591.820 235.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.850 79.761 569.085 123.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 504.835 81.827 516.275 92.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.295 186.955 624.870 214.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.135 88.879 625.850 137.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001848.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001848.txt
deleted file mode 100644
index f751c897f73d09413353cbcf83e61a9a5eb20bc6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001848.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 478.765 153.705 516.460 297.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.065 244.755 213.015 442.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.075 32.363 690.330 102.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.175 32.292 667.900 126.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.805 85.972 625.840 134.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.465 78.386 568.800 121.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 506.460 79.384 516.665 90.198 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.750 354.476 697.330 417.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.335 358.511 598.615 399.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.005 350.835 653.465 407.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.475 136.201 516.980 290.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 726.500 275.748 737.325 304.333 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.130 84.053 592.685 233.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 50.375 350.583 60.720 377.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.510 31.240 590.490 101.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.280 479.929 735.440 544.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.690 263.558 662.455 435.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.295 28.741 368.230 92.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.995 293.982 610.155 492.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.120 31.839 652.175 163.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.040 72.916 494.800 141.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.535 32.761 731.900 133.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.095 370.449 703.835 544.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 478.405 223.851 497.355 236.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 509.960 216.673 527.705 257.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 631.445 123.861 661.700 151.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 563.350 143.948 582.665 179.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.795 257.851 119.380 425.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.885 204.680 122.155 308.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.920 196.611 738.145 387.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.145 78.401 722.955 231.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.130 78.759 679.800 216.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.130 103.305 541.975 236.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.335 102.317 627.015 243.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.300 108.714 575.865 248.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.110 184.673 624.940 211.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.060 40.422 620.115 114.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.890 435.462 803.495 544.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.140 55.417 398.200 117.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.100 27.563 261.230 100.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.080 52.335 278.450 123.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.835 37.345 298.385 157.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.585 28.943 406.365 89.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.140 28.051 332.230 103.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.860 446.735 876.340 544.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.285 467.916 960.000 544.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.015 30.610 540.535 137.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.545 299.260 211.465 474.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.995 286.119 169.785 440.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.205 248.230 109.200 442.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.880 260.344 61.800 464.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.885 245.475 252.570 444.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.200 124.913 187.615 238.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.650 42.810 209.745 179.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 147.060 355.796 164.850 375.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.320 207.073 188.080 426.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 225.715 125.493 236.095 158.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.345 52.995 370.760 174.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.040 76.084 172.700 153.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.955 70.851 266.310 207.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.170 91.931 341.250 200.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.840 85.972 324.710 212.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.880 79.726 284.205 224.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 269.250 134.721 277.480 169.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001849.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001849.txt
deleted file mode 100644
index 0440e877b7623a526c590ade6579a939eb029d64..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001849.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 225.525 122.465 235.465 156.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.600 68.458 266.050 206.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.920 74.825 171.990 152.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.715 243.848 211.080 441.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.440 206.544 187.430 425.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 146.305 354.466 164.455 375.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.465 262.072 663.080 435.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.115 51.675 370.900 172.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.215 256.582 119.840 423.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.325 27.276 368.200 91.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 608.745 183.222 624.145 210.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 506.200 78.099 516.870 88.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.570 135.929 516.645 289.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.775 292.697 607.575 491.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.160 31.230 732.040 132.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.720 77.313 722.710 230.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.435 465.901 960.220 544.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.525 30.207 651.830 162.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.780 77.812 678.840 215.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.140 101.260 627.340 242.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.970 195.759 737.895 386.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.880 29.512 540.820 131.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.960 107.722 575.385 247.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.330 247.072 108.145 441.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.935 369.638 703.405 544.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 268.740 121.126 276.900 167.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.025 52.169 277.345 122.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.810 54.324 397.675 110.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.600 27.543 406.090 88.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.270 26.701 332.095 102.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.815 445.299 875.235 544.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.840 38.936 619.445 113.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.665 82.794 592.405 232.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 50.985 349.696 61.655 377.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.995 26.233 261.345 98.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.025 29.829 590.320 100.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.110 30.796 689.840 101.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.735 36.715 298.385 156.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.435 244.850 252.360 443.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.410 152.728 517.765 296.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.125 30.635 667.325 123.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.080 203.048 121.440 307.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.200 123.750 187.570 238.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.165 284.965 169.215 439.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.055 41.611 208.905 178.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.880 260.072 61.305 463.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.760 298.812 210.460 474.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.940 78.195 283.610 223.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.805 478.322 734.635 544.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.765 353.127 697.445 412.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.810 434.525 802.680 544.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 726.535 275.022 737.305 303.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.600 350.447 653.065 406.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.850 357.564 598.650 399.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.370 76.719 569.155 119.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 509.135 215.852 527.225 256.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 563.075 143.289 582.435 177.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 477.850 222.632 497.180 235.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.590 71.677 494.435 141.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.310 123.302 661.260 150.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.915 102.358 541.650 235.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.655 84.955 324.655 211.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.600 90.641 342.740 198.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001854.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001854.txt
deleted file mode 100644
index d6d3fa3e1ca3f5ae5aef17fa40d2ec37bdd9c1cc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001854.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 225.120 69.697 266.940 205.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.850 137.466 515.555 290.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.590 51.549 273.250 123.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 263.780 123.156 274.660 168.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.655 256.466 122.000 424.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.770 475.385 732.775 544.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 222.215 124.737 232.205 156.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.300 445.793 872.830 544.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.800 435.276 799.135 544.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.900 28.847 404.305 76.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 880.830 459.554 960.360 544.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.280 27.940 330.025 103.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.010 56.042 396.470 113.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.690 27.361 259.140 95.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.430 28.625 367.120 93.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.985 76.618 169.415 153.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.380 303.134 206.565 477.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.985 287.660 167.640 441.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.760 246.669 103.090 441.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.880 263.911 65.020 467.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.435 123.151 187.725 241.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.595 42.633 204.375 179.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.340 38.584 298.780 158.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 477.090 224.279 496.920 237.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.530 217.524 525.715 258.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.270 370.973 700.030 544.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.515 247.429 251.255 444.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.145 72.886 492.995 143.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.495 144.830 580.135 179.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.905 125.342 659.770 152.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.060 83.705 591.260 233.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.920 38.780 617.700 113.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.140 351.223 654.040 409.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.675 32.716 686.440 103.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.270 77.132 568.825 120.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 727.005 277.954 737.255 306.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.575 53.826 368.195 175.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.425 260.067 666.270 436.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.955 197.553 737.245 387.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 608.540 182.764 624.815 210.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.420 292.692 609.770 493.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.305 79.656 677.610 216.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.240 355.272 696.675 414.407 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.860 32.308 730.510 133.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.345 78.366 720.610 232.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 142.955 357.383 164.145 377.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.665 31.799 664.115 126.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 52.285 357.398 64.140 384.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.105 245.399 211.510 443.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.740 209.067 183.490 426.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 504.775 78.966 516.925 90.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.605 357.751 598.310 399.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.295 200.378 125.000 304.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.625 79.983 282.485 225.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.310 91.936 345.655 199.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.045 86.300 324.455 213.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.425 30.439 540.910 126.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.520 154.184 517.340 298.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.695 101.577 538.645 236.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.490 100.972 627.615 242.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.410 110.084 570.945 249.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.505 31.189 649.645 163.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001859.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001859.txt
deleted file mode 100644
index 3327e93977d76021e2bc05c6fb2514dcd4070a1a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001859.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 595.515 343.813 668.995 400.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.805 72.936 277.200 218.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.845 32.041 299.585 152.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.305 21.105 261.625 81.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 261.305 115.484 271.650 158.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.565 25.870 697.830 85.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.225 72.090 567.050 112.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.840 424.703 793.130 544.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.385 465.991 727.530 544.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.360 349.832 597.980 390.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 726.555 273.879 734.855 303.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.485 22.511 401.075 73.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 876.755 447.289 960.550 544.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.300 437.744 867.335 544.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.850 485.319 853.755 544.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.140 73.057 676.445 209.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.970 25.281 647.470 156.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.015 251.071 665.275 435.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.050 193.478 736.960 385.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.265 26.248 728.805 127.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.860 75.022 718.475 224.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.305 62.555 265.760 198.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.695 363.009 696.405 544.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.520 285.232 608.665 486.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.595 24.258 585.985 94.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.700 347.989 693.695 406.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.390 131.210 513.870 283.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.605 50.219 393.855 115.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 475.360 217.756 494.045 230.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.515 21.866 328.245 97.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.315 117.887 659.300 146.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.790 248.517 114.460 416.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.385 66.514 490.895 136.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.985 78.427 590.465 226.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 554.730 137.879 575.020 172.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.360 25.654 659.915 121.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 608.700 175.687 625.190 203.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.670 73.244 517.035 84.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.030 32.303 615.645 104.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.420 27.114 682.555 96.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.095 24.314 539.925 115.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 507.040 210.810 522.960 251.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.110 70.398 165.800 146.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.970 239.466 205.955 428.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.625 203.738 178.750 419.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.015 193.342 123.025 387.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 138.405 351.006 161.510 370.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 54.405 352.608 66.915 379.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.820 21.982 365.485 86.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.880 85.433 346.840 193.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.420 242.639 249.775 437.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.670 299.391 201.070 473.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.550 280.749 165.405 434.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.365 238.499 98.335 429.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.880 258.153 67.855 464.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.390 115.061 187.650 238.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.565 36.670 199.465 172.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.815 79.721 323.545 206.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 685.225 490.240 724.995 545.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.815 92.969 534.635 226.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.280 48.260 364.390 168.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.630 93.926 626.695 232.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.465 102.937 568.530 242.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.530 147.359 514.490 291.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001885.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001885.txt
deleted file mode 100644
index 9cfd97190db9a2899509854f59f01492304bbd94..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001885.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 594.580 19.488 631.925 141.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.480 18.466 538.690 107.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.675 18.763 578.520 86.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 502.590 64.948 510.460 73.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.915 22.858 653.280 160.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.170 25.437 609.910 91.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.260 62.081 561.585 194.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.165 85.887 531.980 216.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.530 142.790 505.845 287.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.215 196.177 743.745 392.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.905 67.476 224.470 215.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.265 68.987 717.305 93.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 52.655 347.611 74.025 386.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.270 164.741 631.425 182.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.030 56.087 261.695 192.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.575 128.893 557.330 161.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.615 20.370 715.725 104.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.135 62.807 705.400 213.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.695 31.139 196.415 165.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 111.370 354.023 134.305 373.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.325 244.442 194.810 444.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.790 335.698 595.780 377.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.075 212.870 486.530 226.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.310 16.270 316.885 73.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.225 29.416 299.520 152.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.720 45.273 379.995 112.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.625 16.748 350.690 74.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.760 17.060 395.755 67.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.625 45.021 349.475 146.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.310 128.409 506.285 282.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.410 61.996 482.540 133.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.980 73.631 320.945 197.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.675 66.670 588.145 214.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.135 15.983 272.745 141.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.265 79.273 357.350 186.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.330 65.320 147.370 141.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.920 36.080 239.880 169.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.725 227.750 87.550 422.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.720 240.488 107.490 403.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.950 267.003 78.035 478.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.560 206.987 140.385 424.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.980 243.279 242.120 448.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.140 86.017 618.970 226.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.515 91.432 555.565 230.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.575 107.662 183.255 265.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.070 285.061 140.425 438.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.415 300.807 182.145 476.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.255 345.662 689.550 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.510 248.467 644.665 443.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.705 272.000 602.445 468.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.315 206.826 515.650 247.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.985 107.561 655.750 136.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.970 431.916 952.665 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.430 417.646 859.870 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.225 465.513 839.460 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.275 336.006 690.430 420.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.365 406.670 775.285 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.345 64.333 669.900 190.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001887.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001887.txt
deleted file mode 100644
index 746e2aaed5688f5b75c04d167d1bf08c4aa855f3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001887.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 503.585 29.784 537.150 117.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.540 74.568 702.415 225.896 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.715 91.231 348.410 197.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.345 77.379 144.515 150.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.515 35.279 649.880 172.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.505 222.108 136.375 436.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.675 30.303 577.240 94.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.445 73.203 559.670 207.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.090 97.391 528.285 226.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 534.635 142.604 555.480 175.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 467.750 225.770 483.520 241.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.700 27.422 348.825 88.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.215 36.277 295.675 165.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 625.245 118.889 646.655 145.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.395 26.334 315.755 87.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.945 73.777 480.475 154.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.840 57.871 377.485 123.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 498.325 218.658 514.845 260.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.035 482.427 837.190 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.515 68.609 260.400 204.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.725 156.199 23.520 282.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 608.510 177.742 628.790 192.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 707.475 80.018 714.725 100.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.230 79.278 583.200 229.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.830 363.281 683.210 544.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.080 80.280 220.660 227.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.120 96.545 615.765 240.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.235 446.750 948.950 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.575 140.815 503.830 294.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.460 318.980 178.750 498.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.045 47.807 240.155 180.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 50.405 367.462 70.955 402.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.255 26.253 392.970 78.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.470 36.564 607.985 102.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.695 257.906 193.000 463.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 107.920 368.288 131.215 389.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.665 242.533 84.390 434.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.630 295.624 105.685 420.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.630 80.452 320.400 209.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.915 31.502 713.375 153.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 502.830 74.488 508.825 89.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.740 434.404 856.645 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.595 102.992 552.150 242.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.870 285.585 601.475 484.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.765 119.594 181.825 279.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.675 153.710 503.325 300.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.475 262.415 640.105 460.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 280.266 74.535 495.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.400 27.255 259.420 89.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.050 256.823 240.065 464.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.810 300.202 136.915 459.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.955 40.316 192.460 175.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.160 207.551 742.930 411.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.295 57.437 346.870 156.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.875 423.313 771.735 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.430 349.520 593.300 394.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.060 348.513 690.105 437.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.700 76.165 668.630 202.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.125 29.940 627.490 152.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001888.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001888.txt
deleted file mode 100644
index 01b8911f98c2be496466bb89f16b6543d4be65aa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001888.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 763.425 447.183 850.915 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.290 438.328 769.935 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.515 359.478 688.115 446.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.050 42.190 622.725 169.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.080 87.090 557.350 219.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 501.110 91.876 506.675 102.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.125 44.150 579.265 107.838 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.865 49.010 606.045 112.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.760 45.137 711.450 166.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.390 88.057 665.830 215.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.950 43.444 534.055 130.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.230 92.369 579.260 240.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.065 116.960 550.130 256.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.150 88.022 699.735 238.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.545 108.241 613.410 251.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.315 47.086 646.285 185.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 530.585 155.362 553.605 189.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 491.950 110.588 528.155 240.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.815 190.944 626.505 206.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.730 95.245 318.220 222.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.430 153.212 501.715 308.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.685 81.444 258.805 216.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.045 233.915 134.355 454.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.105 53.473 190.290 189.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.775 104.146 346.640 210.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.440 295.981 71.490 510.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.330 313.848 133.965 473.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.575 332.520 176.530 512.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.495 269.668 238.080 478.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.925 39.390 312.120 93.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.555 40.075 267.565 168.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.605 132.937 179.580 292.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.155 93.618 219.430 239.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.010 271.401 189.540 475.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.150 61.260 237.060 192.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.765 40.951 345.920 99.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 48.570 380.397 68.120 416.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 105.650 381.989 127.565 402.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 21.605 255.207 84.890 446.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 704.975 93.739 712.460 112.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.285 70.730 345.155 177.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.000 40.593 391.430 93.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.795 274.574 638.490 471.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.565 298.807 599.895 499.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.060 220.950 741.920 426.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.570 375.657 680.830 544.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.790 363.029 590.620 406.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.130 459.005 945.690 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.550 167.225 501.425 315.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.210 90.873 142.420 163.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.445 70.216 375.415 134.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.375 50.809 293.365 177.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 623.620 132.580 651.590 158.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.640 87.367 478.735 168.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.890 238.952 482.635 254.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 496.055 239.410 512.420 272.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001889.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001889.txt
deleted file mode 100644
index d19c59a6a337a126e0b7be292b5c0af36e1607a3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001889.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 145.345 66.504 189.215 203.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.690 103.869 140.585 177.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.115 327.191 132.180 486.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.685 283.842 235.830 493.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.260 310.095 68.995 523.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.600 125.412 526.650 255.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.095 451.591 768.465 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 494.340 253.000 511.385 286.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 622.035 145.842 649.825 173.526 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.145 100.534 477.020 182.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.475 65.537 293.035 190.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 464.000 253.373 480.545 268.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.775 58.989 709.525 180.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.140 187.126 23.055 309.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 566.080 374.962 589.415 418.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.835 390.053 678.725 544.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.700 310.055 598.565 512.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.695 288.491 635.075 485.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.765 125.024 611.850 264.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.065 345.611 173.780 527.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.220 100.383 698.450 252.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.435 235.648 740.570 439.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.920 101.678 663.850 230.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.355 63.250 604.715 126.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.160 104.861 505.345 115.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.290 109.137 316.790 236.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.835 118.174 345.840 224.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.105 106.579 580.560 253.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.960 95.663 257.720 231.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.310 130.459 548.190 268.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.160 180.804 499.880 327.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.335 61.447 644.040 198.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.725 57.034 532.255 143.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.560 57.674 621.780 151.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.890 107.294 217.665 254.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.780 145.837 178.325 305.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 46.805 393.519 65.685 429.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 103.375 396.944 125.195 416.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.160 268.182 79.800 455.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.460 101.325 553.995 235.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 604.450 205.496 624.040 220.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.320 248.754 126.805 469.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.140 53.967 265.305 181.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.480 72.700 235.100 206.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.760 54.103 345.040 112.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.610 54.108 310.375 109.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.650 57.196 577.975 123.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.475 54.138 389.160 107.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 528.625 168.338 551.585 202.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.680 84.335 372.940 149.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 703.105 106.312 710.395 126.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.795 460.899 844.625 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.075 371.340 684.990 458.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.425 167.129 500.365 321.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.640 284.502 187.990 488.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.785 471.356 940.360 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001892.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001892.txt
deleted file mode 100644
index bc04e3602807f4bc0bfaa0ea5564226db6f6e084..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001892.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 146.705 140.075 214.255 288.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 697.230 145.268 704.370 162.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.925 316.276 182.725 516.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.015 399.306 679.310 483.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.475 477.803 762.215 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.380 487.595 831.560 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.125 87.564 260.920 214.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.715 91.563 704.510 180.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.120 108.201 230.230 240.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.525 262.122 126.075 371.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.330 99.330 184.935 204.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.500 94.500 600.010 160.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 97.040 427.418 118.920 447.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 13.795 298.580 72.665 489.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.350 136.343 136.655 212.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.090 96.555 636.005 232.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.710 149.801 344.020 258.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.290 417.490 673.715 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.280 101.491 288.460 230.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.545 177.500 174.670 337.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 617.775 178.351 645.185 204.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.800 143.485 314.225 269.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 459.600 285.706 477.150 299.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.840 156.526 523.985 285.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 525.365 201.703 547.490 233.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.395 88.506 385.430 152.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.685 199.628 496.740 352.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.325 280.482 120.050 502.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.620 133.310 660.440 261.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.915 316.699 232.010 521.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.095 87.493 307.115 143.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.150 358.279 132.440 514.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.260 341.229 63.510 544.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.175 117.086 368.610 190.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.660 133.361 695.465 284.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.795 140.891 574.465 286.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.310 139.879 601.025 185.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 495.590 137.320 503.600 145.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.255 341.864 597.310 541.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.530 318.401 631.930 515.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.000 376.720 167.470 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.930 270.972 737.710 472.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.385 161.775 544.405 301.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.935 155.337 606.640 296.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 598.875 235.920 618.475 254.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 42.675 425.413 60.425 461.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 217.338 22.515 342.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.550 88.335 340.705 147.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.935 133.532 550.615 266.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.430 118.819 336.490 223.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.900 90.662 615.080 186.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 562.295 405.406 586.235 447.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.560 90.279 570.510 161.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.270 127.215 253.635 262.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.065 132.993 472.790 216.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 490.205 286.310 506.665 319.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.475 213.767 495.340 359.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.740 90.294 528.910 174.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001912.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001912.txt
deleted file mode 100644
index 09aaae171f47cd107a3e3ec410913b45f4191b0b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001912.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 221.425 97.290 255.070 224.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.915 261.835 129.570 356.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.475 298.208 83.460 519.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.305 352.784 56.790 544.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.190 370.101 114.900 522.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.015 388.119 154.230 545.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.495 142.407 463.020 219.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.980 334.484 219.385 537.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 480.285 287.081 495.485 327.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.660 97.834 378.385 177.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 518.985 200.973 538.575 235.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 604.245 178.573 626.450 205.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 683.575 160.122 692.865 181.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.275 208.206 487.495 359.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 497.480 138.463 536.535 269.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.430 99.617 539.970 170.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.940 97.577 301.055 152.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.005 97.497 331.235 185.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.685 128.303 321.220 250.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.095 148.346 186.285 295.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.220 113.515 224.425 246.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.070 401.527 660.445 462.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.800 313.969 119.935 376.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.570 328.747 162.250 445.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 305.209 42.745 386.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.855 345.772 584.650 542.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.465 315.752 618.965 522.734 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.540 413.888 666.930 545.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.370 145.273 120.275 221.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.590 185.514 170.020 337.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.120 104.876 612.845 242.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.070 99.451 526.290 164.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.880 127.734 352.160 243.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.220 158.566 338.390 266.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.780 152.275 307.675 277.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.865 111.102 280.930 232.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.540 134.554 242.435 269.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.470 111.777 185.075 186.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.495 284.039 732.965 483.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.990 222.995 486.505 367.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.935 167.225 538.675 302.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.030 143.122 566.535 288.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.810 163.472 596.755 300.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.515 137.894 680.395 285.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.190 484.598 828.375 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.335 495.156 920.540 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.165 469.396 752.840 544.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 581.825 244.452 594.960 271.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 546.000 408.222 573.080 448.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 448.865 293.700 468.055 306.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 86.305 438.852 105.010 460.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 252.545 221.086 266.015 244.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.505 184.502 688.475 209.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 493.020 144.351 503.060 154.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.520 101.627 694.430 173.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.835 140.372 683.210 270.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 36.140 443.395 54.535 483.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.550 226.858 38.305 339.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.270 104.377 581.355 167.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.265 100.383 623.615 218.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001959.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001959.txt
deleted file mode 100644
index 6fb6a21823b524bd7e206d0522b81808d7e44299..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001959.txt
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 100.170 341.164 151.920 519.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.290 267.255 575.205 454.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.855 317.167 71.800 476.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.250 239.385 747.500 443.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.525 330.208 648.600 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.540 386.744 718.435 543.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 434.955 159.518 476.610 303.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.840 100.418 523.665 233.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 473.035 159.886 486.175 195.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 588.430 170.715 608.010 191.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.145 38.584 610.345 146.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.775 68.247 665.275 212.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.900 77.792 561.535 217.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.110 95.714 593.875 230.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 439.825 231.558 457.745 243.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.900 43.505 532.685 179.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.005 37.319 529.085 85.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 598.390 108.865 616.825 133.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.425 99.930 690.775 123.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 475.920 54.289 484.560 74.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.025 74.966 681.865 193.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.045 80.134 452.655 185.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.185 226.964 55.230 368.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.800 246.115 126.580 317.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.130 112.673 681.500 137.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.310 39.903 687.185 113.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.705 143.661 477.175 296.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.730 239.521 619.550 360.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.090 397.407 916.890 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.430 432.122 834.910 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.785 138.780 265.755 190.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.270 396.742 784.930 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.125 39.767 636.650 93.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.295 89.735 533.385 214.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.615 134.187 526.355 167.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 460.825 223.765 485.340 263.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 17.050 404.343 41.005 436.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 208.275 118.632 227.605 159.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.510 328.067 660.760 410.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.760 163.573 44.075 262.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.655 35.949 368.875 107.198 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.565 40.090 648.320 83.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.150 92.943 324.140 198.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.015 86.103 304.470 208.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.800 336.484 42.065 519.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.190 112.472 160.865 228.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.075 67.904 218.205 202.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.560 44.462 164.650 172.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.570 76.775 581.840 116.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.695 279.284 182.670 488.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.585 276.538 117.180 482.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.955 85.609 128.160 216.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 234.315 127.266 268.875 202.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.905 70.201 289.665 169.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 155.930 123.050 166.860 134.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.450 52.884 263.610 155.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.135 35.874 323.505 92.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.860 68.353 330.050 138.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.855 191.322 163.945 306.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.950 34.020 234.170 126.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.445 34.267 251.800 150.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.400 168.731 86.270 318.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 539.785 330.450 564.015 366.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.160 80.270 105.095 156.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 78.825 133.587 93.070 151.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.100 47.348 218.750 174.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 170.955 121.146 179.825 151.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.300 37.108 501.625 116.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001970.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001970.txt
deleted file mode 100644
index a0ac1789f00fc824b354cd9fa2537ffa062a9c3b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001970.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 434.215 129.598 477.960 274.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.320 313.500 154.665 497.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.425 247.208 117.920 453.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 210.495 90.924 225.380 129.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.140 25.633 261.060 135.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.045 42.100 287.470 146.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.410 45.137 560.580 185.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.865 66.509 526.375 199.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.340 15.474 209.400 85.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.585 49.499 101.680 127.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.300 36.932 332.415 95.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.130 111.711 265.210 162.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.300 223.483 126.250 292.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 196.434 55.300 346.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.365 135.174 55.465 288.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.845 162.575 191.900 339.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.010 62.500 325.630 168.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.640 37.758 218.905 171.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.225 55.040 126.650 201.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.675 80.311 163.195 193.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 45.870 139.541 89.020 284.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.585 62.923 592.285 196.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 597.425 64.540 614.090 101.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.090 7.223 612.830 117.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.570 289.121 69.685 449.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.880 13.388 500.310 149.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.345 7.762 578.985 67.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.420 13.665 167.405 143.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.350 49.368 453.675 122.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.930 7.117 534.480 62.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.695 249.202 179.050 460.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.010 402.233 844.905 544.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 584.410 139.425 603.985 163.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 17.090 377.123 41.000 417.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 474.885 127.195 492.580 162.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.115 74.075 690.310 98.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.185 210.664 750.820 417.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.480 58.117 536.425 185.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.915 8.835 650.170 52.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.740 8.709 688.625 129.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.640 45.142 676.450 164.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.645 205.637 621.200 347.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 499.865 41.107 507.500 55.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.485 297.130 565.710 335.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 231.075 97.975 269.465 173.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.390 100.700 529.370 134.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.470 293.045 662.150 393.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.770 301.033 645.655 539.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.060 236.977 576.820 426.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.690 55.679 303.655 180.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.490 363.528 918.940 545.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.695 364.646 787.385 543.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.295 352.366 720.160 544.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.190 4.760 371.180 84.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.340 112.371 478.190 266.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.140 5.082 263.940 125.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.690 4.100 321.070 78.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.000 4.312 240.495 97.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 472.230 194.324 485.980 235.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 607.895 490.456 640.075 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.880 35.743 662.945 178.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001980.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001980.txt
deleted file mode 100644
index 468ad71c65ca82a52fd222e997a4c87ebf9e4b42..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001980.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 172.790 18.446 212.990 149.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.610 53.146 99.410 130.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 21.375 138.670 62.855 286.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.635 162.681 198.565 342.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.060 236.232 127.930 301.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 196.485 54.610 328.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 500.205 237.889 581.715 427.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.375 9.510 506.160 92.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.645 7.757 330.310 70.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 606.825 483.853 638.410 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.060 40.387 533.420 85.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.790 53.045 456.750 121.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.740 115.106 481.915 272.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 473.945 197.820 488.435 238.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 213.275 96.731 226.035 135.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.720 9.580 272.120 137.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.860 6.800 245.890 124.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.005 9.203 322.445 69.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.470 8.452 374.640 81.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.140 117.413 267.280 167.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.000 39.022 328.350 98.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.640 44.880 282.715 169.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.425 27.794 262.835 138.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 42.875 252.960 114.005 461.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.260 132.605 480.395 277.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.475 324.431 160.435 508.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.990 43.963 563.665 184.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.270 66.952 531.975 200.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.645 10.588 617.650 121.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.935 364.485 925.550 543.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.575 12.749 487.995 132.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.670 347.737 719.985 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.935 365.059 795.375 544.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.880 303.955 647.180 541.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.680 296.193 669.660 388.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.420 215.973 756.535 420.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.035 63.890 595.385 198.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.675 35.582 665.270 179.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.645 11.918 655.835 56.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.715 11.887 694.035 134.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.655 46.688 674.940 163.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.635 10.054 540.815 66.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.065 10.573 580.205 69.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.725 394.052 847.560 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.575 57.865 311.585 182.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 18.315 388.189 41.230 427.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 511.785 102.615 533.325 136.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 684.050 82.174 694.260 104.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.230 63.960 614.750 105.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 479.370 127.719 499.520 166.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 582.535 141.521 596.555 170.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.720 254.597 179.185 467.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 545.650 297.412 567.580 336.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.750 204.358 627.520 347.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.315 65.799 329.185 172.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 229.855 103.038 272.265 179.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.220 15.292 172.725 146.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.605 39.405 224.100 172.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.075 84.355 168.970 238.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.095 58.007 128.520 205.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.610 285.016 62.550 457.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.565 146.089 100.150 282.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 442.610 201.935 462.515 216.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001996.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001996.txt
deleted file mode 100644
index 8d507cbae4c827bf5c5942d94f5b5b8176d832e6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/001996.txt
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 462.785 0.000 502.895 94.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.115 0.000 593.835 129.699 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.105 0.000 478.750 135.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.120 59.135 503.110 216.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 776.755 262.158 782.615 290.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 565.525 239.556 588.750 274.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.860 0.000 633.810 65.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.265 207.899 193.020 422.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 36.220 337.512 68.165 379.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 247.700 88.173 260.120 111.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.650 65.854 283.355 115.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.000 187.594 135.970 249.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.895 0.000 247.210 118.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.730 0.000 196.125 90.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.730 1.844 154.800 151.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.990 103.456 234.080 288.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.200 246.064 77.990 407.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.925 85.201 92.090 221.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 16.025 139.964 77.330 277.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.790 12.467 350.530 117.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.450 77.807 503.040 222.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.070 13.948 555.715 145.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.630 290.964 739.650 543.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.220 170.131 786.960 367.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.905 332.233 869.825 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.305 300.797 810.605 537.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.465 178.331 604.660 362.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.840 150.189 642.990 290.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.050 233.668 692.665 324.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.245 239.305 670.645 468.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 502.125 68.892 525.275 107.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 496.940 144.231 510.795 185.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.440 423.952 649.970 507.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.580 91.770 132.905 204.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 464.945 148.149 484.605 162.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 710.650 31.461 721.780 50.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 536.245 50.350 561.345 80.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.615 295.231 951.720 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 602.765 88.395 615.545 114.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 245.645 49.282 293.465 127.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.055 3.345 339.215 126.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.965 0.000 302.720 115.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.280 26.359 194.165 177.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.160 0.000 687.360 123.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.460 0.000 719.690 81.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.635 8.231 619.330 142.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.180 205.017 128.590 415.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.590 272.081 188.815 454.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 242.790 67.985 471.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002015.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002015.txt
deleted file mode 100644
index b2a19d68254174ccf7d7485e42def470229dfba0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002015.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 325.675 0.000 376.115 112.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.165 256.521 140.775 420.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.290 11.011 425.590 117.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.450 68.725 351.375 120.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.905 90.158 169.230 204.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.135 171.894 222.290 309.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 688.845 17.977 714.135 40.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.130 38.604 635.615 75.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 541.790 148.960 559.600 163.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.565 237.255 664.635 276.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.625 174.110 871.855 308.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.505 319.116 940.370 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.115 177.213 673.005 363.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.780 187.010 109.575 434.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 237.496 58.550 489.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.585 299.759 875.510 541.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.710 280.447 797.355 526.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 690.030 418.925 715.815 496.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 571.460 145.585 587.100 185.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 505.790 0.000 553.390 105.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.600 7.858 635.050 140.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.260 140.689 720.000 256.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.345 77.591 577.580 224.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.465 0.000 762.295 117.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 106.950 357.055 136.965 393.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.495 4.921 698.320 139.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.940 0.000 320.675 116.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 271.540 32.922 282.710 60.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.715 237.814 737.955 457.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 691.495 82.310 702.980 110.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.125 96.595 209.680 217.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 791.650 30.142 803.480 47.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 578.345 70.755 600.670 101.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.990 228.787 763.690 294.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 314.530 54.163 363.045 129.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.225 256.184 134.575 488.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.505 2.100 416.155 126.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.910 0.000 720.955 99.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.625 0.000 669.735 124.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.230 0.000 796.075 86.002 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.520 0.932 230.020 149.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.180 104.131 318.975 286.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.105 22.934 273.690 176.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.330 209.752 258.760 426.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.020 209.369 197.265 424.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.890 138.065 160.905 256.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.420 286.330 266.610 474.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002027.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002027.txt
deleted file mode 100644
index 2a0b5c20df4008256bc576cd1e2cf7015cc9dd32..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002027.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 258.195 0.322 302.185 131.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.815 0.514 441.215 62.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.125 20.682 398.550 94.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 460.010 52.833 470.240 68.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.565 1.657 476.655 88.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 458.570 1.854 471.975 21.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.185 33.743 432.740 152.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.885 0.176 833.425 128.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.000 40.412 589.095 114.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.845 132.953 204.595 240.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.125 199.754 270.115 345.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 795.740 409.002 817.595 466.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.660 44.951 271.215 193.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.545 0.000 646.540 86.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.510 101.260 614.095 259.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.525 182.265 756.785 298.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.040 23.558 658.770 149.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.455 17.055 759.055 143.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 652.190 85.856 671.360 117.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.670 375.254 824.375 511.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.705 266.595 800.035 354.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 719.280 455.172 746.340 533.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.010 53.886 461.460 161.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.805 44.225 450.310 169.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.540 40.629 407.135 160.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.765 25.664 352.630 161.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.785 64.494 308.565 213.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 615.140 104.881 639.925 141.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.140 141.833 245.970 298.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.110 178.377 200.005 308.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.465 142.357 359.370 323.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.615 258.818 293.055 478.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.185 258.818 228.000 473.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.430 281.868 89.410 533.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.180 303.169 172.545 538.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 827.475 70.765 839.480 94.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.700 26.742 702.815 165.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 607.380 187.897 621.670 229.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.255 114.401 383.845 164.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 348.455 87.136 359.710 123.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 347.770 137.572 359.025 161.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.695 273.798 704.690 315.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 308.000 74.896 320.735 104.987 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 576.315 191.720 595.745 206.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 146.380 405.295 169.500 440.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.240 0.922 399.675 52.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.300 0.000 502.715 64.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 655.695 30.963 665.615 40.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.335 2.534 358.315 69.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.560 241.496 146.675 485.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 728.960 122.617 743.955 146.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.460 328.022 304.295 516.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.745 121.277 614.855 267.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.480 51.030 673.950 182.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.985 50.164 733.650 180.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.580 18.118 794.795 158.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.810 0.000 687.470 85.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 845.070 223.045 908.225 368.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.470 214.754 714.795 400.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.510 275.707 769.285 509.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 293.790 37.929 318.460 112.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 715.790 57.750 747.765 83.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 899.430 356.708 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.100 332.782 901.605 547.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.975 320.079 824.090 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 0.000 417.414 13.310 459.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 348.625 99.940 390.795 176.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002031.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002031.txt
deleted file mode 100644
index a31882dccc1bbbd3554351abc62b60abc98f6904..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002031.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 627.435 35.733 664.885 155.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.320 277.727 808.725 365.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.405 11.575 841.780 142.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.755 194.127 764.785 307.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.635 8.215 511.560 77.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.715 56.853 279.845 204.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-cart 0.00 0 0.00 303.425 34.005 327.150 124.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.870 53.599 416.695 171.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.940 189.483 208.275 338.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.080 271.365 238.015 485.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.580 317.610 181.800 544.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.075 297.392 98.010 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.685 38.730 708.920 176.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.940 61.376 684.000 192.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.750 340.776 313.705 530.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.830 272.292 300.660 493.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.130 29.819 763.875 155.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.885 46.245 429.820 165.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.750 58.430 740.435 192.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.735 225.181 723.010 407.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.915 133.144 622.920 278.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 584.725 204.232 603.695 218.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.195 199.547 629.285 240.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 467.800 64.434 479.860 82.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 354.545 150.638 366.590 173.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.710 13.897 484.975 103.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.805 14.099 480.045 33.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 157.040 421.640 178.110 456.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 6.100 430.677 28.040 473.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 317.810 87.347 330.175 117.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.785 12.079 407.805 63.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.085 37.073 362.255 172.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 625.575 112.920 648.170 153.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.825 12.577 449.045 74.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.520 33.456 406.130 97.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.975 96.459 686.435 127.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.470 15.237 365.255 81.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.530 12.260 312.720 141.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.040 113.842 622.140 272.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 357.745 97.829 369.220 135.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 735.880 131.084 751.540 155.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.410 126.304 390.055 177.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.870 145.218 212.890 249.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 722.575 69.914 752.200 94.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 835.340 83.957 846.385 108.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 725.085 466.268 752.515 544.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.920 255.997 157.045 503.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 666.715 43.525 674.405 51.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.140 386.164 833.730 522.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 689.875 284.376 714.950 324.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.335 206.770 279.880 303.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 801.410 420.119 826.750 477.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.725 285.766 774.360 515.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.405 154.446 254.560 312.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.510 56.395 457.995 180.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.630 63.280 471.015 173.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.060 75.399 318.055 225.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.700 331.392 831.655 543.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.520 153.252 368.695 336.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.065 28.787 802.220 167.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.065 368.374 959.880 543.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 359.845 111.827 397.975 188.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.390 235.275 916.530 385.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.140 341.496 908.075 543.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 549.870 52.904 597.420 190.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.905 10.210 695.945 67.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.135 9.822 654.180 99.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002045.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002045.txt
deleted file mode 100644
index 5b899f3b1017fa88a4bde6d3903b36ffe5f8c956..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002045.txt
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 371.495 4.871 420.395 58.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.630 27.527 416.435 72.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.405 40.523 439.715 161.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.790 5.415 462.610 66.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.770 6.221 498.085 93.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.345 53.932 484.350 163.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 494.505 0.000 526.635 70.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.100 47.242 754.255 178.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.935 121.090 401.770 172.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 371.965 106.725 408.725 187.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.000 4.533 327.250 89.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.405 48.915 296.270 195.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.540 48.552 471.640 171.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 338.730 75.137 348.065 108.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.665 218.879 258.260 294.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.175 192.329 307.380 288.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.470 248.517 180.365 497.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.735 42.956 683.445 161.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 867.875 229.825 932.510 445.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 684.880 85.101 706.285 116.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 746.245 122.863 758.755 147.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.595 46.210 260.430 122.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.780 140.372 229.525 224.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.310 269.240 787.115 496.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.005 50.325 702.590 179.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 848.025 80.663 859.285 106.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.545 113.555 661.340 149.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 175.790 413.591 196.865 455.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.555 44.492 612.535 140.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.535 1.390 435.015 41.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.860 298.832 112.525 544.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.760 18.063 773.145 141.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.005 47.484 421.910 168.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 325.575 28.751 337.940 51.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.290 213.303 739.055 397.382 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.025 149.091 272.330 304.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.040 -0.050 665.665 91.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 734.820 448.750 761.050 526.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.545 177.964 224.420 336.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.775 345.576 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 813.305 370.127 846.630 503.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.930 267.205 825.150 350.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.140 181.998 775.265 284.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.525 25.316 722.665 162.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 796.355 8.054 824.010 128.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 814.150 403.985 846.730 458.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.600 106.765 638.330 263.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.120 64.917 334.485 215.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.735 1.954 709.210 53.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.265 23.437 675.015 99.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.095 189.483 645.540 230.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 923.050 321.182 933.460 353.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.765 29.527 378.020 147.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 683.265 35.113 693.405 44.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 736.610 59.225 761.195 83.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 598.920 194.943 619.135 209.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 710.425 271.607 731.315 309.002 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.510 146.024 390.875 327.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 24.440 430.858 43.915 473.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.780 326.143 915.075 544.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.035 124.944 637.655 269.114 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.355 316.895 843.870 544.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.535 16.219 817.325 157.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.550 314.039 202.585 544.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.685 3.884 858.210 138.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 482.975 58.601 493.060 75.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.090 263.195 253.930 474.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.960 7.374 376.420 79.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.455 339.265 335.900 530.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.695 263.533 318.130 483.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002049.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002049.txt
deleted file mode 100644
index 287898d27299aa82ca1ad267e0d016504f36fc83..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002049.txt
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 686.950 28.646 697.635 37.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.425 19.423 724.955 156.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.940 118.713 639.835 263.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 746.630 116.204 759.615 143.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.025 40.447 757.650 172.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 737.200 434.802 762.775 516.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.645 363.709 853.320 497.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.605 258.566 821.600 322.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.110 10.527 820.010 150.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.470 0.393 464.975 60.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.845 52.975 495.395 72.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.395 0.000 668.075 80.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.335 60.601 339.290 209.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.855 143.289 276.470 302.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 464.010 0.337 500.715 87.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.035 42.341 474.360 166.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.455 40.468 421.875 163.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.355 207.365 740.500 391.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.120 0.196 330.530 82.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 926.515 317.278 936.725 350.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.715 0.000 427.575 41.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 377.380 96.595 411.835 184.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.565 0.831 379.820 130.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.565 0.000 421.840 56.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.905 0.000 861.965 132.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.140 11.187 776.180 134.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.315 293.231 117.950 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.660 100.761 640.575 256.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.830 307.889 843.610 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.255 226.012 936.480 439.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.055 320.844 915.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 342.035 65.079 351.570 100.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.800 116.189 403.305 166.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.515 48.759 490.235 157.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 25.285 422.678 42.705 467.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 178.815 415.294 202.505 450.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.110 135.325 232.355 215.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.260 185.897 314.355 270.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.880 22.989 380.385 154.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.225 16.345 687.005 135.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.905 262.042 791.990 482.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.775 39.974 261.720 116.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.275 34.252 445.855 154.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.195 106.382 665.115 140.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 689.220 76.684 710.210 109.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.165 182.789 649.430 224.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.730 171.975 230.470 328.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.430 44.497 710.195 174.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 819.195 396.737 848.615 451.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.445 35.481 686.995 155.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 737.985 51.630 762.600 75.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.200 189.040 621.835 202.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.715 38.458 615.420 109.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 800.815 3.047 826.750 121.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 852.790 75.656 861.990 99.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.170 174.619 776.700 279.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 712.810 266.243 732.735 302.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 329.890 22.405 341.680 44.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 927.135 335.522 960.930 544.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.220 308.005 208.030 543.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.465 258.012 256.735 472.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.830 333.981 341.620 524.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.460 257.760 322.115 477.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.405 139.692 396.950 321.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.450 42.306 302.315 189.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.865 244.367 182.405 493.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002065.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002065.txt
deleted file mode 100644
index c5ff61b11ff7d02ad75ffe6f4e455f73b291c94c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002065.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 751.450 42.533 766.960 66.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.595 -0.479 841.390 118.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 754.775 107.788 765.450 134.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.295 163.583 251.020 292.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 654.565 94.263 676.530 127.246 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.630 23.679 695.460 146.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.980 8.497 738.910 146.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.260 -0.408 785.965 125.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.445 173.133 663.730 213.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 15.280 429.417 33.640 472.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.055 110.739 411.590 146.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.785 29.215 627.355 109.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.840 126.833 434.330 308.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 867.720 68.363 879.410 92.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 824.665 375.169 856.515 437.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 931.500 338.358 960.265 530.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.645 246.095 820.550 314.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.965 162.157 776.110 254.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 720.360 253.172 747.245 290.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 613.140 179.671 633.540 194.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 489.865 -0.519 531.385 128.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 471.550 39.153 500.750 149.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.120 32.736 485.840 156.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.900 26.092 452.230 146.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.095 35.017 425.905 148.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 380.545 92.556 420.205 172.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.180 426.179 769.085 502.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.170 32.121 322.120 180.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 701.195 66.670 723.065 98.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.225 305.214 920.375 534.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.845 110.457 654.475 254.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.715 128.933 244.495 192.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.580 13.514 396.630 146.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.000 92.289 651.370 248.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.825 -0.181 828.810 136.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.880 32.695 720.675 161.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.075 30.786 768.425 162.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.180 194.077 754.285 378.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.315 293.100 848.000 536.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.535 221.060 952.120 441.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.000 46.688 356.990 194.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.145 138.639 285.420 297.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.715 246.674 192.515 503.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.520 289.786 125.865 544.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.400 312.825 218.450 544.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.900 258.309 267.485 475.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.950 255.771 333.745 473.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.475 330.258 358.825 527.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 831.840 0.000 878.585 124.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.510 0.000 472.740 51.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.050 7.258 493.540 48.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 476.425 0.000 509.735 76.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.825 54.974 500.225 78.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.785 0.000 348.235 70.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.020 -0.121 391.210 116.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 355.680 54.047 364.860 90.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.545 13.137 426.490 67.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.530 252.320 801.980 448.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.085 7.545 698.440 132.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.585 -0.101 676.870 75.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 700.215 16.899 710.335 26.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.415 170.448 347.045 322.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 372.075 133.562 388.335 161.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 188.355 418.155 222.085 454.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.965 197.699 291.095 297.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.470 30.686 273.235 107.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.410 350.064 852.280 479.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002067.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002067.txt
deleted file mode 100644
index 41d51fa2034a77b30f9de2034265f1b13a392020..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002067.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 255.010 256.068 334.230 474.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 817.880 0.000 842.400 118.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.040 6.896 700.095 65.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.890 23.286 696.405 145.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.395 7.374 738.060 143.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.025 0.000 786.335 126.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 497.705 48.325 506.425 60.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 490.810 0.000 529.055 129.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.030 109.279 412.975 143.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.575 0.000 678.590 75.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.310 0.000 509.220 51.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.820 6.906 491.180 41.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.815 52.869 499.080 77.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 356.385 53.785 365.430 90.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.590 0.000 473.025 50.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.480 12.255 428.945 68.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.375 331.089 360.160 525.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.455 29.109 628.525 108.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.625 29.532 770.270 159.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.125 31.557 720.965 159.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 887.015 220.622 953.325 440.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.275 193.493 752.160 376.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.730 199.688 293.700 300.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 374.980 133.673 389.185 158.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.470 30.313 272.855 107.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.260 425.574 769.265 502.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.695 312.810 219.460 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.915 46.512 357.465 195.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.410 245.687 192.915 502.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.150 289.786 126.140 543.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.380 139.204 284.205 292.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.980 162.132 253.865 290.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.475 170.201 349.490 320.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.590 110.372 653.330 254.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.965 -0.524 829.035 133.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.145 32.207 321.445 180.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.230 34.650 424.180 142.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.950 129.205 245.155 190.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 702.140 66.303 724.300 96.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.135 292.274 843.335 535.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 833.015 303.184 919.905 529.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.735 251.937 804.060 464.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 380.830 93.573 421.725 172.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 13.975 430.173 32.280 473.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.920 0.045 879.960 124.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.150 0.000 392.645 105.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.610 0.000 347.970 69.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 931.315 337.114 960.000 530.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 825.330 380.684 855.130 435.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.100 92.596 652.160 247.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 720.415 252.109 747.750 289.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.740 245.893 822.725 313.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 870.875 66.690 881.695 92.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.350 161.457 776.970 254.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.325 178.528 634.150 194.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.525 171.995 665.300 213.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.530 258.450 267.475 475.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 473.460 40.004 500.600 147.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.375 32.675 488.170 154.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.095 25.976 450.445 146.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.120 13.237 396.600 144.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 756.965 105.294 766.915 132.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 655.395 92.747 673.115 121.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 190.170 409.773 222.505 454.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002075.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002075.txt
deleted file mode 100644
index c067e6ec31e1527c2abd04690e9d9fe5c3b318c8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002075.txt
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 374.625 130.711 391.960 155.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 747.715 420.285 770.030 496.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 875.985 67.244 889.425 89.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 705.780 59.805 726.895 89.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 648.585 167.481 668.765 207.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 655.555 88.954 678.835 121.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.340 217.212 956.250 435.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.525 25.825 277.030 101.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 725.185 246.089 750.225 283.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.260 294.888 915.360 523.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 384.180 90.647 426.655 169.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.825 -0.358 828.865 128.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.025 185.922 761.190 365.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.365 286.335 850.285 529.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.620 240.564 819.255 447.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.690 -0.640 849.060 113.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.010 157.145 775.055 258.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 932.340 321.826 960.000 525.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 943.940 313.253 955.915 342.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.320 32.942 504.890 143.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.905 7.692 430.670 125.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.020 -0.393 472.775 130.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.050 3.158 494.510 39.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.530 -0.393 523.685 123.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.000 23.871 631.000 161.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.685 338.862 853.740 472.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 17.235 293.402 123.295 544.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 255.885 242.684 263.295 263.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.180 253.061 268.495 469.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.010 313.238 225.165 544.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.995 256.143 333.720 478.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.310 242.700 193.615 500.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.955 166.031 366.700 312.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.555 332.389 366.115 526.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_baggage 0.00 0 0.00 5.605 434.933 26.580 477.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.990 154.990 266.065 285.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 837.485 -0.609 884.015 121.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 823.045 365.820 853.480 423.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.585 18.602 700.785 139.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.400 196.293 302.575 291.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 617.210 172.866 637.390 188.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.610 -0.302 395.305 113.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.445 7.817 399.185 140.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.740 -0.428 703.335 125.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 763.970 98.358 772.210 122.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.040 124.551 246.805 263.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 359.315 50.108 368.695 85.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.545 -0.599 352.925 62.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.880 24.616 724.760 153.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.870 22.430 773.885 151.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.700 1.284 740.050 135.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.735 26.807 325.285 174.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.480 27.170 488.665 149.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 701.755 11.036 713.530 19.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.665 -0.544 784.075 116.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.845 39.339 362.615 188.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.760 105.193 657.190 249.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.375 22.727 450.000 141.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.585 31.199 422.645 158.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.755 135.325 282.825 296.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 200.870 408.574 221.095 452.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.670 -0.428 677.440 70.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.200 87.171 654.815 241.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.770 121.075 446.275 186.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.215 239.164 824.740 300.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002087.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002087.txt
deleted file mode 100644
index 683985bc089ee36c375c845fc477f00912149230..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002087.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 447.775 23.518 491.475 146.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.300 31.466 506.810 139.914 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.615 27.532 413.365 136.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.915 22.218 328.865 170.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.530 35.713 364.310 179.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.775 147.978 283.610 292.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.490 0.000 739.875 131.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.300 18.194 776.655 148.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.165 20.823 728.650 148.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.160 21.498 279.345 98.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.650 409.405 770.505 484.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.590 20.435 445.355 136.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.155 100.821 660.060 245.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.645 0.000 885.410 120.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.150 0.000 826.885 124.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.735 105.340 411.900 153.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.395 163.880 670.010 204.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 879.925 62.409 895.690 85.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 619.130 171.310 639.165 185.333 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.080 -0.222 707.530 63.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.230 9.389 706.180 130.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.580 0.871 489.480 41.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 486.465 0.000 513.300 120.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.875 20.078 633.225 93.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.105 83.630 657.190 237.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.950 5.747 434.360 134.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.750 3.486 398.290 136.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.655 0.000 474.730 127.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.025 0.000 354.730 58.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.255 0.000 783.970 73.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.620 0.000 397.130 59.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 359.065 48.144 369.615 77.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.195 0.000 679.020 66.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.850 0.408 854.970 112.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 707.375 56.349 730.610 87.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 656.645 78.140 681.580 111.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 770.670 91.065 781.965 118.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 375.370 128.303 391.275 153.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.050 251.454 264.315 468.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.115 251.741 332.760 475.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.430 330.606 374.735 523.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.330 288.950 909.225 519.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.490 274.544 844.020 511.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.715 179.721 764.160 362.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.425 219.197 956.660 439.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 385.690 89.090 423.955 167.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.160 157.115 384.310 309.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.010 312.105 233.800 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.835 233.824 821.535 453.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.945 330.561 849.910 458.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 934.300 310.936 960.000 520.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.525 116.789 454.175 171.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.125 147.761 775.725 240.866 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 732.770 240.347 754.450 277.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.935 245.928 198.065 504.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 206.270 416.865 227.680 453.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.395 184.910 308.565 307.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.095 124.103 241.035 283.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.470 294.148 126.170 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 115.450 337.270 135.790 377.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 3.890 435.865 30.580 476.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002088.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002088.txt
deleted file mode 100644
index 056f6792cf302bb017572971b8124b71286d0003..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002088.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 319.735 330.148 375.495 523.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.115 288.542 908.010 519.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.490 273.612 843.785 509.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.715 179.228 764.400 362.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.425 219.197 956.660 439.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 385.795 88.773 424.060 167.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 375.370 128.303 391.275 153.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 656.645 78.140 681.245 110.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.420 0.000 355.125 58.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 359.065 47.801 369.390 76.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.855 0.000 397.370 56.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.880 3.355 398.420 136.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.095 124.259 241.035 282.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.395 184.910 308.565 304.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.525 116.396 454.760 170.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.940 23.019 491.640 145.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.030 21.276 328.980 170.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.615 27.532 412.785 135.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.220 146.835 284.450 293.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.090 35.148 364.085 179.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.050 5.631 433.950 133.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.655 0.000 475.975 125.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.915 251.545 332.565 475.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.050 251.454 263.775 469.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.265 20.667 279.445 97.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.010 312.563 233.505 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 707.375 56.349 730.610 86.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.160 156.264 384.310 309.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.555 83.025 657.040 237.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 619.190 170.892 639.220 184.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.195 0.000 679.020 66.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.470 0.982 488.330 40.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.660 0.000 512.495 119.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.780 19.584 633.420 92.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.675 20.476 729.165 148.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.490 0.000 826.225 124.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.300 18.017 776.655 147.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.155 100.292 660.060 245.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.645 0.000 885.410 120.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.360 19.982 444.880 136.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.325 233.482 821.365 453.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 732.850 239.864 754.450 277.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.255 146.759 775.975 239.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.250 0.000 855.270 112.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.255 0.000 783.480 73.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.490 0.000 739.875 131.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.070 8.895 706.505 130.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.740 0.000 707.530 63.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 934.300 310.936 960.000 520.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.945 329.352 848.885 457.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.145 407.068 770.405 482.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.300 31.028 506.810 139.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 879.815 61.437 895.815 84.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 771.020 90.299 782.315 117.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.395 163.069 669.685 204.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.735 104.921 411.900 153.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 206.270 417.434 227.960 454.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 115.530 337.033 135.865 377.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.380 246.523 199.680 495.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 4.270 436.147 30.565 477.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.470 293.760 125.780 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002091.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002091.txt
deleted file mode 100644
index 172224fa76b7e7affee3247ab39efd2085cd2e15..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002091.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 819.645 0.000 854.620 111.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.650 0.000 739.550 129.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.100 0.000 782.055 72.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.120 8.533 706.355 130.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 708.220 55.478 731.610 84.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.350 0.000 701.530 64.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 207.775 418.502 229.250 458.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 116.225 340.519 136.300 381.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.525 30.640 506.690 139.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 656.970 76.497 681.690 110.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 879.775 60.243 895.720 84.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.450 163.366 669.595 204.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 770.950 90.647 784.010 117.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.460 19.503 444.385 136.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.860 28.439 412.320 136.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 8.895 437.965 30.260 480.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 935.915 312.513 960.000 519.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.190 34.917 363.835 178.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.860 19.644 329.995 169.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.200 252.965 265.610 471.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.585 314.457 234.470 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.295 293.825 126.280 544.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.715 125.024 240.575 285.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.290 0.000 678.555 65.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.880 105.249 412.165 153.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.300 20.677 281.280 97.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.085 180.558 309.705 287.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.685 249.515 201.070 507.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.430 116.330 456.235 169.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 375.490 128.752 392.045 154.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 385.810 88.395 424.055 167.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 619.200 170.861 639.650 184.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.360 19.090 633.480 92.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.695 82.466 657.280 236.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.235 -0.171 475.890 126.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.020 0.000 510.405 119.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.520 3.440 397.745 136.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.835 7.279 432.440 132.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.720 0.000 352.805 57.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 357.975 47.081 367.880 70.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.635 271.703 840.540 507.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.365 251.847 332.250 474.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 733.500 239.289 754.975 276.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.530 330.838 377.430 523.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.975 22.576 492.320 145.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.270 155.121 386.095 309.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.230 145.006 776.605 250.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.935 19.418 730.020 147.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 743.945 404.388 769.885 479.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.115 327.105 848.890 457.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.035 145.863 288.185 305.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.615 287.645 905.185 516.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 890.605 220.980 955.920 444.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.395 179.742 764.840 361.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.035 234.212 821.150 452.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.820 0.000 826.065 122.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.445 17.655 776.755 147.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.525 100.071 659.905 245.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.110 0.000 885.765 120.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002112.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002112.txt
deleted file mode 100644
index 932079604e505a8ffe91d34ba5e32071fe87bfc5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002112.txt
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 215.940 140.428 256.675 289.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.685 0.000 465.440 133.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.765 0.000 819.490 119.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.130 0.000 883.450 126.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.425 17.161 733.680 144.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.135 13.791 768.990 142.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.395 6.321 393.945 89.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.770 130.535 232.525 294.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 654.100 76.618 677.930 111.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 758.505 84.451 773.870 108.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 932.995 298.868 960.760 496.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.050 144.659 765.325 250.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 817.665 0.000 849.750 117.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.695 0.000 772.880 69.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.450 9.993 699.890 130.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.670 21.599 630.755 106.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.845 0.000 674.790 67.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.575 83.831 654.675 239.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.460 155.932 391.155 308.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.835 27.180 436.365 113.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.655 33.698 406.720 163.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.265 35.023 509.710 140.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.425 24.117 495.545 147.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.475 102.494 654.770 246.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 351.920 0.000 363.130 20.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.880 74.760 270.260 98.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 372.315 133.713 389.580 159.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 23.685 447.919 45.085 495.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 211.965 428.063 234.525 473.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.210 41.279 516.440 56.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.190 264.888 334.140 491.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.185 343.455 393.530 540.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.490 174.941 765.300 354.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 882.200 226.777 947.360 451.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 714.965 51.705 732.070 81.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.410 172.549 636.865 186.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.865 325.085 241.270 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.880 260.908 260.660 482.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.620 142.901 299.130 311.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.735 310.820 134.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.250 32.575 359.130 179.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.000 19.906 329.510 166.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.200 23.055 276.700 98.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 736.960 234.343 756.385 270.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.945 233.693 815.265 328.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 726.900 400.409 757.195 474.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.970 166.741 663.155 207.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.580 116.587 459.935 167.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.070 110.996 413.975 162.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.765 258.259 197.820 520.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 384.630 97.779 421.160 174.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.735 270.449 823.540 507.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.175 280.155 900.285 504.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 875.460 68.191 886.420 93.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002124.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002124.txt
deleted file mode 100644
index 02de0fac99bec4c4fb06f5c9f61f2c8eb6bfea70..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002124.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 364.155 5.344 392.650 57.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 876.265 230.953 942.335 457.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.250 31.945 357.050 178.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.765 312.170 127.870 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.210 20.546 628.645 158.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.700 227.528 304.495 244.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.570 0.000 771.100 69.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 715.870 388.109 746.580 462.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 749.810 86.335 763.145 113.726 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.220 142.095 258.235 294.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.320 132.142 223.350 296.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.690 345.511 395.830 540.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.040 263.377 265.180 482.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.870 264.228 340.300 492.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.200 333.361 236.750 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.830 266.525 189.480 534.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 381.665 95.437 416.150 176.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 103.015 360.304 125.140 401.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 646.315 167.199 660.580 208.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.070 277.858 885.020 503.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 870.330 70.196 881.365 95.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 736.860 229.513 755.070 264.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.155 72.614 667.620 107.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.300 49.454 726.090 80.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 369.545 135.688 387.580 161.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 200.420 437.094 241.125 482.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 11.630 453.797 29.970 500.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 914.320 280.971 960.000 499.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.535 141.662 761.315 327.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 613.975 175.324 633.555 186.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.045 0.000 718.380 124.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.800 0.000 398.110 127.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.195 0.000 816.525 118.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.295 0.000 846.340 119.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.505 171.773 760.780 351.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.345 5.838 694.685 125.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.630 21.851 494.905 144.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.065 100.459 651.505 245.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.720 81.333 654.475 238.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.895 223.141 810.265 437.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.265 16.375 723.840 143.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.435 12.955 764.280 141.888 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.975 110.870 411.710 159.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.835 35.516 504.550 141.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 479.085 0.000 515.150 59.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.490 262.823 822.130 494.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.000 139.420 305.440 298.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.475 0.000 734.960 114.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.090 111.026 459.810 168.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.220 0.000 465.650 133.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.125 25.639 428.865 109.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.130 35.768 402.815 168.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.795 18.798 326.840 165.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.660 0.000 881.865 127.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.990 150.240 388.575 301.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002126.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002126.txt
deleted file mode 100644
index 5eb5e37cd454d414ac9c0dd8982681ab39e482e6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002126.txt
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 6.670 313.732 124.770 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.245 265.961 265.630 494.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.480 133.623 222.735 299.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.305 345.717 396.445 543.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.770 150.431 388.190 302.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.435 142.095 256.725 297.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.460 32.887 356.975 179.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.065 0.000 395.180 128.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.000 139.420 305.440 298.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.790 111.288 459.455 169.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.505 112.875 411.475 162.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.860 35.798 505.280 141.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.505 172.816 760.780 352.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.410 6.306 692.840 125.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.120 23.135 494.425 145.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.505 101.516 651.155 247.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.470 26.243 427.610 109.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.220 0.000 465.125 133.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.400 20.868 344.635 165.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.315 35.582 401.870 167.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.070 278.468 882.445 504.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.655 16.995 723.080 143.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.135 14.829 762.980 142.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.600 264.470 340.545 494.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.780 337.537 234.540 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.710 0.000 716.660 126.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 369.175 136.811 386.915 162.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 613.455 176.206 633.335 186.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 8.015 454.482 24.545 502.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 199.875 439.204 240.745 483.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 381.795 96.087 414.470 177.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 101.720 361.523 123.360 408.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 94.575 268.414 188.230 535.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.805 82.522 654.475 239.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.080 0.000 770.235 69.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 736.525 230.142 754.390 265.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 295.350 228.687 305.145 245.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 749.615 89.337 761.410 115.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 714.705 388.003 744.570 462.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 707.905 51.479 724.620 80.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 869.815 73.148 881.045 97.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.665 167.199 660.455 207.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 646.560 72.569 664.965 107.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 876.265 231.608 941.410 458.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.840 262.369 822.130 492.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 813.635 0.000 846.845 121.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.245 0.000 881.185 129.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.290 0.000 815.515 117.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.700 223.297 810.075 434.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 912.275 281.263 960.000 499.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.535 141.662 762.075 327.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.970 0.000 514.220 60.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.210 21.271 628.645 159.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.585 0.000 737.060 114.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002164.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002164.txt
deleted file mode 100644
index 0be2143606c525e16d83d9aea4e4bb3022de195d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002164.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 665.135 18.370 704.555 141.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.535 9.319 664.195 127.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.045 149.111 383.875 297.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.265 50.854 388.275 155.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.665 41.394 413.710 127.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.965 1.481 445.250 141.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.490 17.887 477.595 51.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.180 249.807 913.075 473.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 603.520 181.379 623.800 194.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.915 139.073 328.230 312.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.600 36.085 335.970 180.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.330 43.560 496.785 149.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.205 26.671 466.980 150.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.380 285.726 327.695 517.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.245 367.477 404.200 544.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.305 108.755 640.040 254.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.615 171.874 746.565 346.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.355 216.618 810.700 430.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.615 29.250 617.865 102.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.040 295.160 166.460 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.985 287.741 236.450 514.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 524.040 -0.081 532.660 25.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 899.925 345.919 914.285 380.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.705 110.734 455.025 174.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.950 -0.766 803.165 113.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.720 141.697 757.115 247.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 714.575 229.790 734.735 264.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 746.270 89.488 762.445 114.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.435 -0.020 412.815 41.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 465.500 1.652 503.215 68.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.985 0.000 461.065 36.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.180 341.662 99.100 543.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.420 161.306 237.610 319.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 166.415 150.285 203.160 325.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 315.195 219.640 326.235 236.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.615 255.735 788.060 481.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.035 366.092 204.505 543.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.435 -0.821 684.075 125.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 693.560 382.860 715.325 453.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.825 -0.373 728.115 115.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 692.730 50.773 709.585 80.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.605 269.366 960.140 479.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.700 1.481 866.300 142.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.575 13.630 827.745 138.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.850 17.781 754.220 143.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 511.360 0.000 527.685 20.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 372.905 114.230 405.935 173.526 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.150 131.285 397.040 174.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.480 24.334 415.865 95.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.380 24.017 347.400 167.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.545 84.985 256.035 105.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.780 29.950 262.780 107.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 174.425 474.277 205.825 521.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.750 274.403 849.085 495.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.485 14.094 390.300 49.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.040 0.086 366.235 140.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 862.475 81.489 875.585 106.382 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 636.140 175.430 653.950 216.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002185.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002185.txt
deleted file mode 100644
index 66c4876ac3bc382671a076043f6c34898603fe90..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002185.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 375.060 42.900 412.690 128.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.090 53.982 382.675 172.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.040 24.666 461.690 148.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.635 1.975 434.605 137.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.295 131.880 317.195 299.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.725 163.930 234.665 321.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.585 31.406 325.850 171.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.330 144.800 381.895 290.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.985 29.567 260.955 105.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.810 107.420 637.780 253.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.895 43.243 493.845 147.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.490 356.441 96.605 544.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.055 375.703 189.685 544.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 307.430 211.853 314.100 220.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.475 153.101 198.395 328.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.390 292.178 237.240 521.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.745 294.581 324.035 524.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.115 89.135 860.700 114.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 679.580 375.405 702.370 445.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.375 -0.000 527.620 18.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.260 178.810 620.815 192.838 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 712.050 226.898 730.310 258.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.320 110.729 441.260 173.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.045 304.927 153.495 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.680 134.303 388.685 175.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.810 -0.171 728.625 112.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.975 -0.141 754.620 98.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.105 0.000 672.480 120.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.865 134.086 760.515 250.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.135 213.898 812.325 425.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.480 14.154 820.645 138.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.225 0.076 798.010 110.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.080 5.762 860.055 146.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.295 5.294 650.035 121.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.855 11.459 746.435 134.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.700 16.879 694.685 138.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 461.395 1.491 497.705 69.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.380 0.000 456.965 118.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.175 28.550 405.665 75.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.530 20.163 345.455 165.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.155 3.944 356.810 143.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 365.200 114.985 398.820 168.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.510 168.423 744.255 309.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.095 250.532 773.785 478.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.585 263.225 827.920 478.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.340 256.521 908.980 486.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.295 257.196 960.525 462.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.645 376.569 414.510 543.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 152.655 494.038 196.925 532.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 633.545 174.669 652.870 215.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 687.330 46.054 701.755 75.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 736.055 80.305 753.375 100.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.810 28.565 614.640 100.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002186.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002186.txt
deleted file mode 100644
index 80140fd75a13f77210283380b4857e870be36759..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002186.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.605 174.674 652.780 215.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.040 24.299 461.630 147.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.160 163.830 234.340 321.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.660 143.903 381.235 290.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.190 28.353 616.215 101.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 735.635 80.648 753.395 100.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 686.370 46.492 702.230 75.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.285 5.762 860.055 146.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.980 -0.081 729.185 110.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.620 0.000 670.445 119.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 151.350 494.758 195.785 532.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.160 -0.131 754.805 99.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 712.025 226.309 729.705 258.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.870 212.518 812.475 425.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.800 131.930 760.470 251.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.615 109.969 637.870 252.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.720 4.236 648.790 120.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.175 376.040 414.030 544.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 307.370 211.314 313.575 219.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 903.350 256.345 960.525 462.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 848.335 86.607 859.625 114.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.975 249.983 773.975 477.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.135 168.046 744.120 308.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.340 257.458 911.005 487.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.315 263.225 827.440 478.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.990 29.391 261.115 105.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 364.870 117.031 397.755 161.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.135 295.442 324.535 525.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.580 0.000 525.290 18.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.170 291.901 237.240 520.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.515 376.750 189.065 544.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.525 356.975 94.090 545.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.130 153.101 198.395 328.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.420 177.117 620.585 191.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.110 11.233 746.435 136.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.410 0.000 799.400 109.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.635 1.975 433.820 137.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.700 16.093 694.715 138.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.425 43.243 493.405 146.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.485 130.666 315.055 299.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.995 14.361 814.840 138.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.585 31.305 325.340 170.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.260 54.486 382.455 173.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.275 374.458 701.630 444.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.945 42.543 411.920 127.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.870 132.892 387.600 175.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.225 0.902 497.450 69.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.560 305.053 153.020 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.115 110.074 440.350 173.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.035 28.137 405.900 75.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.295 3.460 356.135 144.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.420 -0.363 455.985 119.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.370 18.828 345.835 164.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002191.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002191.txt
deleted file mode 100644
index c5b1afc9b1a64412bf6a6d8b03f0d9b2026cd774..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002191.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 733.485 77.822 750.430 102.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 674.615 368.600 698.200 439.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.740 0.000 525.665 17.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 631.725 172.700 652.000 213.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.450 0.000 693.435 105.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.710 163.276 744.130 307.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 905.470 254.083 960.640 459.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.345 -0.201 665.275 116.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.575 245.923 772.200 473.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.760 260.631 824.885 475.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 682.290 45.842 697.940 73.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 146.220 483.848 192.980 536.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.970 105.486 636.925 250.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.205 1.748 638.955 86.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.520 0.000 762.760 96.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.650 28.399 323.985 169.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.025 0.000 799.860 107.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.710 54.924 379.980 170.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.290 128.737 314.980 296.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.695 166.504 233.450 320.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.165 376.982 415.695 544.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.595 140.700 376.850 288.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.985 291.297 244.170 518.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.095 297.074 324.430 529.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.055 358.496 82.565 544.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.535 379.521 182.125 544.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 599.810 176.019 619.765 190.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.840 27.049 261.845 103.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.910 0.000 728.330 107.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.490 128.570 759.990 244.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 712.875 222.410 731.335 253.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.300 0.000 756.100 96.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.655 41.193 492.340 144.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 813.350 3.057 859.845 145.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.190 14.678 816.480 138.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.520 10.623 742.105 134.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.430 13.817 690.010 134.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.900 256.038 912.915 486.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.290 25.724 614.730 98.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.925 300.343 840.790 424.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.525 208.760 811.295 417.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.435 -0.297 451.410 117.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.405 16.688 348.055 160.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.655 25.361 405.275 87.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.905 0.000 382.675 55.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.630 306.086 147.235 544.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.825 106.281 436.825 172.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.155 133.557 385.965 172.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.790 0.186 494.285 66.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.950 22.858 463.720 147.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.200 41.913 410.470 127.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.145 2.136 433.235 133.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 847.275 84.426 856.870 112.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.710 0.000 327.805 44.694 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.395 0.700 353.520 142.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.440 152.854 198.595 327.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002197.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002197.txt
deleted file mode 100644
index a14454a9e318831a9d530fe341ce25fa83e4fe7f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002197.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 739.880 202.947 812.560 406.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.965 294.369 839.675 415.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.245 246.845 959.730 451.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 670.630 362.626 695.190 431.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.925 130.212 760.410 242.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.110 171.204 651.385 211.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 143.040 488.794 183.970 537.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 679.030 41.067 694.205 70.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.865 8.719 739.055 132.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.005 0.131 633.750 76.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.160 104.574 637.515 249.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.385 240.821 770.945 463.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.620 257.292 823.055 474.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.105 254.859 914.640 485.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.895 0.000 694.245 104.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.775 159.815 742.855 330.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.650 1.264 433.590 128.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.150 20.627 464.215 144.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.550 10.925 686.990 132.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.765 52.400 375.855 168.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.520 294.541 242.340 519.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.310 43.082 408.800 127.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 816.515 323.232 841.640 374.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.920 0.000 447.975 116.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.415 0.000 381.785 60.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 730.230 75.823 745.900 103.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.170 166.655 231.555 326.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.880 154.703 196.900 326.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.450 127.356 317.805 294.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.775 137.164 380.880 285.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.045 27.044 321.855 162.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.230 0.000 803.490 102.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.980 24.107 613.450 96.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.340 27.356 275.570 101.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.845 0.000 354.625 141.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.465 -0.010 525.570 16.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.790 -0.191 662.755 115.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.640 0.000 728.550 105.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.935 0.000 490.075 62.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.055 132.222 381.105 171.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.750 101.663 434.760 169.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.420 306.438 141.020 544.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.910 13.691 812.290 139.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.795 39.500 492.545 144.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.855 379.289 175.800 547.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.590 2.554 860.690 143.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.260 0.000 757.800 90.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.335 357.897 71.740 546.987 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.280 379.228 417.315 545.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.625 295.578 323.785 530.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 599.460 176.004 618.835 188.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.065 25.805 257.855 101.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 846.825 83.887 857.390 111.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.010 14.330 344.210 157.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 714.655 219.514 732.315 249.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 308.035 209.581 315.200 224.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.150 24.687 404.710 80.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 808.820 14.542 819.525 46.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002198.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002198.txt
deleted file mode 100644
index 193478c58d5e8950f57a209dba68a40ea7fe7b6b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002198.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 228.320 294.495 323.970 531.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.215 378.518 417.720 547.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.715 356.572 70.545 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.655 294.354 238.970 523.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.250 379.636 175.225 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 508.470 0.000 525.005 15.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 846.750 86.295 858.245 111.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.825 27.150 275.530 102.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 816.125 321.887 841.940 372.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.180 52.783 374.875 166.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.140 26.822 321.645 148.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.445 20.314 464.700 144.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.565 1.234 433.935 128.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.460 12.583 811.850 138.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.440 38.130 492.545 142.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.445 7.460 738.340 130.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.085 1.234 860.550 143.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.770 103.340 637.035 248.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.955 8.513 687.555 131.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.670 42.981 408.395 126.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.295 -0.065 442.945 116.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.475 0.000 355.035 141.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.640 13.771 349.290 156.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.210 23.619 404.380 80.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.790 0.000 381.735 58.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.010 0.000 803.465 101.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.460 23.463 613.415 96.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.160 129.331 760.510 241.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.660 0.091 728.125 104.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 599.320 174.312 618.820 188.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.035 254.506 915.050 483.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.180 245.364 958.570 448.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.810 239.672 770.405 462.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.840 256.773 823.355 474.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.165 0.222 633.385 76.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 677.450 40.724 694.220 69.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.605 170.479 651.295 211.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 729.520 75.656 744.980 102.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.205 0.000 694.285 103.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.775 25.024 258.875 101.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.445 158.480 744.305 329.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.010 100.368 434.475 169.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.485 305.053 139.385 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 714.820 218.179 732.185 247.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.385 293.473 839.735 414.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.480 0.000 489.260 54.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 308.030 208.443 316.025 223.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.285 133.048 380.280 160.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.525 0.000 757.930 89.362 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 142.365 487.973 183.945 536.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.440 0.000 661.890 114.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.530 154.758 196.550 328.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 669.820 360.753 694.255 430.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.255 126.636 318.810 294.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.625 165.693 230.845 326.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.530 201.527 812.525 406.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.900 137.289 379.585 284.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002211.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002211.txt
deleted file mode 100644
index cea094711e24b979e97450768d082c0896832bfe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002211.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.990 353.001 689.045 423.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 846.345 81.157 862.990 110.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 812.770 315.147 837.945 367.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 597.920 172.639 617.760 186.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 721.125 72.307 732.360 93.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.945 167.884 649.485 209.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.180 194.943 813.145 404.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.945 259.312 913.740 491.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 885.830 233.361 951.080 437.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.660 0.000 759.205 87.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.405 121.680 765.155 239.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.470 0.000 696.395 97.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 309.850 196.238 318.785 209.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.605 0.020 649.040 104.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.480 20.073 610.955 114.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.880 153.071 191.820 322.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.400 297.079 241.550 532.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.675 99.940 635.110 245.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.065 2.655 679.455 124.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.325 381.974 167.600 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.650 2.252 733.185 124.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.425 9.011 806.685 137.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.835 0.942 859.775 142.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.335 153.489 744.190 279.022 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.045 232.318 767.530 456.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.200 249.983 826.085 467.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 133.465 499.528 170.760 541.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.065 23.876 274.975 121.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.605 380.820 420.415 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 671.870 34.166 687.585 63.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.055 0.000 822.190 58.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.385 286.915 840.930 411.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.010 132.600 375.345 280.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.205 49.872 368.905 165.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.625 39.566 408.120 126.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.915 0.000 437.125 123.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.065 12.955 462.385 141.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.520 34.171 491.205 140.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.280 163.034 230.115 335.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.145 116.406 321.105 282.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.190 22.908 320.065 140.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.585 0.000 482.545 116.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.365 0.000 625.700 72.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.370 293.166 323.645 528.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.660 3.445 405.755 42.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.145 10.135 348.145 153.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.410 0.000 353.800 137.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.715 24.828 381.955 81.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 363.281 61.940 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 715.390 211.042 733.060 236.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.325 306.897 134.175 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.810 22.475 256.650 98.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.455 94.555 432.110 166.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002214.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002214.txt
deleted file mode 100644
index ac39007a8606ca96d7c00d20683467db0a0badaa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002214.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-backpack 0.00 0 0.00 814.475 315.147 840.255 367.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.385 168.192 648.790 209.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.580 248.815 826.610 464.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.460 384.668 160.730 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.990 153.816 744.620 274.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.355 0.000 352.895 137.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.590 10.945 353.000 154.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.480 26.001 380.625 81.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.385 4.619 407.015 41.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.480 10.603 804.940 140.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.995 0.000 623.210 70.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.180 0.000 481.280 116.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.840 0.000 759.470 86.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.670 0.000 696.960 96.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.925 195.019 813.155 404.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.080 234.137 949.290 437.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.935 0.000 396.255 43.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.675 286.220 842.385 409.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 719.665 71.732 729.960 92.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 309.180 194.692 317.490 206.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 366.319 61.420 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.645 51.232 367.800 166.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 129.600 506.615 168.375 544.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.325 20.994 611.665 113.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.590 24.253 275.005 140.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.695 295.347 323.390 530.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.865 121.176 765.950 270.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 669.535 34.791 685.700 64.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.750 262.339 912.480 494.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.970 0.000 647.480 103.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.720 15.902 461.870 142.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.530 35.028 490.495 140.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.275 40.357 408.260 128.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.415 0.000 437.460 125.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.930 23.004 319.750 139.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.190 309.783 135.305 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.875 95.084 431.480 166.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.895 382.402 421.155 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.795 115.736 319.770 282.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.310 166.172 231.105 340.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.370 3.284 678.575 125.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.575 131.875 373.675 279.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.905 353.751 688.205 423.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 845.370 83.811 864.335 111.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.685 1.425 731.550 124.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.770 23.387 258.125 99.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.395 0.000 320.630 49.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 598.125 171.622 617.610 186.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.540 232.978 766.795 456.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.455 1.894 859.585 144.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.690 154.461 195.360 327.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.795 297.679 241.895 532.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.690 100.464 634.920 246.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002217.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002217.txt
deleted file mode 100644
index fa479cf5fddae0ed3b7443d221fc1d3690f5dd88..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002217.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 353.260 25.306 380.050 84.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.565 10.119 351.785 153.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 847.675 85.166 865.220 111.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.425 0.000 395.705 40.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.525 22.808 257.670 98.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.590 94.898 430.815 165.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.320 0.000 350.050 136.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 125.535 509.582 166.485 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.520 4.735 408.095 61.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.330 0.000 479.525 116.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.655 15.343 462.645 140.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.540 382.266 422.570 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 882.605 233.638 947.150 436.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.525 296.525 322.105 533.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.315 247.213 827.300 462.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.265 261.669 911.160 497.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.215 283.777 843.600 403.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 714.635 210.468 734.100 245.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.630 311.732 134.905 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 308.345 192.828 316.650 204.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 598.085 172.503 617.115 185.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.620 99.814 634.580 245.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.265 153.720 745.080 269.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.315 232.424 766.110 456.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.875 11.636 802.855 140.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.930 0.000 728.590 123.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.985 0.000 645.855 86.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.220 2.765 675.670 124.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.080 0.000 831.760 60.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.085 3.093 858.700 146.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.915 22.354 318.715 136.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.300 51.902 367.105 168.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.690 0.000 437.825 125.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.170 40.367 407.875 127.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.740 166.560 231.235 343.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.780 368.510 61.920 547.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.130 114.764 317.405 281.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.185 130.061 373.350 275.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.830 386.885 157.045 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.190 296.440 240.310 533.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.470 194.621 813.225 403.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.830 119.494 765.955 270.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.240 34.438 490.515 139.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.050 0.000 620.325 70.362 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 814.495 313.001 841.350 365.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.460 0.000 758.500 86.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.260 0.000 697.905 95.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.170 19.947 611.440 112.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.210 154.184 194.900 332.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.470 352.729 687.415 422.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.495 23.533 276.105 140.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.045 0.000 321.035 47.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.855 34.771 683.965 64.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.925 167.245 648.480 208.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 715.290 68.751 728.350 91.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002222.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002222.txt
deleted file mode 100644
index 3680759be3dc308188ac5b530c8a31229eff0324..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002222.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 723.820 0.000 757.770 84.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 306.370 190.309 314.940 200.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.920 193.523 815.115 402.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.870 116.189 765.360 278.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.090 0.000 437.355 125.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.690 33.033 490.070 139.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.605 83.847 868.090 109.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.510 41.399 406.020 129.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.385 296.641 237.550 530.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.585 0.000 644.395 83.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.965 18.909 610.685 114.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.950 127.311 374.360 272.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.315 369.663 62.830 545.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.600 389.942 153.115 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 713.040 208.689 733.795 246.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.640 298.555 320.930 533.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.970 53.519 366.320 166.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.765 19.619 318.445 138.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.200 113.862 315.955 279.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 596.980 169.804 616.685 184.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.570 167.063 232.705 343.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 119.395 514.815 162.245 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.770 66.212 723.895 88.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.990 243.203 828.925 453.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.300 22.430 278.325 139.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.445 155.775 195.515 334.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 813.330 279.626 844.895 401.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 882.055 232.555 943.330 431.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.740 152.113 744.590 265.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.085 383.414 425.235 545.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.130 230.706 763.950 454.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.830 260.989 908.865 496.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.000 0.000 318.620 47.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.210 94.203 430.265 164.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.340 21.453 259.760 97.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 814.030 309.486 844.935 360.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.070 315.696 134.465 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 898.150 354.169 909.300 392.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.040 8.276 351.345 150.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.590 -0.176 349.790 136.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.985 0.000 394.770 41.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.060 23.301 382.470 104.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.725 0.000 476.315 49.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.640 14.557 463.360 139.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.745 0.000 616.680 71.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.965 98.796 633.910 244.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.370 0.000 735.720 96.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.145 0.000 697.835 94.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.100 33.713 681.350 63.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 628.600 166.293 647.125 207.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.910 350.880 686.695 420.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.725 10.900 482.485 30.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.855 1.597 858.000 145.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.065 13.051 800.930 140.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.465 0.176 724.675 121.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.885 1.884 674.310 123.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002227.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002227.txt
deleted file mode 100644
index ada751640378880deff3a57392daf46ec204004b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002227.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.265 89.488 269.460 102.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.260 11.162 481.630 31.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 303.575 188.944 312.095 199.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.110 0.000 737.580 95.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.870 0.000 694.060 93.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.610 0.000 757.360 80.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.620 189.886 815.480 397.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.450 115.071 765.120 290.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.765 62.903 723.705 88.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.960 52.788 363.950 165.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.085 385.978 428.795 542.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.620 112.855 312.245 277.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.465 18.058 317.480 137.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.510 167.925 233.695 344.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.645 124.737 374.210 271.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.615 21.145 256.565 96.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.605 0.000 612.855 46.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 850.815 83.665 869.210 107.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.725 32.841 678.890 61.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.060 302.907 317.005 538.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.410 21.654 381.540 83.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.090 7.148 353.390 148.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.110 0.000 312.565 46.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.700 0.000 337.510 135.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.790 22.042 278.645 119.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.995 92.228 429.895 165.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 371.623 59.255 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.830 391.136 151.165 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.005 12.749 800.610 141.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.680 0.917 857.940 145.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.085 0.796 670.415 122.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.270 -1.108 720.705 121.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.405 97.814 634.290 243.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.640 13.469 463.685 138.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.490 31.965 489.680 138.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.655 43.036 403.645 128.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 596.700 168.796 615.970 183.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.390 0.000 640.730 82.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.765 241.163 828.625 453.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.920 228.087 761.860 450.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.505 150.104 742.000 266.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.250 260.455 907.260 496.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.725 277.289 845.030 400.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.030 349.339 686.355 419.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 116.680 516.971 157.370 544.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.325 298.036 229.425 533.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.525 228.117 941.025 428.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.505 317.746 132.555 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.695 0.030 437.085 122.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.750 157.564 195.985 336.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 628.710 166.318 646.670 207.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.985 0.000 393.760 43.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.850 206.121 734.195 244.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 813.275 303.638 845.260 356.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 897.115 353.590 911.170 394.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.255 0.000 473.660 47.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.645 18.425 610.055 97.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002228.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002228.txt
deleted file mode 100644
index 886dd4fdc622b4774a7beb2388929fa20e58c762..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002228.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 627.310 166.046 646.465 207.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 850.965 80.668 868.905 107.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.645 32.237 678.170 61.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 596.050 168.700 616.065 183.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 712.115 205.713 733.985 243.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.680 0.917 857.580 143.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.320 63.290 723.115 88.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.590 0.000 737.690 95.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.620 0.000 756.935 79.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.485 0.000 641.365 81.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.415 0.000 692.870 92.923 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.510 115.529 764.685 289.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.925 0.000 612.150 41.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.635 0.000 311.595 46.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.050 227.478 761.170 450.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.735 7.001 354.010 73.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.955 -0.126 337.790 135.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.700 0.000 473.380 47.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.515 21.135 383.220 83.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.855 17.730 610.730 106.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.770 188.763 815.605 395.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.300 97.517 634.290 243.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.735 0.796 670.395 121.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.020 277.380 844.435 400.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.215 227.261 940.400 425.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.755 13.303 800.845 141.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.925 149.363 741.925 265.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.985 -1.108 720.175 121.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.810 390.642 149.755 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.225 240.524 828.340 452.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.370 17.927 317.480 136.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.140 112.386 311.750 278.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 255.875 86.325 268.665 101.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.995 260.364 906.130 496.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.490 31.617 489.730 137.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.445 13.273 463.990 138.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 371.421 61.775 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.215 91.442 430.440 163.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.885 20.536 256.140 96.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.255 21.695 278.580 119.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.245 168.056 234.095 344.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.610 158.385 193.380 335.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.220 43.727 403.385 128.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.195 124.581 373.455 271.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.830 52.773 363.475 164.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.050 11.016 482.075 31.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.370 0.000 393.855 41.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 115.430 516.246 156.885 544.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.320 386.376 429.745 542.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 659.990 349.107 686.180 418.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.940 298.339 224.885 535.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.460 303.426 316.380 538.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 302.515 188.365 311.005 198.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 812.900 303.099 844.275 356.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 897.405 354.149 911.410 394.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.245 317.656 132.185 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.350 0.030 436.765 122.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002229.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002229.txt
deleted file mode 100644
index 3b164fd5a5c46daf8f4b709fc0fb9fddce8415ea..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002229.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 332.810 124.581 373.585 270.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.990 386.683 430.495 542.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.165 111.021 310.940 277.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.145 167.215 235.005 343.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.130 12.749 800.105 140.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.045 298.999 226.705 535.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.960 204.635 734.290 241.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 596.485 168.272 616.080 182.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 812.530 304.257 845.250 356.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 301.890 187.871 310.460 197.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 897.140 355.031 911.645 394.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 878.530 225.815 940.065 422.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.835 260.178 905.970 495.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.160 63.064 722.400 88.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.020 187.771 815.805 395.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.150 115.358 764.640 288.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.150 0.000 738.070 94.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.120 0.000 692.060 92.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.940 0.000 640.470 81.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.055 17.554 317.295 136.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 659.375 348.266 686.130 417.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.345 158.762 193.230 335.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 850.640 80.577 869.655 107.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.590 391.645 150.540 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 628.750 165.784 645.970 207.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 471.055 9.868 482.415 31.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.375 0.000 756.380 79.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.945 0.000 611.120 41.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.120 0.337 858.275 144.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.730 148.457 742.565 264.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.045 226.228 759.790 449.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.485 239.375 828.775 453.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.385 276.982 844.370 399.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.345 303.648 315.150 539.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.140 17.277 609.840 92.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.030 97.336 634.290 243.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.760 -1.108 719.025 120.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.130 -0.141 669.305 121.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.710 20.697 381.955 83.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.005 0.000 473.460 48.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.275 30.882 489.510 137.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.640 12.804 463.045 137.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.380 20.158 255.920 96.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.465 0.000 310.165 46.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.930 51.987 363.230 165.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.965 6.488 354.435 72.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 371.819 59.325 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.240 90.601 430.140 163.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.560 21.060 279.730 129.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.390 31.461 677.760 60.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 114.820 517.430 157.180 544.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.115 0.000 338.140 133.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.925 317.474 131.570 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.985 0.030 436.765 121.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.850 43.243 403.155 127.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002239.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002239.txt
deleted file mode 100644
index fe916b7b401c169f619f1b553c3b7efa946a0ded..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002239.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 657.905 339.914 685.655 408.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 700.840 60.172 715.855 79.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 101.015 507.874 153.940 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.255 158.299 191.750 336.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 595.510 165.623 615.390 180.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 712.020 200.635 734.925 234.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 295.895 180.961 303.620 193.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.710 0.000 392.420 40.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.625 0.000 632.675 64.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.165 0.000 602.535 35.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.600 112.739 764.240 294.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.815 178.049 818.050 380.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.390 0.000 757.005 76.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.635 14.995 314.520 140.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.730 121.791 370.250 267.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.610 18.123 282.475 105.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.810 18.224 254.830 93.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.065 2.957 357.080 51.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.975 0.000 343.370 134.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.260 19.856 377.335 79.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.045 0.000 468.565 46.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.090 304.383 222.475 543.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.920 0.030 432.430 117.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.590 40.483 402.235 127.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.160 27.638 488.935 134.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.935 9.701 460.540 133.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.150 8.482 799.080 138.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.620 49.428 359.270 162.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 854.080 82.068 867.300 108.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.330 102.645 304.030 267.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.930 215.182 936.690 411.914 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 236.110 66.348 253.930 90.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.960 318.094 126.650 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.060 -0.232 682.950 84.773 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 657.860 25.911 673.760 53.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 926.335 192.929 961.155 416.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.340 262.158 903.190 499.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.790 235.849 827.515 449.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.995 269.834 840.490 389.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.180 143.132 742.860 267.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.920 218.481 751.810 436.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.150 15.126 608.020 102.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 368.228 55.520 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 627.140 162.837 644.885 204.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.215 84.063 430.230 160.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 894.200 358.980 911.180 400.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.240 94.565 632.955 240.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 469.275 6.397 479.840 27.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.815 390.617 439.365 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.065 302.101 306.925 540.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 806.690 -0.982 860.020 142.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 809.240 300.469 837.845 350.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 254.565 83.267 268.380 100.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.045 0.000 663.525 114.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.480 -0.554 740.210 92.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.405 -0.484 710.535 117.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.380 392.919 142.195 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.805 166.414 237.735 341.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002243.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002243.txt
deleted file mode 100644
index dcb3f5bb41a8cc5c2e50d865a21d2c781f25a179..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002243.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 656.515 23.780 671.470 52.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 697.890 57.548 712.760 71.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.420 391.337 442.995 544.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 295.175 179.903 302.485 192.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.160 305.144 220.120 543.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.555 102.645 302.865 266.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.450 166.907 238.390 343.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.630 49.177 357.230 187.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.275 14.043 313.055 139.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.830 40.014 400.200 128.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.370 120.501 370.250 265.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.750 10.286 459.730 132.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.580 -0.443 432.525 114.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.025 14.774 607.485 102.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.185 26.616 488.525 134.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 833.005 265.543 902.420 504.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.840 267.462 841.170 388.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.040 17.987 284.050 103.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.620 16.965 254.620 92.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.110 -0.509 697.940 86.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.960 -0.292 740.590 90.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 29.660 395.941 137.480 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.120 234.902 826.095 450.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.870 94.228 632.440 240.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.720 -0.957 707.665 114.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.050 -0.630 661.440 114.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.250 -0.982 860.020 144.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.715 8.885 798.990 138.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.400 141.929 743.800 266.016 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 657.250 337.436 684.900 406.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 236.190 70.453 247.465 89.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 892.905 363.306 910.625 402.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 468.310 6.362 479.815 27.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 627.025 163.039 644.730 204.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.450 198.751 735.265 233.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 596.270 165.482 615.425 179.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.800 217.283 749.990 436.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 806.990 296.208 836.555 347.349 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.485 0.000 757.380 76.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.800 213.958 934.590 411.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.630 0.000 598.760 34.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.000 0.000 630.250 63.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 922.930 192.833 960.000 414.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.960 110.795 765.860 282.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.515 78.447 274.755 97.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.310 0.000 345.740 138.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.760 21.438 372.915 82.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.875 2.252 361.315 50.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.255 0.000 466.960 48.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.055 83.167 430.275 163.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.165 176.729 819.700 375.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.685 373.743 50.490 544.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 24.530 319.978 125.210 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 853.820 83.418 867.550 108.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.840 301.356 304.825 541.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.150 158.732 189.615 337.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 94.850 513.047 151.820 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002260.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002260.txt
deleted file mode 100644
index 997a2a8061d2ff78937ac6e0b323e4fb358b52af..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002260.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.815 163.009 614.100 178.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 464.080 9.248 477.160 31.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.625 0.599 857.345 147.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.000 12.945 791.875 143.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.460 21.448 382.080 113.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.240 0.126 344.830 77.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.955 0.196 368.490 48.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.005 16.718 252.860 91.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.765 330.027 112.525 470.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.505 93.024 631.810 239.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.725 -0.539 697.340 110.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.675 102.549 771.855 281.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.440 138.347 744.730 293.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.905 410.614 114.125 547.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.265 398.415 451.195 546.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.120 268.283 902.405 510.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.850 208.241 923.210 394.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.580 -0.101 807.920 80.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 887.850 372.041 906.315 408.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.560 306.171 217.915 543.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.870 162.681 188.880 315.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.540 171.975 237.095 350.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.365 113.787 368.930 259.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.095 128.656 332.345 243.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 919.650 182.562 960.000 398.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.915 -1.617 741.970 85.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 625.555 161.825 644.265 202.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 846.500 86.919 863.130 113.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.930 0.000 653.050 111.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.675 215.152 752.840 435.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 651.615 333.653 683.595 402.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.145 14.406 600.465 151.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 292.945 181.535 302.845 198.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.615 262.435 844.435 379.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.850 309.415 308.015 541.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.880 99.476 304.605 264.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.175 53.267 347.885 162.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.735 43.152 385.460 131.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.435 -0.806 437.450 148.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.210 8.442 461.325 131.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.165 25.291 481.030 132.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 803.775 288.577 837.760 339.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.305 175.611 823.760 380.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 710.785 194.440 735.715 230.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.405 81.056 427.745 160.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 685.795 58.168 701.410 71.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.170 225.080 817.590 435.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 643.135 21.856 658.175 52.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.035 77.223 644.960 232.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.755 11.756 305.380 124.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002269.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002269.txt
deleted file mode 100644
index 4372f07e6015b87fc816f26e943ed7d73a01539a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002269.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 685.330 136.826 746.800 249.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.410 315.601 305.015 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.115 314.855 210.765 552.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.470 414.488 106.880 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.720 404.348 455.700 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.295 211.898 750.600 427.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.245 222.214 811.645 432.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.780 258.944 846.255 377.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 829.505 269.889 899.075 513.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.565 164.147 613.805 178.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.305 44.497 379.200 157.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.820 125.996 332.610 241.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.860 95.548 307.085 255.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.095 10.553 301.675 117.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.240 170.212 820.275 281.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 711.325 193.553 738.165 227.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 918.680 176.029 960.000 393.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 807.740 283.182 841.560 342.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.800 167.023 188.690 327.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.650 173.158 235.920 350.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.755 77.611 644.415 231.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.005 113.137 371.330 256.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.705 -1.184 857.930 147.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.090 12.598 788.970 143.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.875 52.783 343.420 152.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.860 0.000 757.395 70.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.515 58.747 696.720 82.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 634.530 19.529 650.345 48.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 625.255 161.644 644.185 201.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 844.565 85.927 860.560 112.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.315 0.000 809.895 79.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.730 0.000 403.325 54.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.550 22.641 381.515 96.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.880 0.000 344.255 76.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.875 0.438 438.560 149.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.440 7.797 460.135 131.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 293.605 176.750 304.365 193.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.855 80.039 424.795 160.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 648.845 328.067 681.790 395.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.745 26.162 480.260 132.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 505.300 0.000 518.600 11.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.785 102.504 768.985 274.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.235 92.923 631.770 238.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 462.160 11.993 470.905 27.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.055 0.000 646.695 108.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.085 0.000 692.485 109.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.955 0.000 743.815 84.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 886.270 380.609 902.920 410.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.240 0.000 700.415 82.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.930 13.066 592.115 121.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.375 200.489 920.780 374.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.510 332.031 108.210 495.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002276.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002276.txt
deleted file mode 100644
index 499ab640ffb446060540fff34e09857a58b217c4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002276.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 573.825 0.000 596.345 38.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.795 166.217 190.460 348.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.820 43.706 376.565 135.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.735 93.704 306.285 254.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.750 25.916 478.325 131.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.000 7.183 460.990 129.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.410 0.247 437.770 150.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.320 9.878 299.105 112.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.010 133.235 745.615 242.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.435 124.480 334.085 239.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.605 12.593 787.105 144.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.420 91.805 632.545 237.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.620 0.000 633.845 74.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.765 207.183 749.210 418.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.525 220.597 807.290 429.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 804.970 283.620 841.195 345.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.420 165.567 818.570 276.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 420.270 98.970 544.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 914.445 177.324 960.000 394.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 461.570 9.480 474.570 31.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.930 112.039 373.180 254.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 713.115 189.836 739.460 223.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 592.950 163.633 613.880 177.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.920 0.000 744.080 84.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.515 0.000 687.355 106.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.415 0.000 400.100 68.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.730 275.868 895.305 518.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.655 198.625 919.340 377.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.615 0.000 342.395 74.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.815 0.000 449.950 111.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.280 2.388 856.580 149.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.295 0.000 702.020 80.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.955 257.720 842.440 375.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.180 0.000 809.725 78.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.320 23.790 379.610 90.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.450 101.456 767.545 263.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.915 405.421 460.185 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 884.655 378.065 900.080 414.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.735 174.972 239.570 352.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.470 0.000 376.595 42.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.440 314.482 298.000 541.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.540 316.633 208.465 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.655 75.702 423.755 159.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 336.585 108.630 498.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 295.905 172.337 304.520 187.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.415 11.933 586.755 120.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.045 53.579 340.390 176.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 844.340 87.453 859.735 114.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.875 160.782 644.105 201.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.885 322.940 680.775 390.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.245 18.692 645.755 45.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 677.475 52.340 695.310 78.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002287.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002287.txt
deleted file mode 100644
index e834a627ee58a52b02266c1787b986ea03ef0e3e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002287.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 335.275 106.463 377.935 249.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.580 122.516 340.785 234.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.810 45.600 378.975 131.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.270 8.991 299.450 114.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.650 24.787 476.420 131.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.320 0.000 435.120 150.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.820 0.000 625.135 64.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.505 172.745 960.000 388.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.385 91.004 631.605 237.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.965 -2.171 675.720 103.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.135 199.154 915.185 374.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.320 177.918 237.365 360.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.535 315.072 291.380 544.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.090 406.131 466.855 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.320 57.221 337.205 170.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.070 91.055 308.790 252.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.495 24.500 370.905 96.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 670.230 47.676 685.175 65.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 624.580 160.143 643.965 200.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 298.145 169.657 306.510 182.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 592.705 162.172 612.915 177.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.030 316.064 204.880 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 844.385 89.624 859.885 116.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.130 321.635 679.320 389.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 877.115 380.327 893.725 422.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.435 17.650 635.095 46.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.570 4.951 472.355 126.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.980 11.238 576.805 120.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.995 0.000 810.965 77.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.610 97.411 766.920 205.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.505 163.588 816.340 269.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 716.800 185.121 739.480 220.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 807.485 275.254 841.240 325.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.580 0.000 749.820 82.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.255 3.919 852.395 152.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.750 17.509 784.260 149.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.215 130.353 745.620 239.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.670 203.416 747.820 419.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.560 218.033 810.385 428.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 347.364 105.865 512.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 428.904 90.440 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.350 0.000 704.830 77.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.335 0.000 341.530 69.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.885 72.256 421.455 157.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.540 375.431 133.135 543.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.075 0.000 384.960 100.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.435 12.870 252.060 90.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.695 166.766 194.200 350.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 817.620 278.236 889.915 524.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.890 250.235 843.780 368.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002297.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002297.txt
deleted file mode 100644
index c2df95b4db2585b7b3b866eef92a8f14bbba4035..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002297.txt
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 301.825 2.418 339.190 60.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.105 190.506 912.630 373.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.645 49.393 373.085 130.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.690 1.803 432.155 151.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.565 0.866 394.050 108.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.210 -1.199 753.790 80.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.730 18.813 785.900 151.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.655 173.440 193.085 358.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 716.580 184.799 737.950 220.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.960 -0.544 617.270 61.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.250 -0.897 667.490 102.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.420 0.000 707.180 77.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 806.860 249.862 844.690 356.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 809.960 275.430 837.770 330.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 300.835 147.656 342.935 211.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 592.275 163.356 612.295 177.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.930 94.016 763.575 264.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.920 -5.037 813.130 72.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.270 164.328 818.400 269.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.790 10.301 567.760 60.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.445 3.460 474.220 122.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.355 48.220 676.660 70.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 612.760 16.829 627.480 44.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.455 416.971 474.305 544.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.425 322.375 198.060 545.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.075 322.053 282.625 543.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.430 179.439 238.340 359.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 871.905 386.154 890.950 426.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.040 321.705 680.570 388.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 843.490 86.456 859.165 116.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 623.430 160.047 642.770 201.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.265 12.331 251.485 90.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 350.830 103.945 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.545 25.246 369.070 85.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.860 17.856 303.830 83.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 431.961 86.300 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.305 106.236 378.580 249.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.035 121.111 350.035 234.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.910 89.342 312.780 249.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.545 9.087 298.590 118.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.085 58.586 333.450 170.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.755 0.000 363.580 48.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.110 73.969 423.130 158.022 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.135 24.415 473.540 131.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.280 280.351 884.445 526.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.160 204.055 747.665 419.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.815 214.286 815.325 416.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.545 164.097 960.430 375.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.890 3.989 849.235 153.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.655 92.455 629.370 238.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.135 129.371 744.810 253.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002303.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002303.txt
deleted file mode 100644
index a43326072f0852581614a078579098289f1e5872..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002303.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 669.345 0.000 707.470 78.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.060 -0.317 754.830 80.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.845 94.721 761.940 264.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.685 186.975 912.910 374.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.130 202.711 746.330 417.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.550 286.174 882.815 535.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 908.540 163.648 959.835 376.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.245 131.270 744.090 240.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.120 0.000 662.280 103.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.540 213.026 813.175 416.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.360 93.009 629.535 238.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.470 73.531 423.650 159.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.165 58.873 330.455 167.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.430 157.946 328.210 200.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 353.419 98.020 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.465 163.769 611.655 178.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 714.795 184.960 736.135 221.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 809.590 272.156 839.130 328.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 492.200 0.000 512.195 12.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 841.850 88.763 856.085 119.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 622.670 161.830 641.605 202.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 653.915 49.177 669.340 75.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 608.465 16.028 623.710 44.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.740 14.582 250.700 91.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.505 18.390 302.985 82.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.465 1.466 397.890 118.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.215 0.000 381.215 105.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.545 0.000 612.295 62.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.110 11.857 562.150 62.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.750 4.095 474.820 123.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.630 321.237 679.915 387.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 870.560 393.030 887.730 432.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.845 0.000 361.815 62.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.605 176.644 189.225 364.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.445 329.498 191.120 544.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.140 420.779 478.340 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.030 329.503 276.435 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.760 122.838 351.995 233.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.805 88.465 316.155 247.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.920 183.535 237.565 367.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.410 8.991 298.345 120.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 439.270 81.245 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.550 0.000 811.635 71.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.315 4.191 336.305 61.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.740 162.661 816.885 269.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.935 247.636 843.290 342.987 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 796.185 5.536 848.455 154.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 441.440 25.372 472.780 132.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.560 18.874 786.465 152.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.305 107.334 379.565 250.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.910 25.926 363.775 86.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.080 4.765 429.500 108.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.335 50.255 368.060 131.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002304.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002304.txt
deleted file mode 100644
index 186dc3415f69cbf73343b63b8afcacad398008c8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002304.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 301.570 3.853 335.785 64.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.430 25.628 362.820 86.133 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.275 0.000 381.100 104.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.500 0.000 361.520 60.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.675 3.813 474.325 123.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.585 1.556 397.970 121.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.715 -0.116 811.730 72.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.930 11.676 561.155 62.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.240 0.000 707.155 78.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.430 330.445 191.080 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.880 161.961 817.095 267.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.645 246.966 842.870 344.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.150 184.099 236.920 368.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.240 4.695 428.775 152.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.605 329.815 275.120 544.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.005 161.190 328.705 200.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.435 0.000 610.245 61.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 869.705 394.304 887.120 433.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.790 88.425 315.985 247.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.410 320.220 679.320 387.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.515 123.528 351.625 233.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 841.755 89.125 855.495 118.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 622.095 161.830 641.470 203.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 652.475 50.098 667.455 74.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 808.470 271.864 838.500 327.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 607.310 15.464 623.340 43.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.425 176.709 188.045 365.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.710 94.409 761.330 264.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.330 14.038 250.445 91.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.075 106.916 379.250 249.333 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.365 25.417 472.625 132.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.240 0.000 661.585 103.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.430 420.572 479.215 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.300 49.892 365.385 131.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.850 0.000 754.515 78.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.695 18.456 786.535 152.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.830 163.356 611.580 178.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 713.695 184.774 735.385 221.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.730 8.865 298.015 122.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 354.814 97.195 543.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.335 73.047 423.860 159.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.210 186.305 912.470 374.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 908.255 163.986 960.000 377.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.380 213.198 811.995 415.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.685 287.524 882.305 537.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.100 5.536 847.785 154.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.300 202.711 746.800 417.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.700 131.492 742.175 239.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.425 92.853 628.235 238.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.220 59.291 329.760 197.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 491.290 0.000 512.080 12.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 440.811 81.275 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002309.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002309.txt
deleted file mode 100644
index 584f425795b8929500276747b7151c3dd014b976..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002309.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 293.670 130.590 342.790 215.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 358.224 94.805 543.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.545 446.911 72.100 544.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 709.980 183.061 733.185 218.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.105 163.356 610.355 178.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.500 421.902 482.130 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.280 95.265 759.525 259.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 438.515 25.246 472.670 131.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.620 245.279 844.845 353.726 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.850 158.591 815.385 264.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.560 92.666 627.895 238.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.410 19.524 786.595 152.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.525 127.956 741.345 279.938 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.645 211.153 808.810 416.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.695 187.131 910.975 375.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 806.140 290.738 880.490 541.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.055 199.149 743.485 410.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.660 5.853 424.490 103.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.465 7.999 297.580 149.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.530 105.355 378.545 248.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.425 87.136 318.060 246.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.960 176.916 186.470 366.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.055 186.224 234.755 369.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.380 6.316 846.800 157.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.015 330.616 268.170 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.125 25.578 360.465 98.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 603.995 14.476 619.955 41.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 839.055 93.558 852.505 120.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 489.560 0.000 504.800 12.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.050 49.413 658.045 72.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.005 60.379 326.915 201.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.725 50.960 357.460 139.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.305 71.083 424.780 159.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.735 145.011 330.790 202.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.125 161.225 639.980 201.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.500 3.873 348.330 68.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.880 318.396 679.055 384.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 804.175 268.031 837.525 323.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.575 0.000 754.965 80.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 867.510 399.729 884.115 438.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.535 -0.408 707.095 77.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.670 0.000 810.035 72.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 308.485 166.711 317.900 181.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.125 13.887 249.525 91.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.765 332.092 184.815 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 908.210 164.862 960.000 375.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.670 0.000 656.400 102.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.045 0.000 359.065 62.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.395 0.000 435.700 131.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.060 0.000 383.070 111.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 524.060 11.484 554.715 62.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 442.335 3.128 473.730 121.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.545 0.000 607.575 60.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002343.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002343.txt
deleted file mode 100644
index 6995f3f55b7dec96e3ca677b42fa7bdece3499b3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002343.txt
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 610.140 48.028 622.720 73.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 858.260 414.770 873.615 456.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.405 4.211 437.900 144.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.380 12.205 415.140 105.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 478.890 -0.196 501.890 20.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.355 15.857 246.775 93.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.750 67.255 422.575 160.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 701.615 178.659 724.090 212.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.490 -0.282 364.940 112.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.690 -0.201 344.075 36.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.000 31.990 353.445 138.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.690 10.220 343.360 93.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.885 192.485 743.455 400.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.370 235.492 836.925 346.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.730 8.528 296.450 94.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.250 160.490 341.500 177.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.785 27.195 779.470 161.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.425 385.036 76.770 544.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 280.150 162.021 329.090 225.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.315 164.192 315.325 211.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 279.535 179.913 293.420 206.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 899.810 152.869 970.105 359.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.220 175.883 905.510 356.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.225 3.959 472.835 121.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.325 349.047 251.640 544.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.945 0.494 435.125 96.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.025 444.851 485.105 544.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.520 307.738 673.265 373.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 830.970 99.673 843.275 129.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.625 -1.582 624.810 67.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.905 69.491 303.200 213.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.630 -2.660 712.975 74.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.605 94.540 625.380 240.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.425 202.600 812.815 402.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.025 13.147 841.040 165.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.670 163.140 638.000 204.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.405 310.100 870.695 544.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.235 101.622 389.045 238.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 575.415 12.119 590.710 40.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.650 -0.217 756.050 69.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.575 -0.191 770.000 45.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.280 -0.383 811.345 67.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 493.970 14.925 528.500 60.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.310 124.279 736.065 225.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.610 152.678 808.860 261.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 799.655 258.460 834.805 307.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.790 347.908 154.195 544.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.740 199.169 221.250 376.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.900 190.672 175.815 383.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 435.120 26.706 469.030 132.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.745 83.605 343.785 240.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.250 -0.463 493.930 63.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 587.115 167.451 607.330 179.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.725 87.927 756.830 262.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002355.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002355.txt
deleted file mode 100644
index c81d686b6fc6d3c6f5572b93b753eceb5905cbdb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002355.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-backpack 0.00 0 0.00 800.005 256.461 832.795 313.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.030 0.030 641.365 61.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.105 312.860 864.685 544.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 473.720 -0.186 500.150 20.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.815 301.567 670.540 366.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.150 33.884 777.825 164.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.285 4.171 468.545 123.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.545 3.279 345.835 59.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.560 13.404 410.440 101.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.025 35.043 350.795 122.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.570 147.842 958.175 350.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.830 8.905 291.550 96.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.600 10.381 328.745 97.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 617.770 163.804 636.285 204.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 607.935 46.089 624.095 70.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 485.760 15.207 514.980 60.213 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.365 201.431 219.755 382.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.760 27.170 467.520 132.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.740 398.143 71.425 544.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.400 448.659 485.915 544.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.810 -0.499 758.320 77.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.155 90.067 751.230 260.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.385 0.020 806.990 66.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.780 75.213 299.680 218.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 275.220 144.084 323.100 227.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.700 83.484 350.585 240.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.145 171.939 901.655 348.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.375 119.156 731.275 222.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 830.670 107.435 844.790 134.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 797.745 233.960 832.605 341.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.800 147.041 798.390 336.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 586.440 166.600 606.005 179.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 702.120 175.808 723.125 206.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.250 -0.302 484.730 61.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.695 20.148 577.800 39.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.730 3.289 436.290 145.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.020 100.031 389.545 223.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.245 351.429 242.210 544.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.755 419.797 869.905 463.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.130 349.399 150.290 551.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.360 19.609 836.890 170.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.950 -0.393 615.980 65.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.410 187.332 740.895 394.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.620 95.054 623.535 240.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.880 202.988 803.790 402.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.950 194.279 172.115 387.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.480 16.607 247.600 93.699 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.805 65.179 332.430 153.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.210 65.552 421.335 161.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 342.175 158.067 347.900 175.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.190 161.044 314.550 215.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 274.250 183.640 287.930 210.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.735 -0.106 715.990 71.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002361.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002361.txt
deleted file mode 100644
index c7f6583b4e7f03aeacb6a32e4a25c4a9c5e13d76..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002361.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 246.835 8.341 291.190 96.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.195 17.509 247.255 94.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.070 5.490 344.865 60.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.455 5.410 469.380 122.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.080 16.481 511.005 80.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.060 -0.383 481.210 63.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.925 -0.524 759.610 75.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.720 -0.287 611.495 65.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.955 -1.048 716.875 72.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.845 88.375 750.010 258.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.400 -0.353 805.210 66.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.035 119.740 729.340 221.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.585 18.375 834.015 171.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.490 34.615 778.675 164.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.795 201.522 806.365 400.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.390 186.698 740.090 394.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.450 166.655 899.285 343.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 800.395 230.319 830.260 341.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.020 315.611 861.740 544.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.555 143.122 957.765 344.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.670 46.497 624.140 70.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.735 95.593 622.265 241.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.120 453.464 486.755 544.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 470.410 -0.166 495.950 23.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.600 11.913 328.325 96.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.350 401.009 66.145 544.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 270.815 185.983 284.800 212.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.565 161.185 311.810 217.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 343.795 156.063 348.795 173.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.435 66.015 421.810 161.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.850 12.996 407.160 103.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.750 65.381 319.585 163.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.755 37.239 354.030 103.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 828.835 106.322 845.420 132.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 703.725 174.463 724.705 206.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.355 302.630 669.550 366.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 847.825 424.401 867.620 468.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.500 5.213 435.815 144.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.680 28.056 468.345 133.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 159.545 205.214 219.155 388.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.770 198.001 171.515 392.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.810 352.754 238.995 544.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.380 353.041 148.270 544.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.935 101.018 388.845 184.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 272.170 145.721 317.930 230.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.610 74.493 299.430 219.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.610 81.958 351.960 239.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 800.775 255.045 830.730 314.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.480 146.250 794.695 338.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.140 76.608 633.605 234.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 585.755 166.706 605.215 179.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.755 164.212 635.270 204.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002378.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002378.txt
deleted file mode 100644
index 827fb847dc366afb2ddaa0b5a5fab4f9e7ea5997..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002378.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 723.835 149.686 787.945 341.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.155 99.628 620.270 245.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.235 187.438 740.895 395.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.245 86.818 740.150 235.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.255 79.822 629.130 239.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.800 121.488 727.865 222.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.025 74.901 317.020 171.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.675 81.157 290.910 227.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.465 81.983 354.515 238.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.395 370.590 221.415 543.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.265 214.789 207.675 391.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 702.170 173.994 721.020 207.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 841.290 447.395 858.905 486.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 648.860 303.189 668.130 368.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 461.705 0.000 490.210 31.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.755 46.905 607.910 69.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 822.435 112.291 838.020 139.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 614.380 167.215 631.925 208.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 260.440 193.175 276.495 221.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 582.895 169.819 601.860 182.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 343.395 155.997 352.375 175.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 306.125 207.113 319.615 222.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.375 39.415 778.815 176.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.160 167.879 890.065 343.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 795.795 253.615 829.535 303.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 889.025 145.303 953.905 346.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.615 207.188 163.270 402.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.570 332.213 858.850 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.330 19.367 334.280 101.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.205 5.440 348.925 82.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.345 20.954 244.620 98.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.625 6.170 373.245 65.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.640 31.819 348.480 101.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.225 42.407 332.920 102.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.335 19.181 499.630 127.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.850 31.849 467.300 136.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.320 -0.242 763.045 65.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.175 0.101 716.235 75.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.530 368.837 134.455 544.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 263.695 152.955 316.425 238.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.010 4.725 448.960 149.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.800 11.157 288.715 104.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.175 0.000 731.895 59.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.860 0.000 638.830 65.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.595 228.712 826.925 338.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.890 0.000 799.000 69.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.945 5.954 453.220 58.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.790 23.261 832.680 178.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.330 0.000 597.560 47.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.050 0.000 484.760 54.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.935 463.125 489.395 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.975 196.918 820.840 392.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.645 21.856 395.985 112.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.475 168.151 303.245 225.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.310 0.000 307.525 45.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.705 68.071 425.425 165.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.710 101.023 392.540 219.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002384.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002384.txt
deleted file mode 100644
index 5356e69650374d95e5bf95c196f835cd97b14eda..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002384.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 458.100 0.000 485.965 34.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.100 335.341 858.375 546.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 611.800 168.998 629.695 210.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 581.610 46.819 597.390 69.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.195 197.699 816.265 394.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.425 143.143 953.905 343.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 833.105 164.162 887.575 340.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 794.170 250.230 825.450 300.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.605 0.000 592.050 57.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.830 225.357 826.800 336.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.905 465.392 489.315 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.390 169.663 300.505 228.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.685 0.000 474.475 42.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.835 5.964 452.555 54.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.110 0.000 797.395 70.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 33.800 369.779 129.100 543.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.885 0.000 638.700 67.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.825 0.000 731.675 59.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.565 217.323 205.845 398.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.140 85.902 286.130 230.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.025 77.737 312.770 172.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.385 24.284 390.880 119.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.365 0.000 762.695 64.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.300 100.847 382.955 221.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.835 209.218 158.010 404.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.795 101.935 618.255 246.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 260.940 163.689 310.705 242.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 820.380 116.829 834.670 143.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.590 81.323 627.470 239.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.205 12.603 287.670 108.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.225 19.982 241.980 99.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.085 82.884 354.140 237.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.590 33.416 467.220 138.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.705 66.635 426.200 167.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.065 6.180 450.435 149.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.225 195.870 273.760 224.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 303.855 209.989 316.265 225.896 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 341.325 156.989 352.125 176.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.610 299.809 667.205 364.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.170 87.846 737.890 231.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.340 27.049 830.505 180.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.585 185.761 735.995 389.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.285 122.098 726.505 220.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.040 0.000 715.500 75.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.640 20.047 493.655 128.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.585 43.772 777.810 174.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.745 0.000 305.590 45.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.275 8.538 371.805 68.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.535 9.641 348.850 76.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.920 32.983 347.635 101.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.230 43.661 326.475 111.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.550 21.407 334.015 102.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 841.090 449.863 854.495 487.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 699.765 174.271 718.560 207.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 581.960 170.509 600.725 182.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.825 372.287 213.355 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.895 148.094 786.555 340.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002409.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002409.txt
deleted file mode 100644
index d52723a1e59b077b17331153590a04fca99ceab2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002409.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 400.430 3.682 435.170 85.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.410 -0.756 716.835 73.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.465 -2.236 758.895 64.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.830 191.841 795.170 385.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.260 182.658 731.090 386.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.410 31.058 833.645 186.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.160 116.753 725.530 222.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 448.715 5.742 474.085 40.896 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.070 353.832 853.155 545.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 876.645 136.473 943.235 333.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 819.715 158.012 879.545 330.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 821.480 120.476 833.835 150.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 599.725 168.705 625.240 208.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.975 81.776 735.830 222.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.530 0.000 781.165 66.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.805 141.385 787.165 330.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.040 219.751 813.280 330.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.170 473.552 492.540 544.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.185 218.774 152.895 420.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.410 385.449 99.575 542.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 350.600 155.332 361.765 171.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 253.000 158.964 299.945 249.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 290.725 218.824 300.560 233.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.590 89.936 272.880 239.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.350 86.592 313.955 180.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.980 79.993 364.570 235.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.460 66.892 429.815 168.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.590 8.885 446.555 151.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.655 20.496 479.205 157.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 792.260 245.314 809.410 291.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.870 293.322 665.370 358.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.515 -5.037 641.365 68.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.205 14.522 275.310 112.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 247.205 202.826 264.890 231.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.995 19.695 249.710 99.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.870 47.701 329.705 190.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.995 226.772 200.625 421.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.905 26.893 309.600 110.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.835 174.982 291.440 236.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 692.060 168.801 716.340 200.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.765 46.376 768.245 168.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.405 104.352 617.215 248.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 579.210 167.300 595.345 182.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.435 91.211 394.370 167.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.415 27.673 380.475 114.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.785 11.978 345.245 64.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.455 0.000 414.790 66.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.495 30.318 398.840 96.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.835 0.000 576.350 49.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 481.140 0.000 504.775 47.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.920 84.134 618.505 243.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.345 384.588 201.955 545.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002426.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002426.txt
deleted file mode 100644
index d512193102f6c57f363ccf17387888b6c49d7f4d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002426.txt
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 401.590 1.667 431.275 84.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.070 -5.037 406.450 64.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.475 0.000 759.195 72.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 691.740 167.481 712.785 199.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.415 137.818 785.825 318.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 448.515 4.654 472.030 40.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 638.910 7.102 648.170 23.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 577.810 172.151 594.080 182.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 828.290 127.120 841.385 153.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 779.470 241.073 810.020 286.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 832.245 471.935 850.685 514.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.545 115.353 717.700 206.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.760 79.087 363.360 232.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.640 91.357 306.030 182.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.940 94.253 267.720 243.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.645 235.713 196.990 422.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.615 225.735 148.095 427.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.980 174.488 734.325 372.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.100 81.550 729.435 207.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.490 0.025 640.515 68.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.830 0.000 718.155 69.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.450 61.029 432.930 167.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.170 19.272 473.040 158.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.205 106.236 612.100 247.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.410 52.345 765.840 164.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.560 37.682 835.000 193.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.810 161.875 295.495 254.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.120 20.390 251.085 100.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 534.045 84.995 615.095 240.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.110 29.386 379.000 118.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.720 4.392 348.285 37.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.415 30.857 394.060 108.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.420 48.759 331.980 190.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.670 14.476 342.695 75.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.595 26.218 305.755 118.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.520 361.689 853.940 544.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.380 279.263 665.990 341.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 598.785 168.444 623.565 208.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.095 144.694 874.370 317.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.075 123.911 932.815 317.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.895 214.855 813.635 323.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.475 15.403 271.545 119.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.095 475.950 507.635 544.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 220.560 60.087 239.895 90.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 240.435 208.176 258.360 236.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.320 181.469 285.860 240.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 351.275 152.718 360.995 170.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.815 88.727 396.175 167.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.830 8.064 442.775 147.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.930 390.748 194.600 544.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 387.887 98.530 544.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002427.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002427.txt
deleted file mode 100644
index 0b8034ca7172515f7ea4d4d60a9a6efdd1866318..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002427.txt
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 614.585 0.000 640.290 67.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.790 89.110 396.045 167.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.465 173.833 733.990 372.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.095 0.000 405.950 65.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.475 25.981 304.155 119.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.150 48.764 331.870 190.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.170 77.490 363.170 232.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.670 476.166 509.010 544.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.815 60.641 433.890 167.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.740 19.952 472.590 157.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 221.550 64.640 239.720 93.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 350.970 152.305 360.375 170.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.760 114.054 718.205 209.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.030 183.283 285.555 240.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.680 29.739 378.425 117.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.140 93.508 267.390 243.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.045 14.854 339.100 77.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.130 278.130 665.975 341.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 828.630 127.120 842.110 154.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 606.035 167.597 623.475 208.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 240.135 208.105 258.225 236.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.010 362.546 854.100 546.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.340 162.727 295.605 254.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.430 81.474 728.720 170.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.680 91.729 305.860 182.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.620 137.179 784.790 318.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.535 7.470 443.115 91.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.865 143.596 873.415 316.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.695 123.030 933.470 317.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.445 37.546 834.145 192.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.385 52.209 766.200 165.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.380 106.055 611.745 247.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.575 0.000 759.335 72.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.490 0.000 718.025 69.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.650 187.332 796.485 380.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 780.195 241.118 810.435 286.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.510 213.978 814.025 322.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.530 390.632 193.765 544.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 387.766 98.920 544.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.430 30.796 393.575 103.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.885 2.282 430.465 85.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.550 226.113 148.120 428.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.840 236.116 196.100 421.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 540.630 84.849 615.120 240.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 577.570 169.184 594.140 182.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.375 14.879 271.665 118.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 448.915 4.614 472.290 41.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 832.830 472.827 850.485 517.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 638.885 6.362 648.360 22.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002434.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002434.txt
deleted file mode 100644
index 4d912cc18500d1daab19daf50526c2e893284f49..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002434.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 258.250 181.761 284.810 242.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.710 91.624 306.875 232.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 225.950 62.777 244.945 93.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.105 14.648 267.115 122.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.335 368.701 855.400 544.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 248.460 163.029 294.215 256.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.760 86.990 397.165 166.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 348.760 148.572 359.725 166.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 391.876 96.665 544.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.265 391.856 190.770 544.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.845 6.286 443.570 86.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.425 0.745 429.160 81.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.270 31.436 396.415 102.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.590 28.882 378.010 114.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.935 16.093 342.280 78.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.785 26.424 301.685 123.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.880 278.825 666.085 342.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 605.725 166.746 622.775 207.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.065 212.805 812.245 321.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.890 0.000 639.990 67.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 236.680 209.521 256.490 238.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.705 0.000 760.100 69.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.705 121.881 932.885 317.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 450.010 10.784 472.240 43.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 638.975 6.871 647.975 22.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.105 0.000 717.745 69.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 787.235 237.154 810.075 282.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.320 476.887 513.985 544.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 833.665 481.747 850.705 525.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 694.190 164.726 714.840 195.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.220 111.732 718.070 203.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.080 80.054 725.025 164.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.210 133.018 783.595 317.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 576.690 169.461 593.785 181.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.765 84.063 614.350 239.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.010 92.621 266.455 243.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.330 229.951 143.680 431.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.570 0.000 402.700 64.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.920 18.768 470.490 157.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.835 36.116 833.865 192.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.115 58.999 433.325 167.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.910 75.394 361.610 227.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.625 49.988 327.565 190.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.940 172.100 733.090 372.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.475 187.443 793.905 380.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.665 105.924 612.615 246.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 813.310 144.367 867.870 315.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 829.435 125.760 845.245 147.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.655 237.552 192.865 426.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.140 51.504 766.950 161.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002444.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002444.txt
deleted file mode 100644
index 1d349cc1b637cf2b95e4608a6ca1073f4a7fb79b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002444.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 775.855 209.843 806.770 316.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.810 5.264 444.570 89.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 350.480 145.555 362.380 163.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 834.985 488.099 849.490 527.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.410 74.896 723.655 164.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 235.805 210.946 254.845 240.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.965 84.718 614.310 238.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.995 -5.037 640.435 67.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.940 104.262 611.380 246.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.635 52.093 768.940 158.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.430 15.826 343.610 90.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.545 53.539 299.725 0.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.460 32.590 397.855 103.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.805 0.060 425.745 60.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.085 142.548 859.775 311.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.090 0.000 760.355 67.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.095 0.000 715.545 67.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.915 130.409 779.875 315.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.240 121.821 931.460 313.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 596.820 165.351 621.930 205.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.145 279.369 665.515 341.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.155 181.026 793.620 373.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 829.675 124.249 844.610 150.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 637.670 6.407 646.105 22.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 788.070 235.240 805.580 279.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 453.355 17.761 472.545 46.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.535 108.231 717.310 205.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.990 35.496 836.415 192.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.800 88.017 400.890 166.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.355 18.143 466.860 156.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.125 -0.297 399.840 60.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.425 58.727 433.275 167.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.035 72.579 363.545 224.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.240 28.787 293.885 133.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.305 476.519 512.745 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.755 95.341 307.005 240.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.185 182.391 282.740 244.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.485 14.668 267.185 126.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.255 29.839 375.325 189.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 467.395 -5.037 486.775 55.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.035 50.914 326.755 189.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.370 371.094 858.400 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.610 171.425 731.470 371.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.000 396.878 185.065 555.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 399.633 95.025 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 247.160 164.746 292.085 257.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.500 96.228 263.350 246.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.620 229.669 139.210 433.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.735 237.290 189.190 432.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 695.890 160.012 715.130 192.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002472.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002472.txt
deleted file mode 100644
index 34189c89bede7349a54423f9c065003d3f1bdad2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002472.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 265.990 52.169 315.355 195.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.450 66.705 373.635 213.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 635.995 267.613 662.165 328.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 604.105 163.754 620.475 204.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 575.370 165.517 591.285 178.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 282.530 231.301 289.275 246.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.075 99.753 302.960 194.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.880 112.044 919.825 300.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.895 -0.081 756.955 57.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.345 -0.222 712.045 61.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.530 69.899 715.605 159.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.635 166.046 277.065 195.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.460 32.010 366.555 192.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.740 98.655 258.635 252.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.635 407.582 166.200 544.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.050 478.040 485.945 544.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.175 131.462 852.720 296.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.240 238.060 135.575 430.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.135 245.596 184.750 447.002 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.820 202.187 807.460 309.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.305 55.060 766.680 148.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 466.290 -0.121 496.960 53.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 683.380 153.604 704.675 188.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.120 159.704 719.960 357.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 917.310 103.677 936.260 276.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.270 -0.156 396.615 56.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.995 102.907 713.910 192.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.905 -0.277 637.810 65.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.780 137.697 736.130 180.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.955 39.314 837.475 188.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.800 174.750 788.190 363.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 835.130 499.014 847.560 542.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 520.035 83.444 612.370 233.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 247.315 169.884 290.155 264.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.660 102.705 611.165 244.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 828.455 132.912 840.275 157.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 781.080 225.856 808.165 280.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.640 13.812 364.445 56.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.055 30.187 278.065 182.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.390 -0.499 325.040 54.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.155 18.486 328.655 155.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.030 123.533 782.130 305.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.190 37.818 390.700 108.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.485 0.378 438.435 74.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.010 1.436 475.525 57.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.975 216.744 252.895 245.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.400 188.879 281.375 250.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.555 410.105 63.075 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.620 -0.181 292.180 50.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.725 12.094 274.865 56.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.875 17.987 285.845 53.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.965 384.673 854.260 545.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.155 50.924 446.130 164.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 635.300 5.339 644.730 20.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.580 82.723 412.690 164.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 361.020 141.430 371.780 154.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 422.730 14.738 469.150 125.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.810 0.000 419.410 76.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002490.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002490.txt
deleted file mode 100644
index fe7bb90c7e1196cffb25b83f9ccea10252f26a73..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002490.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 762.715 394.012 854.095 549.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 907.520 102.987 935.225 277.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.475 100.705 908.780 284.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.830 118.224 841.170 282.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.675 165.023 789.930 348.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.135 156.098 725.950 352.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.215 262.490 657.770 323.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.145 219.816 252.775 249.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.095 42.503 841.470 144.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 537.265 101.819 609.400 242.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 633.935 3.783 642.000 20.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 682.100 150.114 701.185 182.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 773.755 216.361 805.060 262.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 603.395 162.369 620.200 203.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.605 473.466 434.045 545.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -5.000 415.817 51.935 544.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.345 421.348 159.040 544.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 282.970 233.688 290.765 249.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.810 194.032 282.970 253.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.435 59.130 768.775 142.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.135 53.785 310.900 135.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.280 97.507 709.070 187.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.435 61.517 716.330 153.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.285 195.840 810.590 303.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.520 117.393 786.975 216.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 268.475 151.630 303.575 170.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 836.045 512.403 851.710 544.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 833.590 136.524 844.600 162.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 247.680 171.995 292.340 268.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.205 33.919 272.640 168.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.980 33.894 353.720 195.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.755 63.069 380.695 168.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.970 80.109 418.680 162.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.075 49.554 453.860 163.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.415 102.866 257.805 257.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.585 101.950 309.100 222.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.695 254.471 180.405 457.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.525 9.585 275.405 58.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.930 16.627 290.805 73.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.930 0.000 761.330 59.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 368.515 136.766 379.950 149.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.385 15.499 322.135 154.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.005 31.124 380.805 71.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.080 37.229 405.590 100.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 321.120 6.941 338.260 34.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.305 14.270 371.105 57.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.350 0.000 439.280 76.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.925 12.643 466.950 94.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.250 0.000 487.405 55.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.270 -0.191 415.085 76.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.250 80.502 612.365 235.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 574.560 163.049 590.485 176.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.480 -0.343 712.855 56.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.380 -5.037 636.790 63.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.080 245.596 130.625 454.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002502.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002502.txt
deleted file mode 100644
index 2d0d1ded201a96b2fc1740f9ffbc42d44176a54a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002502.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 341.965 30.660 382.795 78.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.090 16.950 294.330 70.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.660 18.088 321.740 150.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.950 15.721 369.415 55.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.905 -0.151 389.370 63.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.075 0.000 436.340 71.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.885 10.976 464.360 86.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.740 -0.368 487.420 54.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 574.175 162.117 590.685 175.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.480 0.000 712.295 54.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.450 103.169 934.660 276.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 276.545 149.807 311.765 167.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.705 194.843 284.885 257.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 543.960 50.455 420.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.805 149.545 726.380 341.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.895 118.204 832.445 278.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.715 36.710 410.390 101.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 842.570 97.678 903.215 283.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.280 7.797 276.170 69.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 380.940 76.321 420.180 161.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.590 222.108 253.450 251.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 631.595 3.098 640.680 19.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.405 247.676 124.280 459.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.335 94.596 707.135 185.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.365 100.222 609.735 240.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.670 160.374 788.410 347.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.435 44.245 456.210 161.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.975 116.265 787.185 209.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 323.350 6.669 336.890 34.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.340 57.886 775.800 145.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.330 252.225 656.830 312.694 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.075 42.447 839.845 146.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.090 422.789 155.220 544.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.340 472.318 402.155 544.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 594.875 161.341 619.360 202.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.025 104.221 311.960 235.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.870 -0.292 762.010 54.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.225 60.424 714.025 145.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.380 140.055 724.670 225.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 248.390 173.511 293.795 270.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 775.680 207.506 805.030 260.173 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 833.615 134.237 848.385 162.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.615 -0.292 635.795 61.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.890 59.558 382.600 163.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.695 33.673 352.655 197.014 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.895 192.017 810.355 295.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.415 102.015 257.950 256.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.490 52.385 309.000 136.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.875 254.899 175.490 460.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.015 31.708 267.255 174.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.060 77.918 611.825 233.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 369.860 133.401 380.570 150.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.750 400.691 854.005 544.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002505.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002505.txt
deleted file mode 100644
index 690c6cac0503a159cfabd048a460e38787472dc9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002505.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 573.925 162.102 590.030 176.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.295 0.000 754.715 54.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.580 10.381 463.250 78.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.175 0.000 435.665 70.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.530 0.000 712.220 54.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.595 0.000 486.700 62.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.285 36.413 411.765 100.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.695 31.849 383.165 83.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.555 0.000 390.845 63.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.275 16.355 369.435 54.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.115 -0.504 634.460 61.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.260 100.222 609.370 240.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.395 77.510 611.750 233.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 834.105 132.061 848.260 162.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 594.780 161.135 619.160 202.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.255 251.298 657.045 312.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.415 223.015 253.930 252.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 631.155 3.113 639.810 19.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 369.815 131.643 381.215 148.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.885 7.893 276.520 76.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.130 16.290 295.500 77.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.630 18.395 320.655 88.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.040 196.177 285.215 257.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 278.765 152.305 313.785 167.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 323.965 5.893 338.075 33.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.025 254.929 174.910 461.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.085 102.615 313.080 238.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.935 102.952 258.475 258.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.895 190.737 811.615 295.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.480 117.665 829.275 279.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.715 97.588 902.140 282.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.100 104.932 934.420 276.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.205 148.336 725.960 341.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.025 160.651 785.120 347.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.740 95.225 706.550 184.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.285 41.742 840.405 161.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.470 57.130 776.850 145.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.660 76.356 422.485 161.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.575 58.339 382.845 163.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.690 41.823 457.260 161.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.845 30.963 266.100 183.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.310 33.673 353.225 197.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.030 52.874 308.030 138.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 423.761 50.380 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.030 422.703 155.345 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 779.905 208.040 806.285 258.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.765 114.351 785.970 296.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.725 401.920 854.415 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.525 473.199 394.665 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.615 248.099 125.075 460.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 248.825 174.574 294.445 271.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.345 139.455 723.935 223.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.675 59.941 712.655 141.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002512.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002512.txt
deleted file mode 100644
index 16c464bf5ba3e4ebe57be289b2ad4f9a68dafd3b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002512.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 775.325 112.346 824.180 273.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.940 94.711 898.295 279.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 890.910 107.218 934.040 279.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.930 146.679 724.365 340.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.940 160.117 786.015 346.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.670 189.292 813.890 294.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.570 476.176 375.845 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.085 403.255 853.485 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.560 224.435 254.845 254.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 281.135 154.889 315.870 170.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 326.730 3.989 338.260 30.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 378.950 51.997 392.015 76.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 573.580 161.281 589.555 174.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 836.115 132.937 849.240 162.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 781.945 205.103 809.160 254.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.005 54.833 305.530 195.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.305 40.493 844.420 198.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.410 40.976 460.390 160.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.155 31.310 262.480 179.923 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.365 106.145 258.240 261.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.255 33.461 351.785 196.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.610 105.083 314.160 256.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.135 56.450 384.505 162.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.850 0.000 432.280 38.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.325 175.772 295.490 272.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.520 0.000 711.060 51.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.655 0.000 760.235 52.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.805 0.000 635.305 60.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.820 1.461 639.090 18.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.550 6.523 276.545 70.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.030 18.657 318.255 115.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.245 14.759 369.880 55.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.765 0.000 389.200 67.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.275 32.031 381.105 155.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.665 36.267 416.060 84.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.560 250.663 656.600 311.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 594.405 160.525 618.470 201.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.870 99.446 609.275 239.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.350 75.984 611.325 232.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.860 0.000 482.350 62.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.390 8.850 460.340 74.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.900 57.493 782.295 143.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.410 91.563 704.240 180.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.215 137.632 733.635 250.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.430 110.009 786.695 287.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.295 57.614 710.895 142.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.110 250.361 123.185 459.987 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.010 257.473 172.770 463.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.430 197.648 285.210 258.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.530 74.432 426.875 160.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 430.284 46.650 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.035 424.108 151.770 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002519.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002519.txt
deleted file mode 100644
index 40ee1bfcedbf0d3d8a7d7222cb5800b3f102509a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002519.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 334.030 14.381 371.125 56.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.785 0.000 430.775 59.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.805 7.767 458.115 71.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.405 59.346 785.765 142.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.315 74.593 611.930 231.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.815 88.722 702.080 181.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.700 54.138 710.715 147.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.085 0.000 478.895 62.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 431.060 44.105 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.040 261.775 172.570 469.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.310 477.209 358.930 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.775 107.118 259.060 263.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.665 35.546 348.830 197.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.280 33.320 259.205 167.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 415.375 39.843 463.780 159.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.275 55.085 387.135 160.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.710 186.884 816.710 291.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.545 0.000 826.260 57.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 631.515 249.283 656.715 310.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.155 197.306 287.405 260.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 781.080 203.219 812.540 253.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.200 17.131 316.330 94.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.485 57.538 301.475 200.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.335 0.000 389.180 73.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.580 71.652 429.895 159.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 837.920 135.501 847.550 163.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.640 145.923 725.530 339.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.700 98.071 608.970 238.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.950 155.549 793.750 342.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 888.195 108.201 933.520 283.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.295 36.040 423.100 90.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.465 135.985 731.370 242.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.085 106.548 821.715 266.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.305 41.183 846.400 206.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.970 159.896 618.440 201.114 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 573.065 161.210 589.170 173.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 281.505 159.060 315.905 172.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 377.210 52.466 393.020 76.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.460 225.322 255.310 255.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.480 4.961 275.320 81.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 907.145 462.753 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.615 408.126 851.925 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.590 1.622 638.055 16.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.510 0.000 633.440 59.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.630 104.458 318.255 240.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.005 255.060 123.395 457.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.675 176.241 296.610 273.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.400 106.433 783.080 284.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.100 33.129 369.600 157.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.115 88.702 897.760 269.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.650 0.000 754.405 52.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.735 427.508 146.690 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002524.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002524.txt
deleted file mode 100644
index ddd8cd91a5d6c2f205032a89bee6f23682bd4cdc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002524.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 295.665 36.836 346.370 199.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.755 36.247 257.445 169.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.470 97.270 608.670 238.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.125 39.833 464.240 159.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.650 70.136 432.130 159.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.050 105.148 319.050 238.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.545 258.425 123.335 436.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 250.050 177.107 297.665 274.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.235 14.839 371.180 55.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 378.120 51.599 393.445 75.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.135 54.989 385.620 159.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.845 4.443 273.960 82.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.005 57.367 298.170 202.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.055 33.159 368.925 157.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.125 16.688 314.660 120.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.550 43.298 846.595 206.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.880 159.991 618.600 201.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.975 7.656 456.480 66.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.610 0.000 388.355 62.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.775 226.611 256.420 256.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.380 80.643 404.920 159.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 432.178 39.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.550 35.073 427.730 90.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.690 0.000 825.185 57.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.385 104.111 823.945 266.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 573.290 160.848 589.130 173.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.935 457.746 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.240 74.004 611.780 231.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.510 477.274 348.370 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.945 413.767 849.385 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.135 432.656 143.385 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.070 52.113 710.140 144.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.945 87.287 700.000 214.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.045 132.338 731.340 246.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.720 105.178 778.910 285.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.695 264.052 172.485 475.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.980 61.336 785.705 138.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 782.615 200.857 814.315 260.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.980 105.672 259.660 263.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.295 144.598 726.810 339.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.390 249.948 657.155 309.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.525 153.111 797.825 338.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.190 0.000 633.215 59.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.895 0.811 638.385 16.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.310 0.000 753.565 51.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.195 85.735 896.250 268.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.995 2.770 364.835 37.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 882.970 107.883 933.175 283.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.675 200.111 287.855 261.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 278.720 159.427 315.085 172.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.530 0.000 477.525 61.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.545 184.779 818.130 287.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.780 0.000 430.235 69.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002526.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002526.txt
deleted file mode 100644
index 550ca02cf3cd6de170ded43188f480c78a8fe130..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002526.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 723.085 0.000 752.860 51.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 478.935 0.000 497.365 47.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.720 1.048 637.775 17.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.525 43.847 846.955 207.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.045 105.667 259.555 262.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.705 36.680 345.170 199.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.100 55.604 386.565 158.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.460 97.039 609.690 238.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.400 143.661 726.200 336.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.480 69.612 432.595 158.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.285 41.213 463.770 158.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.580 159.991 617.705 200.333 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 632.595 249.212 657.015 308.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.160 0.000 428.970 73.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.525 73.697 611.690 230.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.325 0.000 824.735 57.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.435 0.000 387.920 58.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.405 104.095 823.625 197.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.595 0.000 476.375 61.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.295 51.549 710.660 144.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 572.505 160.540 589.045 173.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.475 183.575 818.155 286.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.795 56.788 298.235 202.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.105 104.881 777.555 284.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.765 86.481 698.320 236.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 383.815 80.371 406.350 158.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 782.470 201.527 814.555 259.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.790 0.000 632.890 59.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.200 7.525 455.125 65.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 250.565 178.145 297.220 275.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.630 256.924 123.660 439.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.460 104.952 318.455 240.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.340 84.345 894.560 267.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 378.990 51.801 394.110 75.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.815 226.949 255.060 256.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.855 264.409 172.240 474.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.200 431.513 36.905 544.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.705 476.489 344.975 544.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.780 434.711 140.400 544.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.255 62.127 785.405 137.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.450 414.654 848.190 544.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 899.750 455.907 960.100 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.070 35.677 256.430 133.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 372.850 128.842 380.945 146.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 278.110 158.959 314.695 173.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.305 107.541 933.090 282.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.575 4.287 273.115 78.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.290 14.104 311.555 96.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.040 35.642 430.020 90.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.445 32.534 368.445 157.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.510 15.358 371.175 55.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.195 2.000 364.775 36.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.115 152.265 799.115 335.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002528.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002528.txt
deleted file mode 100644
index 763567a0050345066cb6ff5af67d5267e77dfaa7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002528.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 256.625 105.657 318.315 237.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.145 151.841 799.405 332.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.975 40.100 463.985 158.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.435 69.511 433.540 158.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.385 96.651 608.840 238.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 781.460 199.290 814.915 258.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.115 55.725 387.655 158.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.760 35.808 256.235 133.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.485 13.796 311.045 118.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.970 4.276 272.280 78.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.035 7.203 455.165 64.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.980 104.181 823.985 197.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.355 62.298 785.085 136.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 629.910 0.902 637.965 16.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.390 226.974 256.045 257.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 380.420 52.556 393.265 75.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.950 44.356 848.020 208.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.445 160.415 618.105 200.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 633.170 248.603 657.015 308.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.415 85.675 697.555 235.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.350 51.015 710.310 144.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.835 182.703 818.195 286.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.265 80.144 404.830 158.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 879.135 107.354 933.005 282.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 372.680 127.820 382.490 145.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.815 0.000 476.010 61.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.590 31.970 368.935 157.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.605 15.489 371.105 55.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.830 0.000 497.305 48.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.265 105.032 777.550 284.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.550 -0.171 752.475 51.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.590 -0.111 633.170 59.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.845 142.649 725.945 336.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.135 -0.091 824.695 57.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 572.260 159.986 589.140 173.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.365 83.988 892.955 267.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.525 73.279 611.900 231.114 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 250.540 178.503 297.865 275.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 277.460 158.994 313.830 173.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 108.875 264.313 172.250 474.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.555 257.216 123.755 445.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.280 35.113 431.790 89.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.015 1.607 364.165 38.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.980 0.000 429.035 70.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.215 0.000 387.820 58.198 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 898.495 455.409 960.135 544.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.590 415.853 846.750 544.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.265 56.495 297.990 202.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.525 196.631 287.825 262.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.595 37.279 344.060 200.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.515 105.612 259.760 262.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.420 476.337 341.300 544.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.735 436.721 138.300 544.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002531.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002531.txt
deleted file mode 100644
index 2e9eabdd0d07e36ec40ef7438cc20d2a0bbe412a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002531.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 878.050 107.657 932.935 282.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.355 1.128 637.855 16.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.785 13.842 309.230 97.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 831.975 85.015 891.245 267.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.055 32.907 368.725 157.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.220 0.000 633.340 59.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.605 0.000 498.840 49.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.020 4.231 271.270 77.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.520 36.181 255.735 132.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.335 56.470 296.255 204.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.420 476.615 335.425 544.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.950 455.046 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.180 14.542 339.850 64.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.220 15.539 371.815 54.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 251.050 179.837 298.330 277.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.890 439.562 134.130 544.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.685 0.000 474.400 61.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.570 0.000 428.240 64.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.680 7.344 454.650 68.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.250 35.652 434.660 88.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.900 39.788 465.690 158.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.160 107.354 317.535 240.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.675 228.656 256.410 258.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 782.550 199.562 816.910 256.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 380.325 52.083 392.905 76.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.480 160.943 617.925 201.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.465 54.309 389.560 158.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.050 2.121 362.530 37.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.580 257.750 123.495 473.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.600 38.015 342.655 202.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.630 264.369 172.405 474.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.180 106.367 260.195 263.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 634.045 247.409 657.755 306.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.665 0.000 387.470 56.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.010 79.983 404.760 158.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 373.030 127.578 384.480 144.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 276.900 160.359 312.465 175.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.620 197.689 288.820 263.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.015 0.000 825.395 57.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.575 51.398 710.290 148.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.335 62.666 784.445 135.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.930 104.791 824.515 198.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.255 45.283 850.010 210.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.825 151.066 800.065 333.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.545 69.969 434.985 159.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.495 141.183 725.575 334.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.380 96.913 608.745 238.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.465 73.475 611.905 231.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.495 86.939 696.255 234.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 572.400 160.933 589.085 174.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.315 416.236 844.835 544.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.885 182.013 818.260 286.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.825 105.083 776.085 285.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002570.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002570.txt
deleted file mode 100644
index 1961487686dd7a2625ae65fa8e19f6f8a968c038..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002570.txt
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 239.725 16.144 286.085 96.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.270 14.743 328.495 78.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 459.020 92.895 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.350 480.493 248.020 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.570 14.487 367.910 65.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.240 0.000 263.145 84.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.070 28.076 467.945 115.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.170 2.136 449.595 140.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 320.285 3.012 355.510 42.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.280 0.000 407.220 70.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 298.130 169.486 327.590 190.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.855 164.676 820.245 268.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 797.680 71.450 854.505 251.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 255.355 185.549 300.320 285.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.040 49.277 870.940 216.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.710 110.790 929.710 289.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 785.645 185.126 817.290 235.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 571.975 157.649 587.755 170.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.305 68.428 616.035 225.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.780 39.113 717.490 136.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.300 128.832 731.165 312.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.285 76.790 685.335 228.349 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.760 87.156 606.985 233.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.620 275.632 163.350 487.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.300 269.179 111.785 487.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.615 111.258 266.480 271.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.930 57.845 287.390 208.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.485 38.397 348.670 206.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.125 31.386 369.870 159.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.440 36.851 242.400 153.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 656.875 126.727 679.430 157.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.040 138.080 792.705 316.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 862.200 143.873 873.255 174.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.285 435.296 840.120 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.555 63.779 795.350 120.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.255 206.881 291.890 270.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.005 91.452 774.690 261.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.370 91.316 796.520 247.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.435 252.099 300.685 264.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.730 41.989 405.655 153.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.930 60.470 452.165 151.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.165 110.976 319.400 265.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 379.745 9.188 404.745 48.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 240.115 235.255 260.715 266.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.360 155.317 620.475 196.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.365 0.000 484.725 41.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.585 0.000 428.985 94.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.855 0.000 375.020 58.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.710 227.362 667.775 286.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002581.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002581.txt
deleted file mode 100644
index 4c14b04e8e50a6b090132a57b2ea9752f2adc966..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002581.txt
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 748.975 445.103 838.115 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 254.210 186.703 299.915 288.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 657.560 121.861 677.365 153.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.540 0.000 373.940 58.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.180 122.612 730.970 309.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.030 47.535 877.575 215.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.505 115.006 921.155 293.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.040 161.916 816.430 263.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.105 0.000 430.150 79.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.535 73.495 685.255 224.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.320 66.106 838.060 243.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 311.780 181.479 337.805 214.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 599.790 153.645 622.230 194.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.410 220.839 675.745 280.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 239.610 237.234 261.815 267.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 371.055 9.460 403.465 49.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 460.204 83.565 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.450 134.499 784.595 315.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.315 14.240 316.505 94.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.585 13.978 370.530 62.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 571.130 156.476 588.190 169.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 783.680 180.175 816.420 238.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.590 83.685 787.235 236.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.030 62.908 801.655 181.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.495 55.392 456.755 149.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.535 84.169 606.300 232.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.660 282.724 161.290 498.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.155 115.484 267.760 276.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 407.865 1.103 445.130 137.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.145 2.544 355.725 45.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.130 90.752 769.680 257.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.425 38.035 718.145 146.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.285 67.239 615.420 224.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.275 23.175 471.630 113.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.905 18.541 281.910 93.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.020 0.000 279.615 81.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.285 254.370 304.530 267.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.865 37.934 406.500 152.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.265 35.133 240.030 197.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.300 275.974 112.705 497.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.280 32.449 370.020 159.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.255 36.785 345.270 197.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.790 57.452 287.015 206.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.270 112.558 329.805 251.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002582.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002582.txt
deleted file mode 100644
index 96443139ca116654579d412da48ea791aa2d1697..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002582.txt
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 775.970 161.558 816.360 263.578 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.760 56.838 286.105 207.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.005 34.584 238.590 197.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.800 117.539 268.650 278.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.830 277.092 110.955 499.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.015 283.510 161.665 499.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 253.155 187.997 300.190 288.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.235 133.874 781.930 313.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.625 121.634 731.340 310.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.850 73.536 686.040 223.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.350 84.879 606.145 231.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.960 54.899 457.325 148.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.220 38.402 408.435 153.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.225 32.363 369.970 160.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.535 112.653 330.390 256.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.425 37.083 344.035 202.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 460.300 83.155 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.415 0.000 280.110 70.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 782.975 184.154 816.110 228.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.775 154.274 588.750 170.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 657.410 121.493 677.275 153.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.790 18.461 281.015 92.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.610 14.461 316.210 94.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.765 67.406 837.560 242.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.765 21.982 465.815 113.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.355 206.503 290.520 274.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.235 9.198 402.770 50.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.250 2.493 355.530 47.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.185 14.129 370.270 62.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.050 1.340 445.355 136.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.995 63.270 800.440 183.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.435 38.559 717.635 145.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.850 67.078 616.200 223.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.810 0.000 821.825 58.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.440 0.000 778.045 51.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.235 0.000 630.955 53.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.215 444.811 837.390 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 313.595 182.729 337.865 217.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.340 221.947 675.920 281.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 599.690 153.841 621.725 194.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 239.520 237.577 260.490 269.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.535 115.459 919.890 291.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.315 47.519 878.800 216.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.885 90.626 768.770 256.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.745 83.020 786.980 202.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002585.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002585.txt
deleted file mode 100644
index 1785d9d88262779edd3c7fb7350232236581a7ba..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002585.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 229.335 58.551 287.640 210.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.215 37.601 343.495 204.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.120 1.310 344.415 47.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.705 0.000 374.305 58.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.170 14.920 370.300 62.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.085 0.000 429.700 122.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.245 2.166 445.760 137.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 397.480 111.359 406.105 126.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 319.565 186.607 337.370 223.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 781.160 179.943 815.380 238.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.130 19.403 280.840 96.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.460 16.960 314.425 95.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.270 64.580 800.765 211.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 888.915 405.527 960.370 544.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.070 208.745 290.650 274.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.750 22.264 473.265 113.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.650 37.979 717.385 139.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.930 89.357 768.105 256.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.475 81.358 785.150 178.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 239.630 238.700 259.960 269.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.050 64.424 833.645 238.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.970 48.089 879.190 215.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.305 160.218 815.600 260.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.435 116.174 917.610 297.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.785 134.252 780.890 314.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.380 153.589 622.140 194.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.475 122.063 730.590 309.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 293.965 256.038 304.095 270.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.980 9.621 401.555 50.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.220 222.687 677.975 281.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.945 449.722 835.955 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 657.920 120.184 678.265 151.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.805 155.690 588.535 169.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.595 72.392 687.205 224.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 461.005 80.570 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.110 490.738 217.810 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.900 54.873 457.085 151.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.805 34.302 369.475 160.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.030 38.161 408.260 152.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.530 67.249 615.865 224.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 628.055 0.000 635.410 10.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.350 114.890 331.515 252.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.905 35.108 237.720 196.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.240 0.000 281.100 70.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.505 116.617 266.865 278.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.005 285.328 161.130 502.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 41.730 278.327 110.850 500.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 253.040 188.164 299.755 289.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.200 0.000 822.500 59.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.600 84.093 606.910 231.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002590.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002590.txt
deleted file mode 100644
index 6719c16ec59a68dae239c085f39659a9d228d63b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002590.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 626.980 -0.337 634.930 9.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.250 35.592 235.600 149.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.290 155.695 814.835 259.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 251.750 188.733 299.430 289.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.685 208.533 289.925 275.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 293.440 256.718 303.390 270.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.840 220.511 679.995 279.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.220 490.577 201.055 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 461.881 76.535 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 322.135 189.710 339.850 227.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.805 115.091 266.755 276.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.315 152.396 622.030 193.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.225 0.000 429.590 121.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.760 0.574 445.265 136.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.510 15.378 370.490 61.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.875 0.000 372.705 55.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.945 16.753 315.015 93.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.965 34.912 717.365 138.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.460 18.128 279.065 96.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.860 0.000 282.435 62.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.145 86.083 766.550 255.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.785 114.537 332.495 253.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.410 2.493 343.250 53.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.545 54.687 457.675 146.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.545 21.105 471.055 112.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.170 64.988 795.615 217.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 927.200 447.405 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.370 78.613 781.590 172.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.160 276.624 110.085 502.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.170 59.744 285.180 209.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.875 82.607 607.615 230.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.530 0.000 820.295 59.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.520 37.183 409.505 151.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.480 155.206 588.555 168.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.065 65.582 615.770 222.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 783.820 175.541 816.435 231.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 659.815 118.124 680.155 148.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.415 34.504 370.215 162.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.960 399.271 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.715 37.340 343.460 203.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.305 132.650 780.045 313.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.935 60.490 833.390 236.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.875 69.360 687.810 218.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.125 120.481 732.080 307.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.770 47.983 881.405 213.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 238.890 238.428 259.680 269.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.225 114.537 914.515 295.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.675 283.963 160.575 502.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.440 8.870 399.650 47.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.045 452.326 833.615 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002591.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002591.txt
deleted file mode 100644
index 4397f9ff89685a819373651a7bb2fc90605ceeb2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002591.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 341.515 0.000 372.435 56.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.740 0.000 429.590 121.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 783.965 175.249 816.580 229.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.990 15.378 370.970 62.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.175 452.104 832.750 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.800 35.083 716.860 138.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.760 0.574 445.265 136.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.275 66.217 615.770 223.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.600 65.809 796.020 218.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.370 78.613 781.590 172.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.255 114.779 914.030 295.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.290 155.554 814.835 259.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.995 48.431 881.625 214.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 238.810 239.068 258.965 269.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.440 8.870 399.650 47.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.315 152.396 622.030 193.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 627.775 -0.337 634.310 9.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.450 220.048 682.130 279.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 926.425 446.367 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.265 36.665 235.905 149.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.480 155.604 588.260 168.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.860 83.202 607.220 231.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.415 114.729 332.120 261.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.050 118.124 680.465 147.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.805 115.091 266.570 276.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.160 277.223 109.865 502.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.620 397.543 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.145 86.083 766.550 255.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.545 21.105 471.465 112.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.370 59.744 284.380 211.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.715 37.340 343.290 203.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.415 34.504 369.530 162.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.130 37.340 409.050 151.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.870 53.529 458.005 145.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.530 0.000 820.295 59.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.675 69.556 687.610 217.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.625 120.879 732.305 307.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.305 132.650 780.530 313.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.935 60.490 833.390 236.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.675 284.215 160.410 502.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.685 208.805 289.600 275.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 322.135 190.335 340.560 227.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 251.750 188.733 299.160 290.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 293.440 256.718 303.390 270.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.040 18.446 278.505 97.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.060 0.000 282.635 60.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 462.652 75.735 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.220 490.809 199.515 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.945 16.753 316.390 93.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.410 2.493 343.250 53.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002594.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002594.txt
deleted file mode 100644
index a0709b432dac34364275507d3afb28665f32eb05..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002594.txt
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 849.625 114.623 912.415 295.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.895 278.634 108.775 502.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 652.350 220.511 683.760 279.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.250 0.756 443.680 137.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 370.295 8.241 398.310 48.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 238.450 239.909 258.630 271.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.250 120.541 732.030 306.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.165 152.043 622.350 193.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.400 132.736 783.665 311.888 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 783.230 174.503 816.910 227.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.880 0.000 429.375 120.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.725 66.857 797.340 148.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.365 0.000 818.085 59.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.300 83.897 765.245 255.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.110 78.603 781.120 165.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.190 154.859 810.420 258.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.750 33.879 717.145 126.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 321.645 190.949 340.465 227.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 293.210 258.501 302.375 271.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.030 0.000 283.335 57.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.925 18.159 277.530 97.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.525 15.902 371.090 64.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.875 15.972 325.835 99.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.290 3.209 342.505 46.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.740 114.577 265.780 276.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.800 37.647 235.455 149.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.560 61.945 282.925 210.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.070 114.557 332.605 263.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.595 59.840 828.960 236.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.750 39.007 343.060 203.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.660 34.952 371.855 164.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 924.775 443.380 960.000 541.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.435 156.168 589.145 169.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.695 452.653 832.430 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 884.170 395.020 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 464.662 72.250 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.090 491.066 194.745 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.540 36.846 409.645 151.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.075 53.468 458.530 146.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.770 20.007 460.980 75.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.755 68.423 690.370 216.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 627.490 0.000 634.355 8.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 399.870 111.611 406.675 126.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 94.710 283.877 159.665 502.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 251.115 189.262 298.955 291.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.975 65.703 615.710 222.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.820 116.119 681.090 147.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.015 83.358 607.950 230.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 829.425 49.620 881.910 213.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002600.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002600.txt
deleted file mode 100644
index 4cd4a6072a5a1f3f0642e4ea801771bf1faaa6b2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002600.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 328.345 33.758 374.675 161.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.185 -0.106 287.480 40.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.685 115.736 265.335 277.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.665 39.052 234.190 150.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.590 -0.282 372.760 57.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.220 -0.322 428.795 75.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.270 -0.292 446.325 137.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.830 19.216 466.880 111.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.870 153.730 589.585 169.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 237.935 189.247 302.190 292.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.065 285.343 159.360 501.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.890 276.946 108.855 501.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 322.215 189.539 338.250 225.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.940 14.174 325.960 133.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.995 16.622 276.575 100.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.855 1.375 341.900 46.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.455 14.351 373.180 65.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 654.740 218.648 683.980 278.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.595 151.015 621.950 192.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 367.265 9.147 397.880 48.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 237.955 240.085 258.355 271.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.640 41.052 341.880 180.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 919.405 438.877 960.280 537.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.755 393.206 960.455 544.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.425 78.472 778.825 164.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.660 80.316 761.680 254.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 664.120 112.870 681.815 145.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.435 30.686 717.105 147.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 784.290 173.838 817.120 221.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.090 64.363 615.845 222.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.835 209.747 289.075 277.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.620 128.636 786.400 309.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.545 118.063 732.200 305.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.425 66.403 689.175 215.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.855 61.240 279.725 213.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.060 51.544 886.225 212.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 845.795 112.976 910.730 294.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.470 153.232 812.370 256.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.650 59.639 822.925 235.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.615 454.250 832.055 544.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.335 115.001 329.055 270.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.395 470.076 64.410 544.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.990 492.743 186.315 544.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.765 34.237 410.825 149.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.790 52.627 459.025 144.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.880 82.396 608.175 230.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 480.590 5.410 489.615 28.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002601.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002601.txt
deleted file mode 100644
index f670356dcc94133c865c0dd1c0252ec19dda857f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002601.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 238.905 -0.368 287.530 40.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.640 19.418 472.445 111.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 481.135 6.478 490.045 28.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.455 41.415 341.660 180.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.425 115.106 328.840 271.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.950 115.570 265.530 277.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.935 117.287 731.790 304.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.420 33.567 411.005 150.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.300 38.856 233.980 150.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.260 61.124 279.485 212.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.485 82.371 607.920 229.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.320 59.387 821.690 235.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.880 51.620 887.130 213.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.045 112.648 910.510 294.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.215 277.697 108.270 501.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.725 285.917 159.325 502.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.600 29.980 717.855 143.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.425 65.980 688.710 214.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.030 64.509 616.240 222.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.055 78.668 778.645 163.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.500 80.240 761.515 253.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 784.645 173.042 816.820 220.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.105 153.433 590.020 169.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.705 16.642 276.660 100.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 323.440 189.141 337.390 225.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.285 493.353 184.800 544.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.535 471.185 62.715 544.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.590 153.060 812.610 256.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.940 0.000 428.815 76.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.335 -0.111 371.940 57.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.555 2.111 341.875 46.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.885 13.766 325.965 130.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.550 128.475 787.350 308.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.115 454.366 831.680 544.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.760 392.582 960.650 544.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 918.335 438.419 960.470 536.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 237.755 189.997 299.780 292.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.480 51.186 458.970 144.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.460 14.512 372.860 66.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.970 210.881 288.865 277.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 664.295 112.245 681.480 144.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.340 150.824 621.475 192.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 655.405 218.658 684.205 277.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.375 0.000 446.615 136.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.435 33.396 374.435 162.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 367.205 8.905 397.860 48.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 237.805 240.745 258.600 271.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002622.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002622.txt
deleted file mode 100644
index 8e2ba9d47812c64e072e2108cbacf69fa9743f19..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002622.txt
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-backpack 0.00 0 0.00 782.395 167.653 813.765 213.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 924.835 420.356 960.600 516.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 366.645 11.520 390.855 51.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.665 0.000 284.140 98.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.935 150.285 588.705 166.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.400 61.553 615.720 219.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 234.855 192.596 296.550 296.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.125 45.847 460.900 141.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.735 27.452 423.065 147.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.775 40.332 345.715 173.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.895 35.607 384.460 166.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.170 58.858 274.310 213.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.770 36.750 234.580 201.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.070 214.910 287.835 281.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.780 376.569 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.275 287.917 97.235 517.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.310 470.187 824.930 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.945 107.919 681.300 138.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.330 119.438 263.155 285.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.550 115.973 343.875 279.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.670 295.563 150.720 517.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.235 81.101 607.700 227.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.145 60.918 683.785 210.246 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.325 66.141 759.455 120.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.105 27.039 720.015 115.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.250 77.293 754.695 248.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.165 145.631 808.815 246.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.040 67.194 838.455 216.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.050 119.801 784.270 298.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.630 108.321 728.275 292.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.670 244.417 256.400 276.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.440 50.320 798.205 167.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 837.225 117.237 904.020 302.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.385 49.977 900.070 153.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 658.635 209.526 681.800 267.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.765 148.376 620.440 189.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.915 13.414 475.335 107.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.505 0.000 392.855 86.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.615 0.000 447.775 133.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.175 16.466 322.335 153.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.280 12.688 334.385 64.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.255 16.990 268.025 98.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002626.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002626.txt
deleted file mode 100644
index fbc7466e1e73fc5d73d0397e4d20ad5f5169c4b0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002626.txt
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 18.105 289.564 95.780 518.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 781.670 166.726 811.890 213.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 894.260 152.426 907.970 182.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.750 148.623 620.635 190.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.380 0.000 283.520 101.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.600 18.224 266.625 97.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.045 39.415 233.805 203.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 234.250 195.069 296.380 298.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.890 41.304 347.635 197.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.595 61.855 273.515 216.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.895 118.642 343.770 282.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.510 36.896 382.245 166.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.540 28.016 425.365 148.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.040 46.205 460.980 142.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.700 17.801 311.120 156.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.060 0.000 392.105 94.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.320 13.031 334.775 65.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.930 13.192 475.065 108.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.850 0.000 448.260 134.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 328.175 200.524 343.790 232.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 366.575 12.175 389.520 51.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 927.555 417.137 960.000 513.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.700 107.541 682.760 138.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.605 297.004 149.630 505.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.215 245.948 257.195 277.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 658.045 210.130 681.990 268.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.895 118.859 901.750 303.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 839.960 52.647 901.590 155.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.985 49.529 796.265 165.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.365 119.932 262.165 284.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.445 216.074 286.790 283.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.160 26.021 720.130 110.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.755 150.743 588.705 167.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.940 76.170 754.410 248.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.925 372.882 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.735 62.177 615.550 220.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.355 472.459 824.735 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.925 81.001 607.700 227.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.790 108.528 728.530 293.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.150 60.505 684.165 208.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.810 69.662 840.950 219.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.250 120.274 782.875 298.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.955 144.412 807.530 245.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002629.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002629.txt
deleted file mode 100644
index 3770352b17be70c1048397f36be372ecbe5455dc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002629.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 662.635 108.135 729.530 291.987 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.405 473.547 824.450 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.115 369.356 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.260 74.024 753.440 246.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.950 36.151 380.790 166.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.315 24.702 720.555 110.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.335 0.000 820.340 61.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.015 106.241 682.805 136.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.430 150.955 588.275 167.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.830 117.983 899.485 302.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 840.660 53.695 902.785 157.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.975 69.289 840.505 221.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.970 142.236 805.940 241.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 415.615 100.408 423.645 113.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.760 246.437 255.740 277.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 657.440 209.505 680.490 267.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.440 45.374 460.840 141.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.625 27.527 426.680 147.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 779.965 164.787 810.615 221.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.420 148.099 620.300 189.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 290.530 261.483 295.530 278.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.990 16.305 363.210 65.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 895.345 153.091 909.915 183.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 929.985 414.352 959.880 510.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.420 40.296 232.520 203.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.445 119.680 262.805 285.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.830 11.913 475.105 108.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.285 0.000 448.565 133.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.490 11.857 334.585 64.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.880 0.000 284.440 102.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.910 17.675 266.110 97.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.290 120.400 343.770 283.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.090 49.010 794.920 162.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.415 0.000 418.280 48.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 329.505 204.700 343.490 237.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.860 0.000 387.175 96.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.785 17.579 309.540 155.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 247.815 194.671 296.875 298.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.890 41.596 348.515 212.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.600 120.441 782.690 297.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.690 289.257 93.405 518.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.865 59.084 684.090 205.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.215 217.001 286.775 283.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.780 63.547 273.615 217.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 365.560 11.343 388.595 50.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.365 81.001 607.700 227.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.740 297.019 147.565 510.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002631.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002631.txt
deleted file mode 100644
index 73f099a00cf2e058f3311f0b7e548df10b3ff827..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002631.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.950 245.994 255.230 278.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 833.505 117.378 897.030 302.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.600 119.569 782.160 297.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.895 141.208 806.665 241.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.310 16.965 309.760 155.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 931.345 413.158 960.490 509.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 895.370 150.079 911.415 185.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.555 72.700 754.175 243.133 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 365.265 9.601 388.295 49.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.080 54.355 903.380 157.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.340 -0.438 820.225 60.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.105 216.028 286.755 283.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.210 69.058 840.595 221.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.065 205.723 343.545 240.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.630 16.929 265.965 96.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.950 27.260 426.740 146.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.145 79.993 607.115 226.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.325 35.813 379.575 165.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.330 107.636 730.020 291.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.040 473.769 824.200 544.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.635 23.719 720.995 112.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.140 368.701 960.995 544.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 415.525 98.726 424.720 113.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.545 -0.050 417.975 50.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.460 11.011 475.310 106.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.515 149.288 589.130 166.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 290.420 262.072 295.420 278.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.990 105.818 680.465 135.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.850 0.000 284.000 114.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.835 -0.599 386.535 94.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.650 48.733 794.115 160.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.725 58.148 684.575 204.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 779.850 161.296 809.880 219.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.480 297.961 146.770 517.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 247.985 195.377 296.460 298.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.405 119.927 262.565 284.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.130 289.257 92.880 516.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.135 40.563 231.625 205.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.205 63.154 273.525 215.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.890 42.140 349.420 213.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.335 121.453 343.550 283.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 656.875 209.445 679.715 267.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.130 11.333 334.560 63.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.200 15.484 364.085 65.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.170 0.156 447.100 133.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.165 44.079 461.200 139.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.670 147.706 620.545 189.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002643.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002643.txt
deleted file mode 100644
index 0c828743c651ce15209e07ee8a03218796c7ba07..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002643.txt
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.810 151.066 588.405 165.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.310 0.015 818.260 59.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.765 103.869 680.115 134.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.070 18.546 722.575 128.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.305 67.189 754.515 238.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.125 41.908 225.885 207.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.375 15.998 311.190 154.133 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.920 54.904 685.145 202.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.125 66.403 842.620 219.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.855 104.559 732.020 287.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.975 114.663 788.810 292.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.545 48.179 794.700 154.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.045 138.287 801.785 239.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 898.780 153.791 917.515 184.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.610 248.532 255.530 279.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 654.170 204.861 675.705 262.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.155 146.598 620.115 187.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.865 0.222 329.810 50.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 363.340 7.953 386.195 47.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.705 14.930 360.800 61.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.480 35.546 377.400 166.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.855 -0.378 446.185 131.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.430 26.424 547.580 107.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.125 41.475 461.710 114.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 774.455 162.575 804.330 204.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.660 -5.037 387.850 103.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.965 482.906 819.960 544.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.145 197.064 295.245 300.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.580 15.862 262.420 91.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.925 44.180 351.385 217.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.105 62.872 275.030 217.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.070 296.873 88.965 529.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.430 306.121 143.385 530.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.470 125.614 261.640 291.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 829.225 117.262 886.475 301.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 845.485 55.397 904.625 190.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.575 79.202 606.900 224.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.915 22.531 428.665 145.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 927.255 410.433 960.000 503.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 419.500 92.687 426.550 106.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 357.965 97.013 364.580 108.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.245 10.769 474.055 95.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.920 365.296 960.525 544.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.475 218.471 286.435 285.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.035 121.982 342.830 281.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.495 0.000 285.710 109.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.950 0.000 415.815 47.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 331.745 201.028 343.160 238.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002663.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002663.txt
deleted file mode 100644
index 3ba0c689a7d5d771302bebd96532a34f1b58f8c8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002663.txt
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 699.625 64.570 747.685 234.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 535.250 89.135 554.300 106.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 664.830 98.308 684.590 128.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.100 0.000 445.990 130.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 248.820 196.591 295.765 302.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.465 132.620 794.180 232.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.660 73.813 851.830 162.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.190 0.000 812.025 61.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.820 0.000 786.215 55.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.665 4.387 470.885 58.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.390 147.147 589.545 164.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 916.100 388.597 960.000 480.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 775.165 156.345 794.120 198.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.110 249.847 255.355 282.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.700 344.402 960.485 544.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.980 38.820 801.875 135.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.425 197.820 673.285 253.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.230 145.228 620.020 186.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 358.285 12.552 385.300 52.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 898.370 158.294 914.250 190.002 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.500 300.424 83.475 534.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.760 121.549 870.420 307.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.935 220.260 286.580 287.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.740 125.583 261.395 293.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.765 56.949 908.960 232.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.935 124.002 340.305 287.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.595 24.893 570.330 104.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.730 17.781 309.610 158.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.160 43.102 351.600 197.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.760 41.339 220.715 206.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.615 107.485 782.455 282.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.205 97.250 731.355 278.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.395 49.328 690.040 196.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.555 77.611 606.830 223.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.370 16.365 722.730 110.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.195 0.000 380.450 79.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.445 0.000 331.135 69.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.495 55.377 751.785 107.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.600 38.911 388.975 171.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.100 310.825 140.430 540.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.220 0.000 292.025 89.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.085 18.733 257.705 100.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.355 19.352 427.820 144.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.960 36.982 462.860 111.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.610 65.194 275.380 220.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002668.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002668.txt
deleted file mode 100644
index b54bffa6f3129551c3735f6b5d1d020bf5555b61..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002668.txt
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.785 144.079 619.370 185.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.110 249.993 256.000 282.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 897.985 161.890 913.430 193.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.870 195.870 672.585 253.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.470 59.316 908.895 234.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 6.890 303.970 81.830 533.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.095 120.355 865.790 306.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 355.830 11.318 386.135 52.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 65.245 314.800 138.955 547.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.060 35.481 462.210 110.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 543.025 90.027 560.625 105.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.020 38.553 386.695 171.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.675 0.786 380.575 80.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.210 0.000 443.285 129.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.615 5.057 470.785 57.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.090 0.000 810.880 61.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.995 61.573 747.100 229.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.485 55.735 753.570 107.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.560 15.217 721.925 107.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.190 0.000 785.935 52.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 774.540 155.569 792.200 198.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.870 74.155 851.995 158.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.155 130.530 789.960 229.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.940 38.453 803.055 138.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 912.665 384.739 956.815 476.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.550 41.913 218.700 204.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.750 66.605 273.210 222.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.045 123.720 340.120 288.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.930 128.822 261.725 296.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.520 76.583 604.795 223.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.955 47.741 690.215 192.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.700 341.279 962.550 545.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.120 24.304 575.220 129.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.305 96.615 731.215 278.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.175 106.715 779.850 282.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.100 197.910 295.880 302.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.050 97.200 685.715 125.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.700 147.288 588.930 163.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.220 17.207 309.990 159.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.840 45.333 350.285 165.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.370 16.909 428.475 142.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.875 222.239 287.185 287.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.355 18.108 254.565 97.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.220 0.000 292.555 97.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.190 0.000 328.655 67.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002679.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002679.txt
deleted file mode 100644
index 42ab40121e2353f960cb498e35b26856a360a5e0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002679.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 764.790 125.599 787.880 225.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.845 72.992 856.715 161.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.280 51.579 758.430 106.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 553.825 86.718 569.605 110.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.100 197.553 295.890 303.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 909.380 382.739 960.000 475.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.600 340.317 959.855 543.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.355 132.368 260.480 302.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 346.105 103.823 355.480 114.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.200 10.165 722.675 95.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.370 0.171 446.555 129.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.295 57.750 748.080 225.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.910 0.181 327.145 52.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.195 10.502 369.495 78.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.685 18.007 346.495 59.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.495 143.344 620.140 184.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 356.330 13.862 386.705 53.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.590 32.615 464.385 107.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.675 250.447 255.580 282.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 898.715 161.200 914.790 195.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 651.260 195.719 673.335 252.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 287.580 265.442 296.455 283.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 421.060 83.811 430.505 99.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.915 2.972 469.295 69.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 313.750 206.508 338.630 244.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.040 39.032 375.795 171.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.040 0.000 388.275 96.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.400 221.897 288.115 288.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 672.660 93.558 687.080 121.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.030 0.000 294.630 66.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.765 16.985 253.455 91.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.385 47.746 344.445 171.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.965 16.632 306.595 158.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.795 124.228 341.150 287.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.785 14.789 431.125 142.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.070 67.532 270.150 224.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.600 45.449 218.855 170.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.660 95.789 722.860 277.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.495 45.353 690.485 189.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.210 24.656 582.855 138.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.305 76.276 606.605 222.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.130 39.173 804.265 140.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.120 120.068 857.215 308.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.155 59.523 911.725 236.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.660 106.090 785.445 278.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.845 320.507 132.240 544.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.180 312.120 74.080 544.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002687.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002687.txt
deleted file mode 100644
index a3cc23461cf2764940db05048c67f63d59a8c076..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002687.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 296.625 1.103 324.515 49.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.820 75.213 855.335 232.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.710 -0.171 383.250 103.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 466.690 -5.037 476.005 12.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.815 26.515 589.360 136.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.855 41.636 366.740 168.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.005 251.529 254.880 282.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.830 143.722 620.355 184.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 358.535 16.904 384.270 57.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 901.650 165.492 918.045 196.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 651.260 193.014 671.820 248.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.675 199.703 296.735 303.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 343.130 105.788 350.385 115.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.965 12.210 370.660 82.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.005 335.129 961.145 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.155 322.078 129.510 545.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.260 0.000 454.840 128.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.600 45.953 218.520 179.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.300 66.101 267.820 223.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.270 32.428 464.200 103.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.930 14.028 430.575 142.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.380 47.293 344.665 172.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 915.945 375.320 960.000 467.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.520 222.990 286.600 289.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 422.230 83.182 429.715 96.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.285 127.286 342.580 291.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.490 145.591 589.025 162.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.670 131.678 254.585 302.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.720 46.547 758.290 101.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.670 2.624 467.500 63.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.975 0.000 815.185 64.016 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.650 33.632 806.385 161.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.035 101.380 788.245 277.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.205 18.758 337.965 63.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.810 59.961 914.095 236.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.305 75.687 606.605 222.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.800 57.840 747.380 224.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.945 93.079 726.835 272.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.060 -0.106 614.215 91.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 323.810 213.883 339.240 249.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.710 10.296 723.020 93.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.535 -0.131 786.090 40.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.365 17.040 253.770 96.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.875 -0.055 295.100 85.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.490 45.777 689.375 191.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.485 19.257 302.315 160.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.205 89.911 575.245 110.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.785 312.357 70.545 544.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 290.445 266.051 296.095 284.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.480 124.047 852.285 311.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002689.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002689.txt
deleted file mode 100644
index ef21d0bfc24e1902623bc4084bad7b1df8b73359..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002689.txt
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 420.305 82.753 429.260 96.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 341.510 0.000 386.715 103.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.070 19.906 303.010 161.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 290.565 266.248 296.355 283.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 465.875 -5.037 476.195 12.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.550 17.242 253.970 96.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 324.550 216.033 340.700 249.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.280 222.667 287.265 289.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.000 66.212 269.110 223.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.615 45.953 219.330 180.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.835 46.975 345.780 168.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.155 322.799 127.925 545.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.675 199.865 297.120 304.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.290 131.678 253.060 302.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.410 3.939 467.315 62.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.525 76.175 856.235 231.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.120 9.374 722.960 92.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 674.865 92.782 683.435 117.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.145 127.855 342.670 293.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.725 0.000 295.385 52.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.565 12.406 370.710 86.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.335 45.489 759.185 102.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.785 313.883 70.545 544.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.705 1.904 335.090 49.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.315 14.028 429.815 142.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.145 32.504 464.920 103.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.670 -0.348 455.290 128.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 902.365 165.663 918.840 197.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.945 101.401 788.795 275.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.495 92.017 726.870 271.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.800 57.578 747.885 224.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.040 26.681 590.935 136.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.960 45.520 690.485 189.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.355 75.687 606.605 222.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.235 88.803 577.420 112.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.445 42.633 365.770 168.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 573.400 0.000 613.590 92.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 916.925 373.532 960.000 465.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.035 0.000 815.775 64.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.565 0.000 785.920 37.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.320 251.877 256.365 283.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 343.900 106.488 349.510 116.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 358.730 24.868 383.725 57.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.475 143.843 620.115 185.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 651.050 193.321 673.130 247.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.900 18.375 337.660 68.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.650 32.262 808.080 162.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.405 124.611 851.335 311.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.350 59.880 914.775 236.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 886.775 332.903 961.145 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002694.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002694.txt
deleted file mode 100644
index e5deb2be72cbcbbf938af347e9f64a5046b32484..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002694.txt
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 635.960 45.353 690.485 189.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.655 75.928 606.605 221.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.350 13.499 428.275 142.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.900 46.603 348.850 161.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.255 21.669 301.480 162.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.775 66.670 266.740 226.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.155 222.113 287.895 289.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 418.215 82.764 425.680 89.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.005 18.511 340.105 65.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.310 2.836 332.730 52.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.500 0.000 295.810 51.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.020 0.000 346.410 39.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 290.715 266.147 296.325 283.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 326.850 215.625 342.975 251.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.215 18.375 254.145 94.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.985 43.183 361.685 168.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.400 0.000 385.455 103.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 904.680 165.809 921.675 198.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.780 252.280 254.685 283.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.790 189.443 670.360 244.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 563.095 91.951 579.715 113.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.240 0.000 620.515 96.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.900 10.381 723.575 90.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.580 2.624 467.340 55.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.175 145.832 588.895 162.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.050 25.976 595.025 136.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 315.465 67.760 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.430 12.980 372.045 97.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.980 132.202 244.690 302.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.735 325.624 125.785 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.240 200.263 297.360 304.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 920.555 368.006 960.000 457.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.105 79.076 856.885 180.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.510 0.000 817.360 65.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.065 45.278 762.885 103.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.435 45.615 219.355 212.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.535 129.326 342.670 294.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 359.750 18.617 381.830 55.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.095 143.616 620.370 184.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.800 57.578 748.330 224.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.985 125.624 847.920 312.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.870 90.410 726.185 267.734 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.615 100.373 787.435 270.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.820 30.368 809.335 167.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.000 31.149 464.955 104.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.155 62.379 915.765 239.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 887.075 327.715 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 674.480 92.072 682.640 115.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002718.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002718.txt
deleted file mode 100644
index e2a8dc1c1117f461f94a2f0002fb88d37be3ea4d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002718.txt
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 752.730 0.000 780.235 58.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.470 55.266 615.525 212.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.830 141.783 620.025 183.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 643.480 182.220 663.805 237.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 909.260 168.343 928.695 199.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.870 66.323 914.860 244.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.710 317.238 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.895 253.106 257.555 285.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.980 142.981 588.670 160.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.680 26.908 465.485 101.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.610 2.982 727.200 86.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 675.435 86.189 690.050 111.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 916.750 358.113 960.000 446.931 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.730 38.780 776.610 116.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 46.890 335.950 123.495 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 249.975 201.381 303.160 305.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.870 138.443 221.395 310.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 327.911 64.710 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.975 0.000 465.410 122.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 358.935 16.441 379.500 56.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.315 0.000 457.500 127.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.425 0.000 346.515 46.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.895 21.045 336.260 88.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.120 125.321 823.130 312.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.665 79.001 860.635 236.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.245 38.458 693.265 181.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.325 85.917 729.810 261.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 718.590 95.024 775.005 265.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.660 24.415 822.430 148.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 374.275 9.107 420.330 140.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.950 25.528 637.385 149.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.615 73.772 606.180 220.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.170 47.504 755.785 212.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 255.260 131.124 268.375 159.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.810 1.048 324.035 79.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.540 222.738 292.430 290.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.250 19.745 243.150 167.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.850 50.134 215.130 222.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.725 22.908 293.795 165.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.575 71.662 269.790 230.903 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.390 132.071 343.250 295.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.205 13.817 372.760 143.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.160 52.577 348.085 198.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002737.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002737.txt
deleted file mode 100644
index 68eb1a2d45c6d87afc29a1ce75e855c9939d9dd0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002737.txt
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 904.090 171.682 919.875 207.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 651.720 170.615 671.825 227.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.090 139.561 620.070 180.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.645 252.446 259.805 285.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.720 297.659 961.370 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.940 69.340 915.440 250.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.115 18.269 830.690 181.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.780 78.019 725.600 253.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.210 32.212 698.255 176.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.990 21.624 645.790 147.726 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.225 85.539 769.085 254.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.100 82.628 860.705 242.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 736.570 128.737 803.435 319.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.725 -0.292 726.455 77.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.730 80.834 694.275 103.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 568.720 140.312 590.060 158.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.560 -0.196 460.515 135.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.830 24.273 459.500 133.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.075 -0.171 345.920 47.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.650 35.058 782.545 112.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.410 43.938 755.835 208.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 907.250 337.774 950.695 425.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 610.930 88.707 631.890 108.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.680 219.650 296.345 290.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.610 20.788 335.005 91.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.450 3.617 307.100 50.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.080 23.508 294.615 167.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.045 21.362 241.420 171.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.625 141.662 222.555 316.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.650 47.721 206.195 171.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.030 135.748 343.555 296.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.270 2.609 423.880 137.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.965 71.501 275.890 231.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.895 50.793 343.210 232.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.860 14.290 378.215 135.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.600 71.022 606.460 217.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.660 348.528 116.060 544.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 251.520 199.039 307.130 305.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -5.745 337.557 56.205 544.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.040 52.687 615.845 208.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.405 -0.267 777.030 54.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002747.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002747.txt
deleted file mode 100644
index 23df79b681b1756c547814f0a6ff58d30c2eeb80..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002747.txt
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 563.720 70.745 606.630 216.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.435 108.060 787.195 161.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.155 1.582 421.285 137.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.740 22.616 453.535 132.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.420 23.100 294.700 167.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.360 14.935 384.795 137.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.245 55.387 339.680 236.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.300 29.255 784.635 112.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.965 -0.065 725.855 76.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.655 51.735 615.930 207.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.000 139.012 620.525 179.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 904.190 335.698 953.355 422.764 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.550 -0.640 453.735 135.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.765 0.000 345.885 67.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.285 2.383 304.550 51.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.625 23.175 333.505 90.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.680 46.064 354.530 160.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.245 40.548 755.030 199.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.405 52.844 205.260 175.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.360 22.677 242.170 172.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -6.265 339.829 49.950 545.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.635 144.639 217.150 321.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 253.220 199.039 309.725 307.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.335 350.603 111.510 544.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.005 141.092 589.830 157.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 613.730 84.088 636.705 110.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 901.850 178.805 918.805 212.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.335 75.001 272.130 235.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.200 139.934 343.655 296.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 236.230 253.816 261.260 287.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 874.045 297.079 961.145 545.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 658.720 171.461 680.060 227.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.420 221.710 299.300 291.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.465 30.278 698.545 172.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.610 21.941 651.860 150.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.870 85.277 774.355 254.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.580 77.772 726.095 253.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.355 16.678 831.365 175.198 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.540 128.248 796.790 319.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.490 70.871 918.105 253.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.150 81.912 852.910 242.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002776.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002776.txt
deleted file mode 100644
index eee0f1be59a008ad9125b66959e026d295db20fc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002776.txt
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 0.125 355.403 45.810 545.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.540 55.428 210.080 184.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.435 76.281 270.345 238.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.470 16.003 410.345 135.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 915.085 316.180 954.950 401.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.135 222.743 311.355 292.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.535 139.209 589.810 155.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.865 67.481 726.230 240.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.245 69.592 606.590 214.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.985 22.284 657.440 148.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.695 136.912 620.875 177.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 795.580 87.876 854.275 250.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.435 7.732 846.640 164.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.050 133.522 778.965 328.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 353.500 63.240 373.070 96.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 623.720 86.793 645.095 109.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.050 -0.161 343.545 73.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.035 0.247 373.215 116.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.940 -0.398 404.080 134.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.940 25.754 697.115 163.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.325 -0.171 726.730 69.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.465 21.423 781.660 102.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.725 35.536 755.430 173.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.120 102.181 791.060 194.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.505 76.754 782.750 171.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.490 277.274 960.580 543.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.275 253.610 269.645 289.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.220 17.166 437.660 136.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 912.155 182.799 928.860 216.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 25.785 364.601 103.755 545.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 258.440 201.683 321.045 310.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.200 6.120 305.000 64.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.710 48.154 350.025 153.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.305 27.301 345.115 93.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 340.815 21.805 363.150 63.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.910 0.000 453.625 121.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 861.655 78.099 922.595 261.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.910 0.393 651.805 112.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.650 149.106 344.150 293.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.925 56.793 339.880 239.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.355 26.036 292.070 171.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 652.660 160.883 678.790 216.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.820 151.252 205.080 330.022 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.840 24.873 239.665 176.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002805.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002805.txt
deleted file mode 100644
index 6fcc7f2a824f83c944af1b04292038c9f3eb86c0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002805.txt
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-backpack 0.00 0 0.00 392.080 17.912 432.915 134.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.915 0.000 402.090 131.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.635 68.418 607.315 213.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.120 21.181 695.430 162.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.700 14.643 779.510 95.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.665 0.000 648.730 119.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.855 79.832 275.095 244.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.405 262.087 283.470 296.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 340.450 29.593 359.510 66.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.145 135.708 620.780 176.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 651.615 152.567 672.695 205.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 913.675 188.697 928.830 224.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.575 141.742 343.395 281.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.785 61.437 340.470 229.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.115 228.092 324.730 295.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.035 137.985 590.110 154.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.630 28.923 297.225 175.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.740 380.936 90.035 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.815 8.618 299.140 58.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.725 58.107 201.475 231.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.880 27.119 229.525 179.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.525 49.328 616.445 202.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.330 0.000 818.645 74.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.475 158.490 188.610 336.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.255 -0.207 342.200 71.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.960 0.000 369.560 121.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 382.580 85.378 410.385 110.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 387.400 63.970 412.745 94.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.930 0.000 304.755 54.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.680 31.048 340.075 95.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.895 0.000 730.410 69.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.670 26.767 757.385 113.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.545 82.340 924.070 268.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.525 69.093 693.385 90.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.525 135.929 760.360 331.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.020 258.813 960.000 518.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 269.470 209.158 324.610 316.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 455.560 4.609 465.245 16.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 444.095 0.000 466.750 91.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.960 0.000 445.750 129.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 773.495 120.295 798.070 160.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.795 69.536 785.930 237.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.635 62.575 730.040 229.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 896.375 298.127 940.250 378.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 637.115 86.481 655.945 109.087 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.970 96.031 859.890 261.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.190 0.126 844.295 119.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.445 97.960 790.215 189.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.815 462.042 898.640 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002815.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002815.txt
deleted file mode 100644
index b753260c829c58e6b60f21b20a83fa8023012672..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002815.txt
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 679.300 67.184 693.240 92.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.600 138.614 589.745 155.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 892.460 294.722 939.325 376.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.465 0.161 809.380 74.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 334.500 0.171 369.810 121.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.055 139.148 753.050 337.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.915 67.285 790.385 231.407 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.670 8.095 780.945 90.369 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.270 0.091 843.215 119.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.520 94.334 854.160 260.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.715 83.841 923.560 273.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.240 256.894 959.970 517.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 273.475 210.055 324.025 319.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.785 20.229 698.285 160.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.955 60.047 736.965 226.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 656.980 154.864 674.360 204.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.050 135.778 622.240 176.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.290 83.852 275.610 250.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.650 29.618 230.085 184.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.420 141.037 344.060 282.407 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.460 27.739 299.235 171.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 910.815 197.553 927.950 228.989 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 775.005 116.159 799.490 159.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.455 59.815 198.335 239.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.195 160.646 184.080 344.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.285 -0.065 399.935 131.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.780 65.693 339.215 230.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.940 10.119 298.495 62.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.585 449.974 896.655 543.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.705 18.204 440.765 134.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.260 30.927 345.075 114.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.945 0.131 647.190 122.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.030 -0.232 346.285 95.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.330 0.212 307.250 58.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 576.370 48.366 616.390 209.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.540 230.414 330.045 294.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.290 12.371 419.085 134.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.890 387.081 85.650 544.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.975 28.127 751.715 98.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.960 0.086 729.820 80.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.055 67.799 607.475 213.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 259.445 263.165 288.485 298.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 398.885 63.910 427.905 98.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002823.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002823.txt
deleted file mode 100644
index a5d3d2782cfe5cd8ac2d6a0c149887177d2449cb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002823.txt
+++ /dev/null
@@ -1,44 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 283.460 58.581 341.660 191.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 297.165 32.444 353.060 116.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.570 7.248 777.670 89.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.730 98.444 852.990 267.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.720 65.295 692.655 93.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.555 161.583 179.740 344.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.280 395.337 83.860 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.725 0.000 344.540 79.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.180 84.068 923.220 273.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.240 256.980 959.970 514.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.455 141.410 589.920 154.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 894.670 294.027 941.505 375.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.275 449.042 894.255 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.100 233.970 333.655 299.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 908.850 194.621 925.540 231.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.205 0.000 644.260 119.866 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.670 19.478 695.105 160.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.150 60.500 737.050 175.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.605 139.838 747.440 338.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 356.525 -0.599 394.930 131.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.975 67.199 788.610 231.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.760 -0.514 848.545 122.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.555 48.995 616.285 208.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 411.775 64.383 436.835 99.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.055 30.917 230.990 185.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.145 66.051 198.050 243.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.045 87.977 275.610 252.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.890 17.539 451.655 134.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.005 68.267 606.520 213.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.650 12.668 424.665 128.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.515 -0.569 728.925 83.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.035 151.736 678.560 205.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 276.545 211.687 322.960 321.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.295 27.860 750.150 107.002 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 776.880 115.650 798.025 157.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.530 70.377 335.175 236.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.790 140.800 343.780 277.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.175 0.000 808.985 74.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.810 0.171 366.940 121.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.370 135.592 620.995 177.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.530 32.418 298.515 177.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 262.400 264.117 302.060 300.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.470 0.000 308.065 62.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.950 10.679 297.870 71.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002833.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002833.txt
deleted file mode 100644
index 232569c6857e77b52d0cdb3b6348cbd8c4a29fad..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002833.txt
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 300.520 140.463 343.680 303.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.080 -0.398 427.085 127.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.085 12.472 298.335 95.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.895 0.000 726.865 76.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.555 152.899 683.565 204.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.515 2.458 351.805 133.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.120 0.176 441.905 119.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 781.355 113.625 797.405 156.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.835 134.922 620.450 175.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 424.335 63.855 449.800 95.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.820 137.164 590.140 153.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.375 0.000 808.295 77.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.975 236.126 340.570 304.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.720 58.540 341.955 143.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.480 0.000 309.080 63.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.585 35.833 356.340 115.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.795 17.730 461.260 94.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 355.780 0.000 393.635 128.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.910 11.031 424.820 133.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 907.450 198.253 924.660 233.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.070 0.000 364.465 120.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.245 35.350 297.370 183.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.780 70.906 331.035 256.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 398.062 79.695 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 280.420 212.875 333.075 323.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.375 29.996 231.845 183.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.440 89.125 270.230 254.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.060 162.530 171.180 346.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.635 66.841 201.705 247.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 266.745 266.953 295.930 302.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.335 102.962 853.240 271.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.695 86.561 921.720 276.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.525 66.187 787.975 230.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.015 0.000 850.315 127.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.235 58.208 738.195 171.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.880 7.858 776.220 88.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.200 18.249 692.450 159.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.480 138.780 743.880 336.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.820 0.000 638.770 123.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.225 68.071 607.160 213.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 676.080 64.409 690.400 93.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.410 25.613 749.380 180.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 900.540 284.180 948.425 365.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.545 247.263 960.000 500.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.355 442.489 893.750 544.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002847.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002847.txt
deleted file mode 100644
index 595821d65529ebe278d519f978077705edb5907b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002847.txt
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 272.935 272.292 310.430 308.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.860 27.361 748.145 182.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.245 242.322 960.755 499.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 906.270 204.826 927.035 238.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 668.455 146.845 691.905 198.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.390 136.604 620.780 177.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.355 36.977 293.920 186.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.590 143.757 344.085 306.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.670 19.236 294.565 92.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.945 -0.176 307.845 68.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.980 241.828 343.965 312.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 440.270 65.562 459.905 96.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 668.290 63.991 683.740 92.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 286.540 217.872 333.305 328.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.740 410.448 75.310 544.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.020 171.687 166.820 357.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.345 69.269 203.530 249.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.455 89.528 262.405 258.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.095 0.000 441.960 121.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.760 72.095 331.465 260.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.360 426.284 901.530 544.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.315 35.753 232.130 193.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 340.630 111.983 347.850 122.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.100 -0.413 723.515 58.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.910 13.585 426.930 135.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.195 0.000 849.050 128.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.980 5.359 358.970 137.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.515 0.000 393.585 130.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.615 21.614 475.010 96.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.860 69.612 607.470 214.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.120 22.913 700.520 147.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.155 93.996 915.045 284.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.255 144.236 737.045 346.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 909.140 279.747 948.975 359.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 569.510 139.521 590.195 155.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.305 19.473 687.775 160.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.610 0.000 633.325 136.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.350 104.327 852.710 274.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.725 55.302 738.885 178.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.045 65.008 795.440 227.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 331.220 215.293 343.995 245.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.565 38.604 354.485 123.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.745 62.978 343.690 158.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.675 4.689 772.755 138.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.170 -0.343 810.450 75.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002880.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002880.txt
deleted file mode 100644
index 757302a3785c966cedefd9afbd324277caa47f15..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002880.txt
+++ /dev/null
@@ -1,48 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 683.465 59.608 748.960 203.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.965 38.896 752.470 191.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.955 70.206 794.315 231.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.145 158.269 727.455 359.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 832.165 111.117 905.025 307.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.625 122.853 836.985 295.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 285.455 288.325 317.630 324.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.765 235.895 960.185 484.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.720 146.820 620.270 187.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.235 161.185 343.615 258.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.710 192.284 154.940 382.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 301.325 232.625 344.020 345.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 775.310 39.893 781.750 49.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 570.235 148.920 590.855 164.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.085 413.717 896.285 544.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.830 85.262 190.110 270.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.325 49.519 226.440 204.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.005 88.763 335.380 279.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.810 107.223 261.000 277.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.555 19.297 383.930 146.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.085 23.075 425.050 145.016 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.025 50.799 296.965 201.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.800 54.566 360.325 165.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.920 -0.060 446.490 129.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.835 7.737 623.585 101.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 889.935 226.631 907.105 260.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 571.170 78.578 607.835 224.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.325 26.389 675.770 165.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.325 58.923 615.725 216.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.920 -0.176 835.315 145.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.655 -0.262 715.525 120.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.185 7.853 770.785 98.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.490 0.171 312.880 76.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.580 0.035 332.885 80.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.390 -0.106 363.790 87.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.130 443.904 54.450 544.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.720 261.175 343.655 301.149 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.010 31.643 274.010 121.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 892.140 274.473 930.815 351.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.235 62.162 709.735 106.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.255 33.023 728.500 80.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.650 -0.045 802.005 94.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.775 -0.086 751.870 29.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 653.955 71.576 670.150 99.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.980 -0.408 412.705 133.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 378.745 102.630 388.385 120.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 337.340 121.085 351.650 140.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 333.705 61.220 359.270 104.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002903.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002903.txt
deleted file mode 100644
index 64b70d7a9cbafd3cea3c3883c28661a9808209c1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002903.txt
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 434.180 0.000 460.165 121.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.300 0.000 310.500 88.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.780 53.357 278.550 194.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.135 185.156 337.065 324.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 339.250 145.575 350.140 164.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.975 40.070 411.130 159.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.690 33.486 608.835 117.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.940 182.678 715.255 382.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.720 0.836 705.980 137.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.355 76.019 739.980 242.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.830 12.033 443.025 149.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.080 41.112 668.745 178.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.175 96.827 603.490 242.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.495 79.500 699.960 181.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.935 151.716 819.995 328.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 827.160 134.544 892.200 331.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.900 82.396 794.805 241.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.620 8.246 832.185 154.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 353.805 84.234 371.785 128.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.905 0.000 798.200 117.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.135 246.407 958.690 486.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 283.155 311.289 315.090 345.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 907.590 435.986 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.790 422.361 890.305 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 887.290 282.935 934.415 361.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 594.805 165.759 614.115 205.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 562.845 167.879 583.710 183.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 877.030 252.481 896.050 287.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.180 78.940 609.610 233.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.165 61.482 748.565 209.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.385 0.000 628.085 63.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 623.935 3.032 634.120 21.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.790 215.777 133.740 407.914 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 646.980 87.448 662.340 115.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.485 25.049 754.720 102.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.100 0.000 722.780 81.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.165 0.267 758.870 52.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 260.800 115.464 320.730 311.082 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.865 16.164 367.320 116.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.205 78.905 359.240 189.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.335 137.093 244.890 307.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.330 113.348 176.315 300.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.485 76.467 282.990 230.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.980 72.765 229.705 169.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.290 38.372 402.915 163.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.415 16.602 325.250 123.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.340 8.220 392.875 91.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002916.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002916.txt
deleted file mode 100644
index 6052a08a95a1eeadb3e52effa9cd14a53db2a094..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002916.txt
+++ /dev/null
@@ -1,49 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 252.225 127.185 320.600 323.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 561.630 177.933 582.950 195.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.240 88.929 608.670 249.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.425 44.457 615.030 133.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.000 -0.171 625.045 74.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.240 23.060 445.635 160.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.045 441.970 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.400 417.837 893.360 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 890.035 287.801 930.320 365.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.710 13.867 631.410 30.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.730 94.943 660.855 125.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.965 151.403 884.480 349.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.965 195.583 714.905 400.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.810 91.825 793.645 252.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.180 163.019 816.980 339.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.595 92.953 358.005 198.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 338.330 158.052 351.200 178.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.975 176.276 613.700 217.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 873.970 267.180 893.845 300.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.070 85.458 232.570 178.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.975 88.319 280.390 241.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.290 68.191 275.820 214.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.460 9.485 797.570 97.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 282.860 319.761 306.195 356.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 299.310 266.500 336.525 378.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 296.430 198.097 336.570 319.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.370 8.402 703.045 148.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 376.090 100.917 382.785 149.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.860 51.282 666.715 189.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 390.715 136.599 416.870 155.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.035 232.484 129.575 426.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.100 83.721 735.950 250.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.330 29.930 325.225 135.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.420 -0.207 335.180 66.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.200 0.015 310.805 85.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.535 52.174 411.660 174.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.530 30.917 380.610 133.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.530 18.461 389.430 161.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.870 12.149 762.045 62.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.715 -0.065 724.510 89.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.835 16.345 830.045 163.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.220 108.120 602.570 254.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.865 0.116 394.495 49.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.380 5.294 454.355 132.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.285 75.022 752.485 221.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.570 29.839 749.880 108.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.900 251.625 960.295 496.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.645 124.314 177.380 312.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.190 145.893 243.205 319.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002938.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002938.txt
deleted file mode 100644
index fc9f5a8c65c8d7e84200914af4b60ba5fb1dc174..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002938.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 647.005 27.346 695.185 165.003 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.960 10.492 726.665 104.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.075 51.020 396.500 193.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.255 50.486 315.115 170.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.360 215.882 708.260 421.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.450 5.279 626.985 94.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.350 2.126 305.430 71.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.840 112.326 284.580 250.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 306.810 118.265 313.980 131.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 338.090 183.313 351.675 196.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.590 90.324 261.880 235.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.750 215.741 336.305 313.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.365 6.266 359.645 88.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.785 15.247 322.600 136.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.245 34.176 394.995 85.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.125 44.507 351.740 125.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 383.000 122.889 403.705 156.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.540 66.363 400.465 184.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.660 25.361 456.660 152.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.635 42.155 443.805 179.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.350 3.199 421.800 61.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.245 2.921 393.140 50.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.470 126.722 601.865 274.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.695 67.668 664.915 203.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.640 32.590 825.545 180.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.590 115.640 360.175 235.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 533.445 127.991 559.375 156.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.285 101.360 734.165 266.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.450 3.496 475.575 64.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.140 5.551 660.280 59.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.550 153.005 168.100 342.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 32.120 257.332 117.425 452.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.160 174.156 242.740 349.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.360 429.569 882.950 544.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.715 192.279 801.715 371.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.210 174.226 875.065 377.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.830 261.961 950.575 494.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.635 109.702 795.275 263.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.090 154.466 320.980 354.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.320 96.862 759.430 240.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 295.060 287.373 336.340 398.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.085 32.816 766.560 96.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.150 30.807 792.915 137.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.600 111.842 658.215 140.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.905 103.425 686.240 202.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 561.300 196.258 582.275 214.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.515 71.108 621.915 158.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 893.740 442.856 960.435 544.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 880.965 298.747 918.945 373.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 381.810 19.277 391.875 53.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.050 71.027 435.130 192.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.755 34.136 630.725 50.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 593.020 195.039 612.895 236.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.315 109.646 229.555 206.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 286.835 342.166 305.515 376.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002963.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002963.txt
deleted file mode 100644
index 506e6d6e458bc3451bc99a9869e6161a9542ce26..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002963.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 652.390 191.956 668.700 235.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.535 262.616 940.125 495.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.345 113.056 769.620 268.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.950 187.191 865.555 390.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.585 30.595 688.475 166.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.385 90.863 797.525 216.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.300 35.572 828.765 173.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.595 436.625 960.410 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 875.665 297.951 917.655 371.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.575 309.743 865.050 346.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.165 104.362 723.385 265.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 774.785 162.112 794.520 178.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.485 34.786 440.280 81.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.400 31.295 450.090 81.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.955 413.440 867.690 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.170 39.888 793.120 114.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.270 42.870 758.910 107.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.540 96.857 758.235 247.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.885 108.342 686.945 206.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 560.255 136.136 575.835 161.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 560.090 204.680 580.825 220.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.445 18.058 730.590 104.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.445 116.869 659.840 144.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.245 50.315 737.970 132.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 395.885 142.105 426.150 170.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.690 103.964 277.950 242.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.690 59.296 415.000 200.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.630 18.567 345.505 88.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.465 23.044 309.135 92.838 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 374.855 24.208 388.755 58.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.920 123.614 292.365 277.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.605 70.559 386.805 188.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.880 40.619 388.490 172.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.335 80.361 457.960 161.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 289.585 298.097 334.545 406.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.555 128.747 364.010 245.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.030 9.475 382.390 66.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.335 47.761 432.910 142.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.595 47.111 351.775 151.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.010 63.089 312.790 178.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.325 122.924 224.160 214.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.405 225.332 334.590 326.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.810 208.659 788.895 392.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.335 166.046 311.670 364.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.640 269.789 110.905 466.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.330 160.379 155.260 354.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.900 184.290 231.605 360.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.070 133.864 602.245 279.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.670 72.619 663.330 206.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.615 12.129 625.220 100.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.895 85.081 627.235 216.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.795 40.704 629.625 56.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 592.410 201.884 612.095 243.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 280.505 350.140 301.290 383.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.630 229.200 712.155 436.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.765 12.099 666.410 56.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.815 10.225 468.535 71.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 762.800 177.621 781.945 219.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002964.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002964.txt
deleted file mode 100644
index b9a2c7f99d4b25cd8149f58e053fb6f63da9a924..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002964.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 849.145 308.670 864.940 345.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.765 201.764 580.615 220.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 592.000 202.131 611.760 241.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.315 115.892 659.905 143.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 760.935 181.918 781.780 219.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 771.870 155.770 796.650 177.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.450 38.946 792.435 115.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.955 41.994 759.020 107.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.310 39.873 629.130 56.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.005 49.650 736.630 131.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.650 9.747 491.780 64.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.180 8.699 382.150 65.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 875.855 296.848 918.475 371.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.505 413.062 867.135 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.155 435.029 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.725 30.056 687.820 164.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.055 84.370 628.310 214.069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.095 71.727 663.015 206.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.150 112.608 765.670 266.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.420 103.239 722.680 264.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.705 34.892 828.280 171.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 398.805 141.012 426.250 168.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 652.590 191.040 668.505 241.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.840 11.031 624.980 99.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.545 89.956 798.045 215.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.855 132.716 602.155 278.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.530 17.015 730.335 103.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.335 45.207 351.015 152.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.520 9.465 468.030 70.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.365 70.030 385.660 187.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.330 62.288 313.045 178.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.340 17.781 344.545 96.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.980 30.504 449.580 80.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.830 33.854 440.415 83.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.770 79.726 458.745 160.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.685 58.823 415.530 199.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.845 127.276 364.680 244.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 374.220 20.319 387.280 56.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.995 22.727 308.465 92.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.055 186.461 864.385 389.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.100 208.090 788.140 391.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.540 122.329 223.200 214.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 859.130 262.107 940.400 496.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.015 123.523 291.460 216.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.965 106.684 687.115 205.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 289.430 296.077 335.390 405.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.015 224.153 334.400 381.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.350 183.605 231.200 360.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 280.610 349.863 301.635 382.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.400 228.233 712.125 435.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.345 46.708 432.410 183.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.305 39.450 387.985 172.866 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.755 102.509 277.120 241.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.105 87.655 593.155 199.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.755 11.379 666.495 54.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.350 268.801 109.825 465.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.635 95.870 757.880 246.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.335 160.450 154.790 354.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.360 166.298 310.005 364.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002997.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002997.txt
deleted file mode 100644
index 81abe39c4d9a361364b36e06355d0caec11b1608..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002997.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 636.125 16.068 677.435 121.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.715 407.083 956.565 544.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 885.665 276.760 924.380 347.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.405 117.605 223.920 214.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.790 12.658 326.190 146.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.000 0.000 367.140 49.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.120 120.647 286.540 198.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.800 17.730 292.465 140.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.810 0.453 490.845 58.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.355 55.438 371.450 170.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.230 0.000 415.985 57.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.780 31.290 351.620 145.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.545 124.883 602.435 269.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.230 124.017 355.685 223.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.000 53.166 454.405 190.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.930 161.926 296.470 365.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 840.840 309.828 858.980 347.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.685 89.987 712.650 251.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.260 101.869 753.645 246.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.430 81.781 827.020 210.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.885 222.849 715.890 427.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.215 209.329 777.960 392.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.305 187.821 850.600 394.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.375 382.039 861.635 544.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.630 240.131 952.225 453.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 252.575 83.872 263.540 116.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.445 181.913 224.650 363.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.355 30.721 628.490 46.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 373.005 11.822 398.590 48.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.960 179.898 668.970 230.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.655 192.314 613.495 231.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 279.905 293.997 334.705 401.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.955 269.391 86.460 468.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.035 100.141 273.915 194.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.630 -0.101 465.310 59.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.190 160.752 156.355 356.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.530 217.686 334.930 314.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.405 149.580 304.405 283.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.315 37.178 425.435 172.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 752.180 164.721 781.805 206.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.470 11.676 740.980 96.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 560.010 192.571 581.980 210.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.145 2.105 626.920 91.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.260 83.585 636.745 242.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 806.315 146.689 824.510 171.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.240 34.997 717.985 118.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.425 58.556 313.700 185.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.825 36.962 761.405 148.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.455 34.494 791.895 146.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.295 18.914 838.935 161.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.640 58.359 656.915 177.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.030 465.871 767.250 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.495 144.926 787.215 237.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.690 101.008 658.630 130.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.505 319.358 329.915 386.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.770 2.347 681.485 70.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.580 17.262 451.285 85.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.840 82.376 752.815 233.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.220 80.275 657.055 209.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.240 24.218 439.540 88.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.595 25.210 388.885 162.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002998.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002998.txt
deleted file mode 100644
index ad038cafb1196dc49838c58e39c1ef36f04bbe02..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/002998.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 458.205 0.000 491.970 68.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 883.125 275.848 923.800 347.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.250 83.207 638.055 243.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 751.990 164.041 783.430 212.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 279.440 293.100 334.310 402.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.430 1.949 681.815 62.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.310 143.233 787.790 236.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 644.270 100.796 658.250 129.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.585 78.069 657.280 209.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.800 81.756 756.850 233.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.375 381.339 861.395 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.470 405.738 956.990 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 373.055 10.140 398.270 46.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.355 209.103 777.270 393.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.480 186.985 850.650 396.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.220 239.617 951.660 454.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.665 179.273 668.065 230.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 840.615 309.778 858.800 347.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 252.405 82.940 263.290 116.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.115 30.076 628.900 46.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.595 190.873 614.150 232.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.120 117.182 223.810 215.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.045 161.084 296.955 365.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.095 122.052 356.340 223.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.875 52.556 456.105 190.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.080 36.201 425.400 171.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.660 54.103 371.935 170.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.810 57.306 313.450 174.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.315 31.144 351.560 144.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.510 159.473 156.585 356.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.355 181.142 224.350 363.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.020 464.490 766.600 544.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.990 0.000 465.410 58.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.090 24.027 388.285 161.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.980 23.714 441.130 86.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.375 17.579 292.065 103.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.990 11.852 327.230 128.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 277.160 344.564 297.825 379.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.420 149.121 306.870 286.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.955 318.633 330.430 384.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.355 99.396 274.260 170.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.945 120.279 286.770 197.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.720 193.281 580.260 210.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 305.785 126.379 311.180 137.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 806.765 145.646 826.680 172.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.695 10.930 741.525 98.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.985 34.307 717.595 116.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.820 15.262 677.275 148.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.950 0.962 624.550 90.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.685 268.771 87.855 468.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.410 216.371 334.860 322.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.085 57.402 664.025 184.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.955 89.705 707.570 250.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.640 101.108 753.295 245.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.285 35.909 761.400 147.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.000 33.557 792.065 143.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.940 18.335 839.405 128.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.980 124.188 602.795 269.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.135 16.819 451.805 82.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.975 81.273 828.010 209.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.340 222.199 717.175 426.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003021.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003021.txt
deleted file mode 100644
index 7240af5509f447378271a18e8da11c1ba0b6250d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003021.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 785.370 74.543 839.095 202.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.315 4.473 835.075 96.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.230 89.815 747.555 241.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.590 95.487 274.220 192.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.015 113.479 290.040 196.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.640 7.515 745.345 99.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.385 10.809 392.755 146.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.570 14.945 439.920 151.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.005 12.492 281.115 116.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 637.890 89.518 651.670 114.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.380 68.695 674.440 190.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.810 314.785 327.415 383.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.000 79.631 707.015 240.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 305.210 89.115 316.615 124.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 304.640 119.987 309.685 130.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.995 25.377 423.025 162.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.075 43.460 366.025 159.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 823.945 135.416 837.790 164.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.370 115.293 599.140 261.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.570 168.932 666.155 219.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.340 3.309 674.380 119.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.345 183.056 611.270 224.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.905 183.786 580.855 202.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.635 84.612 256.435 112.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 873.320 253.867 911.090 330.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 834.995 314.734 851.010 354.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.290 20.999 628.445 38.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 270.075 340.479 290.595 376.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 854.295 506.580 882.340 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.355 120.839 352.075 218.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.170 112.885 208.785 213.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.040 160.309 291.305 366.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.645 180.850 219.855 363.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 71.765 159.478 143.350 358.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 271.700 287.146 334.090 399.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.780 74.800 765.680 220.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.110 31.759 760.375 87.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.075 219.761 721.200 428.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.650 360.969 847.130 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.065 189.403 848.715 401.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.295 217.867 935.545 429.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.400 143.938 301.810 298.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.060 211.964 335.410 352.054 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.505 441.879 749.535 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.850 0.000 357.230 35.672 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.035 5.823 317.650 89.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.520 44.331 483.775 100.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.900 0.000 491.490 45.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.305 45.112 650.050 108.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.430 -0.232 690.810 43.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.965 20.768 706.240 110.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.035 9.525 461.880 135.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.635 385.797 948.775 544.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 760.060 153.297 787.715 203.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.935 132.837 800.270 225.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.450 81.494 646.315 243.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.115 50.260 310.870 187.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.855 270.489 81.305 475.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.015 206.060 767.415 396.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.985 19.508 352.585 142.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.760 -2.176 623.965 82.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.880 29.814 788.050 150.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003022.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003022.txt
deleted file mode 100644
index 32cbb6fbb43e5c1f40aef4468c2a8eb3f4e7acc9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003022.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.015 21.206 628.500 38.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 834.645 316.875 851.140 355.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 854.970 507.366 882.635 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.425 159.478 143.350 357.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.300 270.721 80.755 475.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 271.390 287.146 333.935 399.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.570 112.351 208.560 213.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.920 159.800 291.085 366.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.895 180.603 219.360 363.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 873.065 253.449 910.930 327.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 823.965 135.234 838.015 164.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 637.905 89.196 652.055 114.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.755 183.595 581.345 202.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 303.945 119.176 309.795 131.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 304.875 90.002 315.975 125.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.760 -2.176 624.010 82.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.200 2.755 674.515 118.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.570 115.096 598.745 261.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.255 81.963 646.960 243.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.770 43.152 365.715 159.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.255 25.004 423.395 161.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.025 121.095 352.275 216.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.670 49.892 310.690 187.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.035 74.447 766.500 220.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.800 440.595 749.115 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.180 113.731 289.840 196.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.640 144.175 301.950 297.694 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 270.005 341.239 290.190 377.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.560 44.175 484.985 98.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.635 -0.121 691.530 43.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 759.850 153.176 787.535 202.902 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.070 45.056 649.295 108.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.800 32.010 760.280 87.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.965 96.031 274.265 192.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.840 6.654 317.070 90.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.495 10.658 392.230 147.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.205 14.844 439.180 151.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.590 29.477 788.050 151.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.675 0.000 357.465 35.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.965 211.807 334.760 378.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.650 82.960 256.845 114.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.205 74.543 839.155 202.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.995 189.272 848.395 401.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.625 7.525 744.725 98.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.385 4.347 834.295 95.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.845 18.803 352.585 143.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.005 20.889 706.360 110.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.590 132.585 800.395 225.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.285 219.761 720.860 428.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.635 385.157 948.135 544.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.565 359.826 846.900 546.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.000 79.631 706.800 240.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.030 217.545 934.990 429.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.380 9.696 461.880 137.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.230 88.788 746.945 241.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.425 183.393 611.600 224.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.570 169.657 666.355 219.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.400 0.000 488.920 61.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 650.435 68.484 675.710 191.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.695 315.077 327.315 383.938 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.595 206.886 767.135 394.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.155 12.447 280.945 116.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003059.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003059.txt
deleted file mode 100644
index 9d3f6f12d6e832a9ca9ec92516e2789eed7db5c1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003059.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 847.245 197.905 928.635 411.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 831.690 316.462 852.705 358.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 263.740 286.582 325.505 402.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 619.485 15.569 627.665 31.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.605 62.152 773.325 214.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.370 5.354 431.910 144.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.150 209.138 333.860 316.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.835 50.506 313.635 167.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.770 113.323 204.440 218.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.970 163.321 269.750 372.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.110 163.915 131.130 365.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.910 185.121 203.340 369.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.305 329.971 852.100 544.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.680 274.196 68.120 483.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 818.740 68.010 849.590 196.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.840 11.500 279.145 120.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.460 0.000 830.110 132.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.800 90.244 674.575 256.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.625 77.238 748.895 233.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.520 121.292 339.650 235.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.475 6.075 745.405 87.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.160 27.719 783.905 156.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.615 33.788 658.065 135.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.940 10.910 704.580 107.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.175 194.279 841.265 373.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.815 -0.161 671.685 93.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.840 -0.443 622.100 75.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.325 16.391 414.670 152.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.785 108.971 597.435 254.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.455 122.068 802.170 213.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.550 28.872 366.205 144.694 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.165 67.698 695.735 227.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.235 -0.443 470.270 82.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.630 356.134 935.080 545.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 848.650 474.282 874.840 545.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 306.025 93.900 318.155 121.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.330 98.222 289.425 182.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.580 115.439 280.645 192.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.570 146.487 301.620 303.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.615 222.078 726.515 421.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.095 56.193 547.140 137.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 642.540 75.445 656.600 96.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 770.020 140.251 799.150 183.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.250 177.676 580.145 196.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.645 408.312 735.025 544.554 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 872.430 231.618 910.970 301.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.985 0.201 386.605 134.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.705 176.478 611.030 218.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.590 5.480 314.215 88.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.075 7.853 357.340 134.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 228.265 78.956 246.185 113.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.995 343.405 281.105 377.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.365 213.364 771.150 403.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003064.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003064.txt
deleted file mode 100644
index 64c9f68f2e9ef6b7316cf0ed11a51402660bbd65..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003064.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 237.845 150.280 302.215 304.081 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.680 315.737 322.500 386.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.225 118.884 282.975 176.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 318.380 193.820 333.870 220.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.430 99.834 288.960 183.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.200 29.527 364.025 143.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.995 53.649 311.755 163.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.450 12.326 279.525 122.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.010 109.198 596.130 255.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.805 0.670 469.960 81.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 364.425 17.368 412.140 151.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.675 56.762 549.060 138.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.525 179.031 580.015 196.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.170 -0.081 699.520 39.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 306.025 90.913 319.815 124.213 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.900 7.762 315.555 91.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.935 9.193 357.535 134.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.480 1.023 385.930 134.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.430 5.924 430.340 144.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.305 31.668 442.305 132.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.080 -0.196 491.210 58.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.810 38.428 536.255 79.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 619.805 16.461 627.790 32.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 643.570 75.757 657.340 95.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.630 177.450 610.955 218.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 228.795 79.394 243.795 114.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 847.685 475.154 872.690 545.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 830.175 316.940 848.040 361.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.840 0.000 622.065 76.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.195 -0.418 672.185 90.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.660 354.028 935.240 545.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.410 344.276 280.800 379.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.640 62.092 772.135 215.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.685 12.734 711.730 105.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.690 90.198 606.455 245.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.585 405.895 733.635 544.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 872.680 233.200 910.750 301.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 770.990 146.326 803.675 182.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.785 68.932 692.895 227.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.430 33.874 656.395 159.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.630 121.619 339.380 237.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.910 209.546 333.895 368.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.405 275.551 67.280 483.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 263.745 288.552 325.415 403.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.735 29.930 784.785 157.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.355 5.984 744.890 80.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 153.300 114.572 204.195 220.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.045 163.945 272.325 373.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.275 184.854 202.995 369.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.705 164.535 131.590 366.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.920 328.108 852.760 545.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.295 198.862 924.680 406.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.880 121.151 805.130 211.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.330 0.000 828.620 132.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.465 92.868 678.360 259.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.815 78.437 746.930 232.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.860 223.906 727.140 410.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.110 196.006 842.370 370.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 821.135 69.214 853.535 195.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.170 216.860 774.040 408.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003067.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003067.txt
deleted file mode 100644
index be9ad2be70bdcf7dfe72e0d97b2d0dfc5d5e51c5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003067.txt
+++ /dev/null
@@ -1,58 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 643.620 75.339 657.390 94.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 846.250 470.182 872.355 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.470 208.820 334.010 373.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.405 344.518 280.330 379.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 229.375 80.824 240.975 114.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.755 317.489 321.965 386.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 319.325 195.306 333.525 216.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 304.440 90.284 321.000 126.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.315 150.859 301.905 307.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.870 119.871 281.150 178.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.985 108.815 597.365 255.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.330 29.497 362.600 144.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.905 99.406 288.600 171.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.715 29.950 442.990 132.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 263.115 288.194 324.585 404.278 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.180 54.803 310.930 159.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.065 8.568 315.800 92.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.355 1.053 385.565 133.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.490 8.180 357.105 133.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 619.235 16.139 627.550 32.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.220 177.273 611.320 218.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 829.075 323.504 846.145 362.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.355 5.531 429.630 143.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.480 0.373 469.945 81.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.230 119.962 805.875 210.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.310 61.044 766.905 215.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.115 0.000 621.955 76.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.255 92.188 680.300 259.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.805 77.480 745.250 229.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.560 12.764 707.045 102.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.675 0.000 827.160 132.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.320 5.611 745.975 84.527 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.630 0.000 674.940 90.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.240 68.841 692.660 228.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.510 29.794 785.790 158.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 771.105 139.899 804.410 186.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.750 69.894 855.760 194.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 868.230 232.641 908.985 301.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.690 179.626 580.450 196.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.900 0.000 486.450 58.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.410 0.000 699.690 65.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.600 55.967 550.890 138.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.680 404.429 732.050 544.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.480 276.392 65.435 483.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.190 350.356 935.925 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.975 185.086 201.465 369.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.675 163.820 272.355 372.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.900 217.509 773.810 411.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.510 197.185 841.715 369.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.185 327.287 853.490 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.210 223.987 727.605 408.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.075 198.772 922.580 404.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.505 117.247 203.340 221.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.220 122.496 339.995 239.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.975 164.711 130.975 366.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 362.665 16.970 410.415 152.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.235 12.562 273.590 122.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.550 33.824 650.085 158.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003077.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003077.txt
deleted file mode 100644
index 5731b8abe40ff92a407c1892cc96636c3046e6ef..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003077.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 357.710 15.101 406.970 149.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.925 4.946 352.815 130.223 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.945 54.450 310.740 158.198 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.505 15.514 272.665 120.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 148.775 121.121 200.565 228.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.710 166.006 272.555 377.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.205 186.753 196.650 374.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.930 167.154 126.190 370.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.555 179.238 579.905 195.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.640 0.000 621.755 75.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.240 -1.083 468.465 80.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.900 4.397 428.830 143.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.615 288.199 324.995 404.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.235 277.299 63.860 484.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.735 344.513 277.595 379.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 226.350 85.907 240.340 119.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.920 -0.287 675.265 87.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.425 6.654 712.970 111.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 325.775 29.124 358.505 143.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.550 -0.458 391.785 132.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.935 28.837 445.555 131.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.335 65.345 692.535 106.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.575 7.873 315.845 90.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 770.910 141.581 798.760 179.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.175 66.217 690.630 224.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.395 28.686 788.370 157.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.790 32.554 654.245 156.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.350 208.916 334.120 376.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.395 315.313 321.680 386.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 824.695 331.593 841.195 372.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 277.860 225.695 283.040 241.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.755 0.000 488.465 58.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 821.650 70.443 866.480 193.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.800 5.490 745.865 87.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.805 73.329 655.525 94.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.910 401.865 727.540 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.730 56.445 766.875 210.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.520 76.064 737.310 229.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.590 92.440 684.030 260.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.475 108.518 596.665 254.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 526.460 55.977 555.530 138.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.400 0.207 818.500 130.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.410 119.207 805.820 209.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.630 342.352 935.595 545.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.475 124.913 339.210 280.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 858.920 227.276 900.100 296.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 519.425 38.760 550.485 85.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.610 325.937 850.805 544.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 842.795 456.406 870.715 534.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.525 176.976 610.945 217.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 619.275 15.776 627.255 31.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 306.450 90.274 324.295 126.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.340 203.859 841.720 371.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 843.040 195.084 914.745 404.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 319.855 291.916 333.755 315.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.765 150.799 299.865 307.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.715 216.477 766.245 411.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 317.760 196.409 333.265 219.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.800 118.708 282.865 180.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.960 0.000 700.370 68.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.625 223.665 727.155 407.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003086.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003086.txt
deleted file mode 100644
index 2f5483f4fb43079963acf89ed04274aa51246af6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003086.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 645.020 224.873 725.070 436.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.455 0.000 812.080 125.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.155 118.426 803.805 209.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.505 74.865 739.770 228.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.740 320.864 845.175 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.550 187.962 913.675 403.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.665 206.801 844.680 367.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.545 218.703 764.075 413.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.955 15.504 627.465 31.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.870 0.000 621.355 75.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.365 338.791 935.545 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.540 28.505 446.520 131.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.005 0.000 489.790 58.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.495 179.822 580.325 195.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 768.700 136.725 797.300 188.894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.110 64.071 695.025 221.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.995 30.313 651.455 157.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.935 98.993 685.730 267.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.615 0.000 467.710 79.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.935 56.944 560.410 137.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.630 4.982 427.320 142.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.410 0.000 678.630 73.838 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.645 7.485 745.060 87.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.600 4.387 718.920 82.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.110 72.700 651.515 92.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.255 29.693 787.840 158.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.470 60.147 691.255 151.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.030 0.000 698.175 68.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.000 208.322 333.895 391.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.555 17.015 272.085 129.331 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.990 128.253 338.475 280.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.055 14.628 402.495 148.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.425 26.863 352.900 138.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.765 152.370 298.155 308.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.685 108.518 596.950 255.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.525 171.763 272.115 385.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.720 193.926 194.295 379.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.440 121.685 197.420 233.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 828.785 339.305 841.945 377.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.005 396.692 724.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 854.095 220.657 893.550 289.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.075 281.520 65.530 491.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.490 288.380 325.115 404.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.565 54.491 312.160 159.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.365 172.891 120.865 375.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.935 176.876 610.850 217.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 307.780 87.146 326.685 126.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 227.060 88.471 238.930 122.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.690 2.725 350.545 128.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.025 0.000 392.540 126.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.275 344.765 277.565 379.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 839.780 450.603 869.795 531.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 318.930 200.565 333.740 226.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.895 119.423 283.865 182.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.830 7.707 318.580 90.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.235 315.988 322.295 386.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.205 54.914 768.305 208.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003095.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003095.txt
deleted file mode 100644
index 0369c0cb81e5039f71ef219083418dbdf4c7446b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003095.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 272.685 8.795 321.130 151.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.990 208.548 333.960 384.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 838.515 454.477 870.305 532.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.790 177.163 610.555 217.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.850 56.339 313.685 194.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.895 58.697 690.105 139.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.310 -0.096 491.460 58.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.730 15.655 627.180 30.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.315 177.530 580.785 195.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 766.870 139.758 795.250 177.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.495 315.737 323.885 385.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 318.975 201.829 332.570 217.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.920 23.699 352.625 138.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.080 -0.373 817.270 122.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 830.715 342.851 846.550 378.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.170 310.654 842.685 544.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.030 185.479 911.805 403.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 851.270 219.237 885.135 286.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.825 288.124 323.195 402.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.680 227.301 721.520 438.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.650 99.884 685.335 270.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.995 207.319 848.190 364.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.825 225.579 766.385 419.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.600 75.838 741.320 228.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.620 -0.403 697.595 69.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.850 388.018 722.485 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.775 33.224 785.825 124.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.980 54.314 767.765 207.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.325 337.789 933.455 544.534 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.045 3.909 351.450 129.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.250 172.342 115.020 378.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.565 104.176 290.495 167.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.770 6.981 718.130 81.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.230 108.931 597.975 254.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.050 128.868 337.430 280.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.875 -0.494 621.570 76.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.835 116.844 801.945 206.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.615 26.308 447.790 129.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.405 15.741 270.810 134.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.835 -0.282 680.605 77.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.040 121.453 194.165 236.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.615 58.586 564.430 145.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.795 194.913 191.305 383.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.755 4.407 428.345 141.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 286.275 66.100 499.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.320 172.801 269.485 386.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.985 121.675 283.590 185.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.210 156.355 293.915 308.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.275 13.192 401.070 147.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.400 -0.131 279.290 75.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.860 -0.302 394.590 126.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.220 9.888 742.535 89.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.580 29.431 652.785 156.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.005 62.948 698.510 220.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.635 69.859 652.290 89.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.815 0.000 466.105 78.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 309.275 97.149 329.060 127.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.685 344.377 279.475 379.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 225.115 91.473 240.135 119.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003096.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003096.txt
deleted file mode 100644
index a086373b07a28437b1d00a3c3d17615dc1af7989..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003096.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 452.995 0.000 488.560 58.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.505 0.000 465.595 77.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.835 76.487 741.190 227.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.730 62.968 787.990 193.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.615 34.141 785.485 121.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.350 29.492 652.165 156.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 838.560 452.905 870.175 532.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.975 0.000 696.870 72.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 829.785 338.303 846.835 378.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.105 89.735 607.060 247.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.875 -0.494 621.170 75.289 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.945 0.000 678.690 70.629 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.565 99.774 684.490 270.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.850 57.468 313.010 156.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.370 16.129 270.185 135.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.485 54.768 766.185 207.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.880 116.884 802.100 206.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.810 -0.373 817.880 119.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.730 172.836 114.260 378.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.825 288.451 325.540 403.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.640 173.360 268.275 386.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.770 196.137 191.065 383.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.740 129.361 337.285 265.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.980 122.209 193.550 234.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.665 226.143 766.685 421.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.925 207.481 848.450 360.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.525 227.961 721.385 438.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.685 337.063 932.125 544.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.030 185.635 911.395 402.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.925 311.213 842.530 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.040 387.217 722.395 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.325 62.983 697.655 149.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.065 58.692 689.525 138.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.710 48.547 702.535 119.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.415 7.127 718.445 75.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 850.185 218.839 884.155 285.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 766.975 139.173 793.860 176.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.600 177.581 579.730 195.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.310 15.670 627.055 29.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.120 109.097 596.480 254.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.925 58.772 563.930 137.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.405 9.812 741.915 88.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.860 176.966 610.320 217.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.950 344.669 277.495 378.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.030 316.467 322.165 385.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.595 10.145 321.480 92.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.080 157.075 288.330 307.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.575 122.209 283.070 184.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.590 207.989 333.955 312.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 317.870 201.859 331.735 218.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.360 0.000 278.850 74.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.950 4.045 348.725 121.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.975 105.954 288.735 198.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 224.620 91.271 239.670 118.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.410 287.509 65.755 498.838 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.375 24.314 351.750 136.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.820 4.851 427.775 141.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.455 13.499 400.415 147.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 309.310 91.558 328.715 128.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.615 26.686 447.060 128.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.555 38.251 563.925 144.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003100.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003100.txt
deleted file mode 100644
index bdcda1a0e46db40abf9542051e4db2f4865820d9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003100.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 599.735 28.646 653.475 156.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.030 0.000 681.885 68.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.370 287.831 65.950 500.072 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.365 172.307 112.140 376.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.255 194.394 189.780 383.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.755 38.080 568.155 143.923 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.725 0.000 276.195 74.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.935 3.420 350.270 121.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.050 10.588 322.365 93.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 452.865 0.000 488.250 57.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.150 0.000 393.010 125.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.390 0.000 465.935 78.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 766.005 133.799 794.035 185.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.830 178.135 579.935 194.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 848.700 218.245 883.235 285.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.775 383.616 721.990 544.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.650 58.279 686.455 139.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.170 62.540 697.175 148.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.335 62.777 780.470 193.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.025 54.591 767.990 207.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.955 9.409 740.130 92.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.855 48.678 701.960 119.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.600 89.433 607.160 244.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 832.065 338.378 850.220 379.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.075 176.019 610.180 217.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 309.565 88.722 329.060 129.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.875 0.000 621.170 75.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.120 0.000 697.770 72.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.130 15.303 627.000 28.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.150 33.884 784.535 106.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.365 307.964 842.495 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.425 332.852 930.385 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.825 287.323 323.830 403.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.245 185.333 910.210 401.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.730 208.246 849.830 359.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.170 105.843 290.275 203.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 224.295 89.020 239.050 117.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.015 0.000 819.420 117.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.760 115.565 800.815 205.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.135 74.996 741.585 226.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.580 98.731 684.210 269.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.720 58.656 565.415 137.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.160 343.919 277.615 378.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.680 122.329 192.550 236.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.530 158.657 289.665 307.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.530 123.100 281.465 188.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.775 315.389 322.975 384.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.255 207.954 334.095 350.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.315 227.533 769.135 424.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.455 25.014 448.110 126.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 837.450 449.107 868.800 527.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.690 228.999 718.550 436.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.805 172.861 266.970 385.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.355 108.110 596.340 254.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.975 128.888 337.005 286.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.670 16.124 269.975 134.333 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.245 57.528 314.255 156.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.360 24.777 350.785 135.778 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.010 12.643 400.265 146.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.250 4.412 428.890 141.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003105.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003105.txt
deleted file mode 100644
index a7be44081660651b8942b9d9e703e03e6f7fec26..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003105.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 429.265 0.000 466.450 76.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.800 381.948 722.980 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.760 16.874 270.290 147.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 850.460 327.004 931.250 544.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.655 172.750 265.160 384.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.925 123.120 193.095 240.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.030 287.272 65.885 499.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.345 193.125 187.970 382.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.030 104.821 292.115 211.792 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.555 171.284 109.685 376.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 280.405 154.985 288.315 181.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.075 125.337 279.950 188.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.395 11.102 323.785 95.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 311.085 94.036 330.580 131.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.450 22.495 448.730 125.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.250 206.927 333.925 382.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.840 0.000 486.460 61.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 825.275 184.436 908.325 400.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.515 175.586 611.050 216.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.690 129.059 336.020 291.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.030 55.911 681.555 136.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.655 211.445 851.220 357.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 348.180 0.000 392.095 121.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.135 227.578 773.185 425.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.595 2.639 350.400 121.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.205 100.373 682.945 269.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 531.990 58.253 565.890 141.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.670 107.818 597.185 253.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 619.365 14.809 627.180 27.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.800 343.405 276.675 377.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 848.850 217.973 880.560 283.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.875 115.353 801.440 205.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.460 0.650 820.025 99.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 538.005 37.204 569.980 172.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.790 230.842 714.835 431.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 222.315 89.977 237.740 116.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.595 53.891 769.025 206.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.020 8.089 738.800 94.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.515 -0.327 621.070 73.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.300 71.712 741.540 224.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 765.245 132.575 793.580 175.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.645 61.956 698.035 212.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.250 62.535 809.460 192.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.810 32.695 783.730 93.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.640 0.000 681.220 68.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.480 0.000 697.665 73.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.960 314.729 322.500 383.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.620 88.682 606.920 245.596 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.305 306.181 842.880 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.535 158.173 288.955 306.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.215 27.492 654.195 155.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.145 59.543 316.850 156.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 836.945 340.111 855.125 382.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.540 176.397 580.235 194.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 837.485 442.745 869.745 520.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.810 286.869 322.005 402.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.935 12.623 400.180 146.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.400 3.556 429.405 140.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.885 23.810 348.740 135.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003117.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003117.txt
deleted file mode 100644
index 309fb8975539eab76936ccc48c8ca073faadc8f0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003117.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.555 286.013 323.780 402.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 396.640 1.607 432.310 139.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.570 -0.665 621.000 74.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.440 35.949 573.810 171.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.575 32.509 782.445 163.004 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 764.245 137.340 793.605 174.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 846.215 208.695 878.880 275.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.975 342.327 277.405 377.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.575 305.416 845.595 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.550 65.612 654.325 86.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.005 106.644 683.905 263.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 259.725 235.507 268.570 248.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.230 175.526 579.840 194.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.170 70.257 743.215 218.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.895 52.239 769.055 205.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.875 112.467 800.840 203.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.355 -0.076 386.935 118.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.335 218.426 850.275 354.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.500 10.890 325.235 98.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.345 -0.151 681.815 61.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 315.135 18.380 337.740 101.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.330 24.530 654.720 152.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.010 158.818 288.205 314.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.995 133.633 330.280 298.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.340 0.025 694.325 73.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.790 -0.156 744.300 71.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 352.920 11.248 400.385 146.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.425 206.443 334.145 382.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.885 57.800 565.675 135.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.400 104.201 294.050 205.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.685 378.604 725.685 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.560 60.480 810.135 191.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.470 8.548 737.280 95.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.980 175.264 610.545 216.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.120 -0.786 469.470 76.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 425.510 22.097 451.870 124.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 317.195 292.113 332.440 313.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.660 107.334 597.355 253.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.705 87.589 606.360 245.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.905 227.689 774.940 424.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 112.185 198.726 184.215 387.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.800 176.896 258.925 393.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.060 128.203 196.920 303.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.850 19.821 268.905 130.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.920 58.203 318.060 157.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 314.895 95.482 332.235 132.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 843.965 354.184 862.205 388.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 840.520 431.553 870.110 509.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.340 177.747 903.770 388.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.350 318.618 929.760 544.821 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.635 312.593 321.830 383.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.945 -0.212 811.445 63.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 312.770 129.281 319.615 141.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.300 0.111 348.350 120.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.465 125.493 274.155 204.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 217.925 90.762 234.800 123.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.275 289.514 63.185 499.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 27.760 175.198 104.930 384.306 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.930 230.444 707.025 434.827 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.450 43.585 702.590 113.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.890 13.484 626.515 28.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003145.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003145.txt
deleted file mode 100644
index 05ce87b4030f6942d7f91057450284f9f882edd8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003145.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 402.925 0.000 438.235 133.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.220 8.135 406.200 139.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.355 129.301 198.090 307.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.245 201.330 171.020 392.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.025 137.325 333.495 301.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.195 20.994 274.060 137.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.360 166.001 288.580 327.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.725 180.492 247.585 397.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.285 14.209 332.220 159.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 301.985 133.975 311.655 149.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.295 11.389 626.320 27.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 848.490 414.709 872.850 488.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 757.385 125.493 785.885 177.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.040 340.332 277.605 374.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.370 172.685 610.525 213.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.500 179.243 103.385 388.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.480 283.731 324.055 399.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.615 131.305 269.830 202.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.545 305.597 313.705 381.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.320 110.407 286.655 203.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.015 175.798 579.725 191.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 226.005 90.541 239.730 127.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.440 14.794 458.460 97.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 906.295 463.302 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.545 481.868 770.350 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 321.470 98.021 337.025 137.526 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.970 0.000 682.645 54.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 299.009 58.225 506.016 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.400 108.337 798.295 198.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.045 44.588 774.585 196.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.050 287.212 860.270 542.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.605 305.214 932.100 527.866 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.270 59.946 844.565 189.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.140 0.000 802.465 85.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.830 234.605 697.585 450.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 646.870 358.869 748.255 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.325 167.718 882.165 376.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.895 235.008 777.750 428.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.545 57.311 562.750 164.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.175 21.125 655.740 140.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.355 105.113 597.600 250.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.360 53.896 694.550 209.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.290 66.761 743.095 216.114 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.120 113.706 681.265 270.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 832.290 199.653 871.650 265.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.105 225.065 840.280 356.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 926.185 282.391 960.000 468.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.190 33.778 585.360 127.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 796.530 129.920 810.335 151.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 799.435 104.458 823.460 141.954 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.585 0.000 466.825 59.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.115 0.000 381.605 113.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.410 36.282 791.580 115.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.110 33.280 701.730 86.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.000 0.000 757.450 54.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.000 0.000 620.760 71.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.695 203.456 333.735 370.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.640 0.000 341.785 111.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.930 62.092 311.770 141.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003153.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003153.txt
deleted file mode 100644
index fbf735d4b0a83d7f5198b1c7f5defdd18c9c54be..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003153.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 324.060 94.873 338.925 134.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.520 339.028 277.785 373.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.740 61.462 743.580 214.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 924.545 272.604 960.000 457.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.820 226.203 836.305 457.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.125 0.000 803.080 76.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.350 453.933 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.315 483.017 852.515 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.555 478.372 767.140 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.880 104.816 795.555 193.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.015 286.300 862.115 525.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 247.565 108.634 287.095 261.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 227.845 94.631 240.120 131.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.385 60.152 310.300 141.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 826.285 191.664 865.190 257.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 809.285 103.088 833.120 141.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.350 57.070 845.750 184.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 807.285 128.782 833.580 153.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.630 202.705 334.220 378.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.055 9.923 738.560 93.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 300.610 132.494 307.875 144.734 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.100 34.917 702.080 87.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.175 17.413 656.790 138.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.080 56.964 565.100 168.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.680 -0.312 439.260 132.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.035 235.285 697.890 454.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.355 103.607 600.715 249.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.360 52.385 695.965 209.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.835 0.000 466.090 71.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.290 0.000 379.430 107.213 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.210 11.772 456.340 97.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.800 128.933 269.835 195.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 299.563 51.850 508.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.665 0.000 338.160 105.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.850 183.353 251.110 402.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 93.800 205.365 167.345 398.933 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.555 182.149 101.610 392.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.335 5.647 406.570 137.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.130 22.148 272.495 132.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.000 164.978 282.115 327.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.255 138.851 333.490 303.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.365 33.380 581.325 170.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.225 306.096 313.695 380.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.090 111.621 679.415 269.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.595 171.617 611.175 212.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 618.020 9.948 625.875 25.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.295 0.000 621.190 70.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.330 171.184 579.735 190.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.525 234.953 774.320 432.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.800 356.476 752.670 544.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 316.975 286.179 330.720 309.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 848.710 408.489 873.540 481.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.815 43.545 775.760 193.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.805 282.160 319.995 398.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.135 299.074 933.515 526.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.930 159.845 878.505 366.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 755.925 124.682 786.660 165.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.465 13.001 335.145 160.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.000 0.000 760.025 63.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.770 33.300 793.900 115.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.165 133.184 195.990 309.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003169.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003169.txt
deleted file mode 100644
index a707c0669eb8cb4777029d37327d261a74aaa9c0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003169.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 645.235 0.000 684.955 72.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.495 5.017 305.530 69.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.830 34.584 789.460 104.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.645 0.000 760.050 61.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.880 280.739 323.690 396.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 18.650 185.988 96.635 400.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.940 113.348 285.825 275.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.305 11.661 734.185 90.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 820.620 185.670 853.370 249.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 308.418 40.565 523.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.900 337.461 277.295 371.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.240 464.677 766.725 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.680 56.717 576.180 169.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 925.995 266.751 960.000 479.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.920 101.244 600.945 247.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.665 37.254 781.415 185.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.470 0.000 803.420 60.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.685 58.671 732.550 207.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.230 102.025 797.805 191.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.890 0.000 379.545 104.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 290.805 12.250 342.580 159.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.175 0.000 440.185 129.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.820 3.974 404.360 135.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.515 172.191 579.985 188.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.780 47.106 691.950 201.693 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 617.670 9.082 625.650 24.334 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.210 0.000 468.435 70.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.140 439.295 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.170 209.697 169.895 404.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.700 187.468 247.855 409.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.980 201.104 333.800 374.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.180 132.650 189.355 298.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.760 139.843 325.320 305.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.550 19.901 273.030 145.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.935 134.071 265.850 202.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.360 169.683 272.870 333.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 827.525 101.768 845.075 133.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 821.215 126.792 842.015 150.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 851.880 406.660 879.195 481.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.250 0.000 620.605 68.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.625 11.787 656.855 137.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.220 277.742 865.685 506.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.670 295.180 936.540 520.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 758.345 123.649 785.250 161.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.610 169.940 610.405 210.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 330.265 96.051 344.850 133.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.010 303.839 313.470 377.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.260 35.400 587.320 91.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.095 7.556 454.995 96.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.665 227.115 825.430 458.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.275 243.269 764.420 437.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 226.090 94.651 235.850 128.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.620 340.609 760.965 516.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.815 119.861 679.155 268.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.245 63.739 306.565 141.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.750 233.935 695.950 452.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.680 155.730 876.840 326.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003175.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003175.txt
deleted file mode 100644
index 828a103f3a6d528c95bc83d8910f36c76ac6f834..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003175.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 362.180 2.579 402.175 134.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.115 13.852 343.875 162.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.605 -0.141 686.860 72.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.355 100.766 600.450 246.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.925 119.509 679.155 268.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.965 -0.650 803.420 65.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.860 36.181 781.940 185.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.085 57.654 735.960 206.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.030 45.686 692.510 197.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.250 -0.715 621.650 68.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.800 11.207 658.140 136.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.035 170.433 580.295 188.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 226.015 92.183 238.120 128.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.980 200.091 334.210 369.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.770 64.837 304.495 141.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.885 101.864 800.600 191.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.010 231.855 816.235 461.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.020 242.785 761.045 394.012 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 867.260 290.310 938.300 516.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.660 154.934 876.495 317.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.155 11.303 732.170 93.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.770 271.592 868.815 514.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.810 55.901 579.145 162.172 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.225 462.153 848.685 544.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.400 35.189 588.960 96.434 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.320 309.143 41.490 527.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 819.225 185.131 853.890 248.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.190 -0.136 761.420 64.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 924.975 264.384 960.270 475.597 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 333.625 97.623 348.305 135.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.005 336.630 279.525 371.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.925 436.600 960.560 544.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.830 279.606 323.930 396.123 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.495 337.905 765.000 509.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.715 140.493 322.240 308.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.380 21.171 273.760 155.362 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.895 131.769 187.345 264.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 852.340 402.520 882.010 475.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 761.055 119.725 791.145 161.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 823.485 121.942 843.950 151.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.100 169.038 610.565 210.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.505 457.721 768.045 544.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.405 113.807 285.585 276.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.895 -0.327 469.230 69.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.955 6.926 453.760 98.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.995 0.670 308.970 114.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.000 185.695 93.245 399.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.695 0.000 440.530 128.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.395 -0.756 379.915 104.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.230 137.904 262.100 202.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.945 170.544 269.250 335.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.450 303.663 313.555 378.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.105 187.242 244.225 409.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.185 207.763 170.015 404.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 832.410 100.862 845.190 132.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 617.600 8.009 625.900 24.404 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.920 233.638 693.115 454.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003199.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003199.txt
deleted file mode 100644
index 54a90855f0795b611ce3f9062f5b87933472cfae..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003199.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 339.485 100.277 358.310 139.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.955 6.659 624.750 22.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 226.100 96.399 243.930 132.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.675 0.000 474.620 67.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.765 0.000 380.475 98.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 299.590 13.630 350.810 163.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.025 23.518 279.970 154.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.505 144.528 315.430 304.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.585 0.171 442.765 123.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 340.967 33.440 525.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.600 175.148 267.240 344.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.090 146.210 249.515 210.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 267.585 -0.222 301.015 97.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.765 198.449 333.875 307.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.160 141.062 185.820 261.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.935 115.152 297.845 282.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 876.570 414.170 960.340 543.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 769.530 120.561 796.195 163.442 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 823.275 171.083 854.955 236.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 896.085 459.655 950.110 543.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.245 167.633 610.325 208.231 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.955 167.935 580.720 186.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.700 66.469 297.125 145.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.825 0.000 620.325 66.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 859.685 390.698 886.510 458.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.505 279.163 940.650 467.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.530 0.000 764.195 78.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.995 34.186 769.480 168.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.185 37.183 604.115 167.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.250 12.416 740.740 88.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.785 -0.071 398.590 132.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.460 99.592 599.425 245.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.520 127.573 676.445 268.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.910 197.759 228.440 423.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.490 218.854 164.325 416.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.555 194.183 86.795 408.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.555 110.734 618.285 155.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.695 56.319 732.995 204.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.835 235.215 677.480 456.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.440 98.459 810.075 186.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.070 43.339 693.895 175.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.150 6.085 661.960 125.976 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.470 34.907 802.245 182.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.530 235.708 802.670 379.022 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.385 142.160 873.325 312.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.525 264.817 879.875 499.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.245 322.673 795.475 501.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 790.680 372.051 806.735 416.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 921.545 250.109 960.000 469.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 927.605 201.451 960.000 418.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.145 80.311 606.680 237.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 756.175 503.799 790.165 543.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.945 479.662 839.360 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.870 334.313 279.265 369.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.110 0.000 325.490 95.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.410 301.865 311.085 375.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.965 277.858 323.790 394.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.070 441.924 765.745 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.335 443.088 836.930 544.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 687.560 515.304 725.285 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003210.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003210.txt
deleted file mode 100644
index 78c8000f1b5e4ea2ed5a09de71867865a2fc61dc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003210.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 340.425 101.300 358.995 141.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 864.370 388.260 888.400 452.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.790 114.411 620.640 158.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.435 40.528 694.475 190.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.815 53.070 733.990 200.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.545 178.628 266.205 346.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.570 334.399 277.360 369.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.510 99.139 246.155 135.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.995 25.795 282.285 102.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.470 127.472 674.190 270.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.335 68.660 289.845 154.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.115 120.541 297.185 285.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.660 152.003 250.470 219.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.045 141.375 866.730 326.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.770 45.087 663.170 63.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.695 35.446 596.175 166.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.610 31.451 804.100 177.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.750 95.487 810.020 184.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.615 428.924 834.490 544.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.660 317.575 820.060 484.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.120 427.362 757.965 544.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 914.625 203.249 956.850 284.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.690 59.971 609.275 175.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.730 168.514 579.650 185.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 817.075 171.471 850.790 234.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.215 241.924 794.180 479.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.360 198.087 333.115 354.794 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 874.940 407.255 960.485 545.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.165 244.604 960.220 460.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.525 16.028 351.215 165.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.235 -0.544 399.235 132.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.760 465.206 841.820 544.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.825 234.660 671.355 455.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.040 256.612 887.225 499.306 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.160 276.130 945.610 456.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.120 4.619 663.475 127.306 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.300 36.473 767.875 171.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.125 196.384 88.780 413.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.675 218.159 166.975 418.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.370 198.268 221.920 424.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.740 148.708 312.835 310.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.470 277.737 323.765 393.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.695 -0.473 297.770 97.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.340 139.199 186.045 256.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.755 301.210 310.750 375.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.645 0.171 450.445 122.057 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.390 -0.433 475.090 67.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 752.905 487.887 786.170 534.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.900 -0.181 381.290 98.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.455 -0.383 320.955 94.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 773.435 119.630 799.050 154.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.590 167.905 610.675 207.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 894.440 451.107 947.635 544.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 683.600 502.757 730.205 544.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.160 98.202 597.640 244.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.765 -0.111 421.245 64.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.805 0.000 764.395 90.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.325 -0.353 693.860 46.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.375 0.257 618.720 64.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.630 34.045 689.375 70.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.810 13.877 734.385 83.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.835 -0.267 799.940 50.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003212.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003212.txt
deleted file mode 100644
index 1d7f74e4ce683c5fc0f8dc1304f40172d580603c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003212.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 789.225 140.654 865.025 329.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.485 166.268 611.100 208.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 234.970 101.134 245.170 137.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 649.275 45.223 661.985 63.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 369.590 0.458 399.025 131.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.290 -1.254 451.115 123.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.880 0.000 765.115 89.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.540 0.000 799.985 51.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.570 243.369 961.385 455.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.485 204.131 952.410 281.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.760 244.150 792.795 472.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.035 463.433 841.815 544.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.090 0.000 618.300 65.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.530 425.786 757.455 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.825 405.094 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.090 427.947 833.030 518.694 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 753.275 469.749 788.420 524.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.525 -0.186 297.370 99.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.720 197.809 333.570 377.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.045 40.140 694.550 190.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.190 36.493 768.165 171.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.440 95.794 810.560 184.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.670 60.238 612.170 175.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.270 127.200 674.760 270.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.840 0.000 475.875 67.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.635 35.909 600.325 165.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.485 0.000 420.495 65.114 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.565 271.758 323.945 393.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.710 52.592 735.220 200.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.480 169.521 579.595 185.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.350 14.028 732.525 85.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.205 217.721 167.360 418.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.085 195.593 89.725 414.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 772.785 119.473 800.715 155.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 893.810 450.331 947.880 544.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.005 149.837 313.080 310.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.720 197.719 223.480 425.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.810 234.555 670.840 455.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.800 17.086 351.155 167.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.405 255.196 889.540 499.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.365 274.458 946.320 453.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.485 334.545 278.150 369.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.670 120.602 297.145 286.386 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.000 0.000 693.825 49.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 602.295 114.849 621.515 158.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 864.560 388.441 888.650 452.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.645 177.399 264.940 345.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.035 140.105 184.505 321.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 815.590 171.446 849.845 235.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.980 3.848 663.645 128.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.080 151.534 250.630 220.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.065 31.653 804.765 177.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.990 0.000 649.575 82.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 682.595 500.681 730.835 544.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.080 98.736 597.215 245.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 340.730 101.773 358.725 142.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.680 67.879 288.265 155.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.770 26.656 282.275 104.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.185 0.000 320.400 95.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.125 0.000 381.930 99.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003215.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003215.txt
deleted file mode 100644
index c8efe92ca07e7d1cd60c85cd1a789d640487c020..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003215.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 266.730 0.000 295.150 96.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.450 149.837 311.915 309.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.600 0.000 376.520 97.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.750 177.953 263.720 346.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.660 197.351 222.580 424.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 91.135 216.915 166.535 417.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.855 34.680 599.525 123.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 924.470 240.136 960.185 464.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.840 130.359 671.480 269.879 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.780 98.313 597.445 244.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.525 3.455 664.675 128.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.085 195.593 90.160 412.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 604.335 118.567 621.565 157.659 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.615 166.807 610.575 206.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 340.325 104.433 358.590 142.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.955 234.605 669.320 455.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 774.480 114.965 800.405 153.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 874.260 401.160 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.435 426.310 831.895 516.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.255 461.574 842.235 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.400 317.459 828.325 473.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.725 245.299 789.595 471.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.050 205.385 938.215 300.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 864.700 384.094 888.405 447.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.970 168.156 579.870 185.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.730 423.494 756.700 543.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.925 197.215 333.800 372.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.760 0.025 399.025 131.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.010 0.000 800.145 53.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 813.130 169.879 847.760 232.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.975 253.051 737.175 460.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.970 333.668 277.165 368.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 648.690 43.938 661.310 62.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.745 13.484 730.510 82.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.185 0.000 764.415 87.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.315 39.007 694.940 190.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 894.600 444.604 949.455 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 319.945 274.161 333.555 302.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.305 274.085 333.490 392.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.590 30.172 806.660 176.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.700 94.379 811.520 181.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.695 17.262 350.355 167.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.190 37.037 766.450 170.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.385 50.975 736.420 196.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.365 272.317 946.320 448.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.940 138.675 862.790 327.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 681.420 497.140 731.235 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.375 151.831 250.955 221.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 752.670 482.876 788.065 523.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.275 0.000 618.980 64.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.435 139.823 183.610 319.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 335.315 23.342 353.065 57.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.245 0.000 476.130 66.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.980 0.000 419.140 64.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.660 120.632 297.615 284.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.200 67.340 286.450 157.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.140 27.638 281.770 105.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.485 0.000 320.140 93.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.560 32.786 689.830 68.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.645 253.297 891.785 497.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.435 0.000 451.115 120.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.710 60.621 616.455 174.171 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.750 0.000 648.570 83.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003227.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003227.txt
deleted file mode 100644
index 158f05d20cdc3c97c5f20d352a0660b991330045..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003227.txt
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 255.400 149.827 311.475 313.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.140 145.636 178.715 257.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.970 16.753 349.360 168.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.415 66.423 282.460 162.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.085 196.117 88.700 416.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.100 201.809 222.530 429.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.155 0.569 664.095 120.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.300 165.769 609.715 205.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.620 178.291 262.100 346.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 780.215 115.308 805.190 148.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 338.960 100.983 354.130 142.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.125 222.587 162.125 423.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.075 0.000 477.850 56.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.915 33.159 604.430 122.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.850 196.455 333.300 294.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.955 299.140 311.775 373.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.975 149.610 248.315 227.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.215 118.209 295.575 283.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.385 25.508 280.410 104.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 326.485 2.992 354.230 87.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.475 0.000 381.445 92.984 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.860 40.810 659.425 62.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.170 166.257 580.650 184.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.750 456.799 842.765 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 413.550 -1.456 456.810 119.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.145 273.496 325.280 392.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 865.050 378.815 887.765 439.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.550 135.426 670.590 270.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.155 233.109 668.805 454.114 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.090 0.000 399.610 130.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.490 98.016 596.170 242.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.050 251.701 890.840 497.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 883.365 264.062 946.320 438.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.295 246.664 777.900 466.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.030 392.884 952.320 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.250 0.000 319.430 91.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.175 0.000 292.085 91.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.115 47.812 736.600 194.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.855 35.854 771.375 170.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.960 37.108 691.420 189.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.085 92.394 816.940 180.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.250 28.223 809.845 174.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.140 129.976 858.340 326.682 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 753.530 472.388 789.620 520.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.725 417.500 847.155 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 890.595 436.832 942.820 540.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 922.940 236.459 959.980 443.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.235 205.496 916.360 307.194 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.605 0.000 800.325 54.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.130 419.102 764.625 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.645 310.503 836.585 458.179 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 807.990 159.231 840.235 222.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 675.325 490.043 731.700 544.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.845 59.860 635.345 178.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.235 0.000 636.515 60.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.450 0.000 692.945 41.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.750 29.739 696.115 118.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.890 12.245 732.105 74.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.965 0.000 759.925 68.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003234.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003234.txt
deleted file mode 100644
index b4b4bfdbf88043e487c0f06d49599f80b0d47acd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003234.txt
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 284.535 -0.297 317.490 87.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.435 47.399 737.580 194.233 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.270 0.000 400.160 130.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.925 -1.778 290.315 91.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.795 69.612 279.880 168.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 806.520 158.289 836.515 220.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.300 77.036 606.490 235.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 923.395 236.020 960.805 438.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 855.655 203.058 903.135 308.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 887.850 433.331 938.645 532.908 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 864.250 392.849 883.285 442.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.595 92.762 820.695 160.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.525 407.945 851.085 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.260 -0.332 800.285 62.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 785.505 113.827 812.020 159.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.250 13.031 732.355 160.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.650 -0.196 758.295 67.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 645.365 39.788 659.980 59.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.810 28.343 696.815 117.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.110 33.511 605.355 120.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.705 -0.297 637.420 84.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 336.015 99.884 351.390 140.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.205 263.382 944.845 436.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.525 205.451 225.765 435.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.545 36.247 772.535 169.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.615 27.935 810.610 174.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.465 36.272 697.110 189.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.755 226.354 159.955 428.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.070 57.891 647.310 173.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.405 0.000 662.585 120.264 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.115 135.401 670.200 271.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.125 97.809 596.580 242.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.470 202.776 86.230 422.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 866.970 390.214 945.955 547.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.345 275.692 323.890 391.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.805 196.172 333.460 360.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.270 -0.332 480.600 53.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.080 411.551 765.560 544.191 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.995 -0.252 417.575 64.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.895 -0.267 436.420 87.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.735 1.118 347.830 51.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 347.320 -0.282 380.600 92.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.220 151.585 246.645 218.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.210 26.349 280.290 106.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.475 136.700 615.170 158.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.260 121.408 294.720 283.998 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.900 151.539 308.610 323.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 319.125 271.763 333.400 301.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.300 298.777 310.515 373.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.155 0.000 461.230 117.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.700 448.735 840.815 544.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 755.680 465.805 786.255 510.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.935 15.977 347.850 168.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.100 180.613 263.025 352.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.855 164.444 610.150 205.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.505 167.381 579.855 183.454 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 225.350 262.173 237.740 274.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 750.715 302.590 835.900 453.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 806.515 250.935 891.985 493.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.435 246.840 775.315 458.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.325 332.147 279.535 366.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.200 234.273 668.350 453.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.235 147.877 174.150 263.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 675.180 483.143 732.815 546.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.655 127.840 857.305 316.774 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003245.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003245.txt
deleted file mode 100644
index 8e702adf1b4002b083f6781af495b4652052483c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003245.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-backpack 0.00 0 0.00 803.440 156.596 835.470 219.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.145 0.000 380.430 92.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.605 72.987 277.325 180.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.640 0.000 759.240 63.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.005 297.739 310.795 373.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.835 0.000 801.920 80.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 615.660 57.427 685.500 195.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.805 96.953 597.870 241.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.120 297.734 850.965 531.407 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.710 104.644 348.355 143.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 740.955 397.201 772.885 440.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 861.085 516.241 884.270 544.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 882.995 419.369 932.780 525.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 792.040 110.734 817.705 156.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 674.335 470.676 732.120 540.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.885 163.623 610.200 205.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.400 0.000 401.330 129.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 865.410 376.252 941.720 546.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.525 242.956 886.510 477.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.010 -0.322 664.890 89.417 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.545 26.369 695.415 117.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.220 0.000 463.720 116.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.605 89.679 828.830 156.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.930 166.343 579.895 183.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 569.865 35.199 607.085 118.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.485 0.000 636.055 85.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.955 46.255 738.050 192.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.440 253.998 765.770 493.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.670 26.888 813.065 170.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.505 38.861 771.250 172.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.655 227.956 960.395 448.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.700 -0.428 316.065 86.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.440 0.000 441.720 67.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.820 0.086 344.940 52.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 601.920 130.847 619.740 161.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 866.655 370.716 883.340 438.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 317.975 266.575 333.285 302.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.140 0.000 414.990 64.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 834.585 205.531 883.070 301.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.625 259.468 940.975 420.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.700 274.957 323.710 390.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.495 0.000 484.010 51.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.345 127.215 853.925 298.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.775 155.609 307.385 329.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.070 14.738 730.660 162.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.475 17.489 345.170 168.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.025 184.023 258.260 356.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.055 125.704 294.920 282.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.225 0.000 695.145 55.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.005 146.165 169.845 263.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.980 157.352 241.660 219.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.540 331.387 279.130 366.208 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 253.990 -0.081 286.675 87.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.525 28.323 279.205 140.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.125 434.132 844.035 544.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.455 141.601 670.060 274.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.155 34.196 695.590 186.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.950 -0.247 440.235 86.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.135 232.852 668.385 452.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.710 207.108 230.110 438.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.250 196.691 333.400 302.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.795 204.771 80.090 427.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.785 226.692 159.705 430.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003250.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003250.txt
deleted file mode 100644
index 806beb977dfb9f72989091402454d1089e530ca2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003250.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 864.365 373.058 952.895 544.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.120 -0.327 633.825 85.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 794.060 111.938 819.175 154.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.585 209.067 872.765 287.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.710 -1.869 314.665 85.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 867.075 369.159 881.890 432.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.985 196.626 333.825 371.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.175 155.493 305.000 329.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.850 26.414 813.935 169.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.045 297.971 310.955 372.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.975 30.953 279.700 114.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 673.820 469.628 732.910 537.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.800 -0.212 803.320 67.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.715 185.207 256.230 357.504 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.625 -0.201 285.355 84.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.395 72.443 275.525 190.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.915 206.997 229.405 438.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.010 147.087 167.905 262.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.385 204.005 78.040 427.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.190 167.124 580.390 183.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.315 -0.554 465.195 117.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 342.290 -0.368 381.190 90.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 343.260 52.148 319.810 0.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.055 145.183 669.405 279.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 731.580 39.919 771.320 174.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.355 34.015 693.780 186.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.870 89.977 831.910 153.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.855 15.267 729.070 163.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.370 159.427 238.670 218.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.455 58.273 688.730 196.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 228.335 265.850 238.920 282.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 317.415 264.329 333.025 301.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.850 45.399 739.265 192.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 411.950 -0.554 442.550 66.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.730 127.780 295.425 271.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.015 -0.388 671.940 70.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.830 36.030 609.610 123.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 876.220 255.136 938.140 415.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.875 233.361 668.405 452.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.145 96.756 597.545 242.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.020 396.913 769.175 544.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.935 126.616 857.250 299.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 803.665 154.889 836.935 217.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.710 257.705 759.525 499.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.955 -0.519 758.210 63.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.300 297.714 855.865 528.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.800 26.329 695.890 117.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.170 -0.141 695.890 54.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.245 241.632 884.550 471.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 331.795 107.672 347.545 147.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 915.320 225.171 960.960 448.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 738.475 399.759 770.215 444.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.635 227.543 159.920 430.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.545 0.000 400.740 129.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.180 19.881 343.800 172.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.645 275.335 325.305 390.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 420.250 -0.161 441.900 85.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 882.040 416.135 931.035 521.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 858.480 509.073 881.940 544.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.710 432.661 844.550 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.435 331.649 276.845 366.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.685 163.900 610.675 204.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.690 401.281 834.510 538.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003256.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003256.txt
deleted file mode 100644
index 74709b0964f45edf338f9723cdfc14a98595eab6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003256.txt
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 684.685 43.500 740.395 190.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.450 273.879 323.580 390.773 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 675.010 468.928 733.445 538.182 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 330.670 110.039 346.785 149.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.290 251.066 935.910 412.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.690 238.091 882.760 466.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.700 96.076 598.055 241.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.260 203.391 75.535 426.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 685.250 396.158 765.155 543.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.680 163.417 610.130 203.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 855.165 505.955 879.260 544.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.145 21.281 342.935 174.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.855 0.000 400.525 128.621 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.835 72.251 274.515 193.684 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.190 0.524 444.820 84.899 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.270 -3.148 629.840 83.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.975 121.433 857.510 313.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.135 0.000 312.080 84.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.615 0.000 283.755 62.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.995 -5.037 340.950 49.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 915.695 222.088 960.000 446.302 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.540 257.886 749.580 501.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 625.415 115.388 640.900 147.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.340 124.269 295.400 282.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.865 30.897 279.620 115.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.765 207.365 220.290 438.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 439.750 0.091 467.530 116.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 862.370 370.575 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.600 0.000 757.290 60.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.950 14.476 727.960 162.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.600 -5.037 696.485 53.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.035 -5.037 669.760 63.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.750 36.337 612.560 131.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.045 0.146 430.890 66.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 340.675 0.000 379.770 86.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 863.795 365.321 879.545 425.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 752.595 453.147 785.870 497.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.730 89.337 831.395 124.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.260 -5.037 803.325 74.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 795.485 110.749 819.875 151.988 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 739.805 398.873 768.050 442.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.905 167.194 578.895 182.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.690 185.534 253.760 356.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.185 149.570 166.125 261.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.390 228.389 155.650 433.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.580 330.485 278.995 365.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 880.160 414.684 928.610 513.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.555 26.016 695.900 114.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.900 155.453 306.300 328.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.695 196.213 333.420 372.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.135 25.200 814.980 168.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.885 395.004 809.315 543.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.455 159.588 234.005 216.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.035 141.304 654.460 159.986 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.175 297.951 310.765 371.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.035 431.367 846.630 544.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.205 56.022 688.545 195.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.625 145.404 668.220 287.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 803.765 150.527 839.680 212.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.550 38.825 770.715 174.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 813.880 210.699 862.220 279.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.300 296.082 851.320 527.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 317.270 263.361 332.555 298.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.780 264.888 242.985 283.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.420 234.137 668.405 452.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.470 32.575 693.550 145.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003268.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003268.txt
deleted file mode 100644
index b333e75185aa3df561f8cf421c873a4e620ccf0f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003268.txt
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 684.155 15.907 727.700 62.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 658.790 -0.484 698.750 45.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.420 150.139 667.660 273.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.730 128.016 299.685 209.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 758.545 -0.725 802.090 70.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.860 96.605 598.280 241.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.210 37.803 620.175 162.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.405 31.411 680.650 182.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 279.780 239.718 299.270 265.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 330.435 110.503 346.875 151.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.905 -0.413 380.655 86.708 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.815 -0.096 401.880 129.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.645 -0.353 448.305 80.814 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 853.945 358.385 878.525 418.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 676.520 463.810 733.425 529.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.285 274.393 323.770 391.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.320 210.583 835.915 369.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.235 381.943 814.125 545.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 808.315 147.253 837.395 208.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 877.975 406.242 929.620 510.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.310 422.804 852.905 544.761 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.230 287.358 867.000 482.614 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.745 239.023 883.495 370.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.070 88.939 832.955 120.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.090 23.835 818.040 168.912 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.955 119.040 856.940 282.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.885 76.603 269.725 199.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 799.005 111.863 821.570 144.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.205 42.618 740.135 186.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 851.380 499.352 872.225 544.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.425 55.579 703.475 198.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.110 389.081 748.240 544.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.355 39.596 770.145 175.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.695 247.883 931.550 405.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.255 363.593 960.895 544.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 916.190 222.370 960.160 431.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 744.255 436.268 784.555 483.994 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 649.500 258.999 738.660 502.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.515 233.250 660.345 453.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.030 0.000 477.480 116.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.270 -0.453 430.610 67.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.255 -0.680 284.180 58.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.520 -0.680 336.880 47.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.105 -0.509 629.205 63.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.915 31.094 280.490 124.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.625 165.789 580.195 183.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.055 77.107 606.245 231.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.635 158.188 160.780 274.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.925 159.397 304.020 329.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.365 -0.242 676.260 61.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 666.690 144.618 693.485 162.213 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.015 192.264 254.710 365.704 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.960 216.074 211.550 449.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.075 239.174 154.610 442.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.160 210.901 71.750 434.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 317.585 264.651 333.175 301.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 726.980 402.298 756.515 441.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.435 -0.327 308.635 81.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 170.355 161.079 235.050 230.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.305 -0.484 758.305 68.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.460 328.516 279.145 366.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.270 298.011 311.010 372.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.205 164.278 610.050 205.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.100 115.963 635.620 155.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.130 21.322 343.120 176.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 239.270 268.731 244.270 286.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.700 196.555 333.155 361.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.620 33.592 672.075 55.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003277.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003277.txt
deleted file mode 100644
index ea8eeaefa898156a1f5b98cb81d0901cef145b9c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003277.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 675.000 25.936 697.755 113.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.375 9.742 711.460 40.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.185 214.240 830.475 430.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.680 0.000 309.340 82.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 337.225 0.000 380.355 87.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.560 0.000 432.360 70.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.755 0.000 631.505 69.657 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.180 0.000 677.625 63.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.120 0.000 701.590 73.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.135 166.665 579.290 183.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.465 38.281 629.585 188.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.965 159.578 158.775 277.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.905 262.823 731.520 511.924 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.100 133.698 294.720 303.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.160 160.994 235.910 235.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.935 451.857 733.310 518.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.635 31.265 686.280 182.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.385 196.747 333.475 353.283 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.930 79.837 263.665 196.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.210 33.552 280.520 142.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.450 97.462 596.490 242.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.250 119.559 854.860 269.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.110 242.357 139.165 447.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.350 194.540 254.065 368.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.030 163.432 302.310 330.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.230 219.816 205.165 456.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.255 332.208 276.210 365.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 801.560 107.747 824.085 142.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.410 156.073 668.485 286.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.080 355.126 955.985 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.100 0.000 478.760 53.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.145 41.203 769.510 177.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 911.755 217.746 959.365 436.938 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.670 164.711 610.465 205.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.745 0.000 335.025 48.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.500 0.000 285.175 64.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.155 22.818 342.615 177.213 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.975 0.000 452.780 81.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 806.825 147.207 837.490 208.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 875.415 398.676 929.095 500.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.405 299.200 310.815 373.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 874.645 247.460 928.185 396.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.420 234.827 884.495 368.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.160 378.261 746.285 544.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.580 -0.277 401.730 129.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.395 282.255 874.170 466.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 216.653 73.155 443.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.135 0.000 757.225 68.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.370 57.528 742.635 196.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.465 0.000 799.990 70.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 743.695 433.407 783.545 480.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.455 17.443 730.120 102.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.915 41.928 737.570 186.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.615 379.949 813.820 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.430 411.098 858.910 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.130 31.784 674.290 58.354 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.645 273.934 323.440 390.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.155 113.071 347.395 153.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.165 233.910 654.550 452.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.385 87.393 840.005 148.381 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.220 24.248 820.330 159.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003282.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003282.txt
deleted file mode 100644
index 78845dada36527348f2efc303dc500cafe8e4a97..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003282.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 714.070 0.000 756.520 66.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.215 353.026 939.700 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.475 212.840 960.000 429.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.140 42.639 771.005 178.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.530 162.475 610.700 204.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.525 329.327 277.230 365.699 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.630 114.154 348.140 154.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.440 155.972 669.065 285.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.775 0.000 431.415 69.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.045 282.371 876.155 460.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.755 274.866 669.050 491.781 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.525 406.831 861.975 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.670 296.948 311.180 372.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 453.565 0.000 481.955 50.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 72.230 241.370 146.210 447.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.455 96.605 597.490 241.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 874.275 396.369 923.480 496.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.185 194.394 253.230 367.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.645 160.848 235.950 246.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 802.730 146.422 834.580 209.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.670 229.508 882.970 362.022 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.475 374.927 813.445 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.470 266.686 724.670 514.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.630 374.922 743.715 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.015 134.761 292.590 305.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.315 273.038 323.970 390.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.370 163.961 580.040 182.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.940 0.000 333.840 48.718 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.340 35.763 278.295 150.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.460 428.279 786.120 474.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.525 57.377 744.340 195.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.030 31.396 692.875 182.134 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.180 197.019 333.185 351.026 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.065 163.311 300.915 329.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.870 86.496 841.885 148.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.430 0.000 309.480 81.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.215 23.991 343.040 177.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.120 215.908 75.260 443.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.620 78.336 261.250 195.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.945 218.522 201.880 456.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.370 245.163 928.100 394.007 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.130 158.626 157.270 276.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.415 -0.594 379.525 86.436 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.140 448.140 734.250 514.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.700 0.000 401.725 128.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.105 0.000 454.995 78.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.155 0.000 629.515 79.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.460 276.674 240.105 295.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.795 37.929 631.630 188.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.180 23.750 821.045 155.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.455 0.000 800.950 69.934 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 802.715 105.974 826.435 141.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.190 31.330 675.650 57.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.180 216.532 822.470 434.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.300 233.129 650.480 452.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 683.940 18.033 732.215 89.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.610 24.173 699.355 80.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.185 10.265 713.620 39.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.585 0.000 679.510 61.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.000 0.000 702.855 78.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.045 117.711 852.710 269.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.680 0.000 285.405 69.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003283.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003283.txt
deleted file mode 100644
index 4c05fe52ec83a0db4e503eb792256eee6ab8a31f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003283.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.150 273.713 321.410 390.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.965 375.315 744.690 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.455 96.605 597.465 241.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 744.855 426.849 784.480 473.748 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.275 374.343 814.960 544.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.720 0.000 629.340 84.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.820 297.936 311.060 373.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.525 57.332 745.520 196.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.115 0.000 800.635 69.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 802.890 107.415 830.455 141.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.215 352.739 936.320 544.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.815 36.100 278.320 150.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.105 24.117 821.230 154.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.220 0.000 755.585 65.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.075 38.140 632.645 187.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.505 118.179 852.420 268.968 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.215 24.012 343.285 177.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 623.025 267.849 723.685 514.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.685 113.610 348.280 154.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 802.365 146.779 834.525 206.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.060 406.141 863.340 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 873.940 394.254 927.285 496.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 679.905 448.946 733.715 512.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.140 229.140 884.720 396.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.885 218.209 820.795 436.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.070 0.000 284.840 70.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 699.375 144.336 719.475 162.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 305.695 0.000 333.805 48.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.935 162.389 611.285 204.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.430 159.614 235.670 246.946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 419.565 0.000 455.780 77.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.560 164.102 580.370 183.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.245 156.360 669.445 285.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.440 86.385 840.920 148.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.300 233.129 649.200 453.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.865 240.871 145.315 446.886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.680 157.936 156.515 276.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.620 163.981 300.915 328.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.215 196.842 332.980 364.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.210 -0.297 309.445 82.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.920 0.151 432.975 69.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 454.055 0.000 484.450 51.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.745 0.000 678.980 61.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.260 31.668 675.735 57.896 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.120 0.000 702.150 78.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.235 23.871 701.325 112.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.120 11.051 713.900 39.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.110 18.506 732.100 89.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.910 219.192 201.720 456.784 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.735 0.000 401.930 128.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.120 214.679 74.975 443.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.515 195.074 254.225 368.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.755 135.799 290.125 206.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.405 244.790 928.215 394.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.015 78.119 260.115 193.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.080 0.000 378.810 85.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.330 31.053 691.405 181.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.965 42.845 772.265 179.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 230.410 280.306 237.515 295.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.880 212.538 960.000 428.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003285.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003285.txt
deleted file mode 100644
index e65ef58db2b43a3a4d269799f73fc5eeeb5b9d81..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003285.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 420.710 -0.297 457.420 75.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.525 -0.589 402.100 128.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.545 -0.297 309.700 80.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.840 57.191 745.810 195.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.280 39.279 635.915 185.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.220 0.000 628.080 88.556 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.210 0.000 432.615 69.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.390 0.000 333.510 48.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.285 24.299 821.045 151.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.825 43.424 772.235 178.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 333.300 114.905 348.705 155.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.055 374.242 744.790 544.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.630 331.432 277.680 365.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 858.025 351.938 931.130 544.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.265 211.379 959.805 426.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 293.105 24.918 343.380 179.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.815 0.000 284.635 72.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.370 0.000 378.165 85.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.545 31.194 692.060 181.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.725 0.000 755.265 70.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.615 116.985 850.565 267.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 228.050 281.364 235.885 295.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 800.480 146.699 833.275 206.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.130 42.503 734.260 185.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.885 19.156 733.150 90.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.250 24.188 702.605 78.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.915 13.001 713.830 42.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.530 0.171 702.340 77.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.335 -0.010 680.750 61.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 455.025 0.000 485.025 51.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.855 165.804 579.280 182.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.645 77.973 259.875 193.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.115 163.265 300.885 328.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 872.995 243.304 927.990 393.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.560 160.379 236.230 249.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.330 424.184 785.405 469.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.455 96.605 595.280 241.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.745 298.475 310.675 371.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.960 268.696 721.495 518.926 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.300 233.129 646.880 452.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.955 36.982 276.170 156.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.630 274.317 323.900 390.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.100 240.438 144.455 447.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 216.371 74.955 442.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.335 218.839 200.545 457.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.000 159.135 155.965 279.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.340 163.633 610.910 203.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.180 198.157 333.470 354.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.430 31.245 676.465 57.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.800 0.000 801.620 69.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.035 86.818 842.325 148.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.000 405.748 862.085 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.425 281.419 875.960 457.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.995 219.635 817.780 437.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.205 135.365 289.505 237.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.485 227.614 883.225 358.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.820 195.331 253.465 368.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.615 156.113 669.595 276.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 621.860 275.803 669.160 491.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.280 447.893 733.660 513.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.860 372.993 813.565 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 873.035 394.279 926.190 496.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003288.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003288.txt
deleted file mode 100644
index db774918f4242377a3af6859c176f1e6b7239a09..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003288.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 781.200 405.396 864.580 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.000 157.025 670.205 278.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.410 369.371 815.440 545.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.255 275.989 667.015 492.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.365 -0.126 333.680 50.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.725 36.755 275.105 154.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.620 161.175 236.585 250.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.785 14.079 714.310 43.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 223.760 280.553 233.700 296.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.335 -0.348 701.295 76.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.815 226.178 883.780 355.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.300 86.677 843.495 147.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 798.235 144.457 831.915 205.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.520 282.457 875.265 458.159 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.565 19.977 734.495 163.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.270 41.913 733.235 186.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.225 421.877 787.000 467.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.260 96.605 597.070 241.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.500 -0.594 377.895 85.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.525 -0.282 402.415 129.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.545 -0.297 310.815 81.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 292.695 27.255 343.175 181.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.490 298.067 311.180 373.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.835 163.759 301.805 331.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 333.500 119.917 348.980 157.533 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.520 78.321 258.820 193.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.610 31.194 693.160 182.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.120 56.440 745.265 196.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 857.300 351.469 928.735 544.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.205 -0.297 285.490 83.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.630 274.317 323.970 391.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.895 165.960 580.300 183.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.105 31.300 677.000 57.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.210 39.954 656.215 187.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.385 331.346 279.725 366.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.535 24.203 705.705 89.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 871.875 394.158 919.785 495.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.820 194.923 253.350 369.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.010 242.221 927.065 393.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.590 -0.141 754.955 72.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.270 135.668 289.065 307.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.100 -0.106 625.675 89.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 421.350 -0.297 460.200 75.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.620 0.000 432.070 70.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.405 164.449 611.125 204.398 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.760 198.157 333.355 355.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 457.845 -0.292 483.855 51.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.400 159.523 155.540 279.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 125.570 219.433 198.210 456.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.830 23.750 821.950 150.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.150 116.305 849.815 267.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.705 44.830 774.940 182.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.335 -0.267 801.510 70.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.320 447.118 734.055 513.773 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.685 210.850 960.970 432.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.815 270.358 717.805 521.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.960 374.010 744.725 544.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.460 220.909 812.460 441.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.300 232.777 647.305 453.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 67.050 239.879 143.490 448.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.120 216.522 74.650 443.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003295.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003295.txt
deleted file mode 100644
index 7991456c5b08193eec7e84def47c90846a26f22e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003295.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 677.520 372.202 744.920 544.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.030 220.572 802.435 444.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.080 272.720 323.970 390.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 616.610 269.955 708.665 520.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.990 236.670 925.720 389.806 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.875 110.654 847.240 298.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.050 347.158 923.315 544.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.295 209.722 960.390 430.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.995 43.560 780.640 182.028 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.515 29.588 677.045 54.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 744.480 415.258 786.570 460.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 814.070 107.002 836.895 145.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.445 163.160 611.500 204.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.385 330.974 278.985 366.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.775 197.004 249.580 372.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.515 35.592 270.840 151.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.865 96.802 596.830 241.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.010 0.000 312.610 77.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.150 0.000 431.115 69.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.205 135.446 294.270 303.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.995 162.162 235.030 251.721 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.310 0.000 333.170 48.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.195 0.000 749.845 54.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.465 0.000 483.285 55.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 213.045 283.177 224.515 295.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 868.080 388.310 915.055 489.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 805.245 222.607 883.755 395.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.735 166.368 580.065 182.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 678.205 443.113 732.020 508.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 795.195 139.209 827.775 199.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.490 23.775 707.960 69.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.420 0.000 800.515 67.698 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.795 85.146 843.725 136.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 333.850 117.227 349.340 157.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.800 197.371 333.420 340.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.410 22.576 822.020 142.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.605 165.703 295.305 342.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.545 79.489 256.955 197.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.730 241.727 141.040 453.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.120 218.537 74.660 447.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.820 -1.118 376.315 81.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.525 -0.282 402.620 128.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 254.885 -0.297 284.965 82.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 288.770 27.553 343.175 183.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.825 220.491 203.720 457.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.905 41.032 728.315 184.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 632.385 29.124 690.140 179.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.365 54.999 763.255 195.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.100 0.000 462.355 73.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.120 40.437 661.410 190.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.225 0.000 623.905 98.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.860 403.230 865.900 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.680 362.994 818.575 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.975 277.244 872.535 455.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.060 279.102 664.235 501.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.215 232.631 647.055 452.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.755 19.408 738.110 163.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.405 160.948 671.590 279.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.365 0.000 701.420 75.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.570 12.169 715.600 41.878 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.435 163.190 154.550 275.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.020 299.074 311.005 372.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003297.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003297.txt
deleted file mode 100644
index 403de1f38a71d71cd9d8cca3bd57e6f23a3c249a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003297.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 119.365 221.554 204.960 459.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.970 242.664 141.250 453.248 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.685 208.936 959.805 430.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.315 441.527 726.605 506.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.915 362.344 817.500 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 867.060 386.210 913.255 483.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.800 402.495 865.850 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.340 22.254 822.100 141.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.160 109.203 846.635 299.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.980 221.232 799.335 444.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.565 345.057 921.825 544.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.245 371.361 744.930 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.080 270.217 706.270 521.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.325 0.000 623.585 97.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 211.500 282.281 224.730 294.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 814.765 105.158 839.365 144.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 660.975 29.502 677.105 54.254 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.655 0.000 462.345 67.854 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 402.005 0.000 430.685 70.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.530 0.000 333.210 49.096 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.395 135.980 286.930 304.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.610 0.000 700.660 75.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.915 198.651 247.905 373.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.885 0.000 800.835 68.101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.845 35.708 269.815 145.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.205 -0.297 283.565 84.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.725 54.833 770.210 195.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.915 40.629 727.425 184.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.970 79.882 256.000 198.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.005 0.000 312.755 76.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.940 96.605 595.545 241.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.985 0.489 402.870 128.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.260 272.212 323.970 390.773 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.350 43.817 782.100 182.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.885 197.729 333.330 364.117 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.960 163.835 611.110 204.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 713.095 138.181 727.070 159.392 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.855 163.094 234.820 252.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 94.005 164.842 153.555 276.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.650 0.000 683.885 83.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.645 23.327 705.530 65.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.290 165.940 579.655 182.371 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.610 276.458 871.230 451.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.370 297.860 310.765 372.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.130 77.283 606.450 234.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.925 11.026 715.375 41.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.195 19.695 740.600 77.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.215 29.336 688.650 178.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.800 0.000 374.855 81.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.625 40.926 661.430 191.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.360 166.585 294.065 344.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.815 223.367 882.595 399.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 219.091 72.940 447.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 795.320 138.735 826.465 198.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.000 84.985 843.570 136.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.255 233.300 647.810 452.648 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.945 162.585 671.610 276.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.050 28.127 342.615 184.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.765 281.409 663.875 501.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.045 235.980 925.395 386.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.470 331.759 276.125 366.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 744.950 415.772 787.220 459.126 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 272.030 248.850 286.795 274.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 333.980 116.844 349.350 157.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003298.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003298.txt
deleted file mode 100644
index a96f6e956eb9d837cb384fbe434ebbac8984d1ef..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003298.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.385 330.772 275.800 366.107 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 210.690 283.127 224.365 295.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.030 197.447 333.470 355.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.250 413.893 787.950 459.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.905 -0.171 402.795 128.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.215 0.000 748.610 53.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.960 163.119 611.155 204.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.895 135.169 293.855 303.633 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.425 0.000 312.200 75.178 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.320 0.000 332.860 48.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.290 0.000 431.015 69.914 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.835 165.663 579.695 182.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.465 76.875 605.970 233.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.340 163.492 671.885 275.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.345 232.394 665.065 452.019 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.400 281.439 663.340 501.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 677.400 439.577 731.855 506.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.830 164.948 152.840 276.362 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 271.900 248.563 292.560 273.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.725 162.072 234.430 252.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.845 297.724 310.620 371.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.445 22.359 821.995 140.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.590 43.817 782.155 182.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.350 40.604 727.640 184.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.990 109.037 846.230 298.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.645 220.134 72.900 447.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.305 270.242 705.270 520.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.045 370.157 744.745 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 853.240 344.030 920.990 543.874 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.490 35.954 269.480 142.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.100 166.882 293.070 344.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 909.880 210.115 960.000 428.843 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.250 -1.118 376.825 81.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.310 0.000 284.725 82.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 714.225 137.446 728.845 159.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.870 221.685 205.960 461.252 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.285 27.537 342.495 183.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.150 84.683 843.920 135.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.895 0.000 462.295 68.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 66.970 243.682 139.885 452.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.370 198.631 248.040 374.922 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 815.255 104.891 838.070 142.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.600 80.467 255.495 199.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 721.230 55.805 773.330 195.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 871.075 235.507 924.590 384.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.940 23.105 706.375 70.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.965 10.386 716.005 41.747 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.005 0.000 684.080 83.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.940 19.690 741.080 167.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.040 96.500 597.050 241.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.930 0.000 623.185 98.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.315 272.559 323.815 390.557 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.315 0.000 801.755 68.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.180 29.280 688.830 175.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.455 40.966 661.220 191.246 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.515 30.691 677.695 53.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.910 362.163 816.875 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.440 401.039 867.595 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 866.280 385.157 913.315 484.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.110 274.861 870.410 451.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.640 222.516 883.340 393.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 794.480 138.549 825.790 198.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.610 220.562 798.265 444.236 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 333.870 117.988 349.080 158.027 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003299.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003299.txt
deleted file mode 100644
index 9c39c7d3f31e4074db1b1016e8864946710b363f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003299.txt
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 63.125 243.833 140.305 453.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.495 414.155 786.525 458.728 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.415 29.180 676.845 52.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 333.545 116.844 349.405 157.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 815.990 104.927 839.390 144.407 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.270 75.641 606.385 233.618 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 911.735 209.893 960.310 429.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.540 -0.201 700.165 74.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.835 -0.383 800.375 67.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.320 273.839 323.335 389.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.640 54.954 776.995 194.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.330 21.181 821.570 139.838 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.325 -0.524 623.585 97.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.970 40.185 660.735 190.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.930 -1.118 375.760 80.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.965 368.474 744.575 544.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.965 270.212 703.550 520.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.805 96.782 596.660 240.624 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.665 28.268 687.710 175.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.615 -0.413 431.070 69.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.820 -0.232 333.225 48.351 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.305 342.327 919.550 544.141 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.005 220.265 796.485 444.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.315 164.263 233.880 251.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 313.210 272.101 328.095 302.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.255 -0.569 311.245 74.049 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.425 135.914 284.935 304.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 92.365 165.532 152.395 279.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.805 298.072 310.445 372.136 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.155 283.419 223.345 295.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 715.030 138.332 729.535 159.432 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.870 222.587 206.310 461.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.470 330.616 276.140 365.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.730 164.137 610.850 204.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.765 43.591 782.585 181.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.955 39.898 726.760 183.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.205 -1.063 462.065 67.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.205 -0.297 284.660 81.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.850 35.592 268.715 144.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.950 220.461 72.605 447.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.415 234.842 924.140 383.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.990 109.037 846.240 299.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.765 167.008 291.975 344.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.020 199.401 248.030 375.486 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.945 -0.458 402.415 128.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.595 27.900 342.545 183.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.105 80.311 255.305 200.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 676.910 439.481 727.880 505.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.705 281.878 662.500 500.712 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.605 199.366 332.905 355.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.890 362.037 816.590 544.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.620 165.955 579.515 181.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.300 232.439 646.510 452.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 599.505 164.651 671.795 275.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.155 400.444 865.270 544.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.120 274.010 869.720 450.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.580 222.844 882.390 450.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 865.910 384.915 912.225 479.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 793.990 137.697 824.485 197.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.055 84.265 843.505 144.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.855 19.418 741.270 166.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.575 22.324 709.985 65.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.675 -0.116 684.305 52.667 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.665 9.213 716.120 40.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.640 0.000 748.565 54.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003301.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003301.txt
deleted file mode 100644
index a9c1a49bf18f37fd76512f2824caa6e58d93ca32..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003301.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 768.375 107.218 845.710 299.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.935 20.274 822.400 139.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 864.445 381.621 912.855 481.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 675.790 435.830 730.140 501.573 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.550 360.652 816.475 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.910 397.206 864.590 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.670 0.000 429.510 70.181 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.125 0.000 373.710 80.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.460 0.000 333.580 48.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.605 35.234 268.125 136.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.870 135.008 285.090 213.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 207.550 283.056 222.315 295.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.320 165.577 150.530 279.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 168.180 163.976 232.625 252.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.090 296.823 310.820 371.517 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.530 222.985 209.155 463.307 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.965 199.421 247.850 376.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.540 26.540 342.735 183.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.070 80.497 254.525 202.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.290 0.000 285.895 80.487 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.755 339.874 919.255 544.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 333.385 116.789 349.455 157.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.325 161.467 610.725 204.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.040 95.583 596.820 240.891 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.810 27.341 687.040 175.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.005 39.354 661.400 191.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.360 219.232 794.450 444.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.715 38.196 727.095 182.628 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.340 366.198 745.230 544.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.095 -0.806 623.585 97.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 814.030 102.751 838.945 140.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 312.720 271.642 328.805 301.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.890 195.684 333.220 372.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.665 0.000 461.280 64.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.465 412.599 786.445 458.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.445 54.607 783.725 195.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 625.230 269.154 701.885 521.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.520 208.679 960.585 428.229 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.660 165.295 671.725 277.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.000 231.396 664.560 450.744 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.010 283.620 664.460 501.583 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.060 42.961 784.025 181.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 220.703 72.020 448.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.835 245.757 139.930 454.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.440 330.077 277.065 365.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.755 0.096 700.255 74.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.435 0.000 748.470 51.418 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.940 0.000 311.500 73.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 269.980 246.870 287.915 274.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.500 21.367 711.250 62.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.865 164.993 579.100 181.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.620 167.567 291.430 345.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.335 82.381 843.755 146.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.520 221.781 881.865 387.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.555 233.542 923.885 381.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.525 0.000 800.445 65.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.930 271.567 869.600 447.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.490 27.925 677.845 52.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 793.580 136.121 823.075 196.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.385 7.616 717.400 41.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.165 18.023 742.105 168.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 261.555 270.635 328.470 389.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.000 -0.176 402.735 128.429 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003302.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003302.txt
deleted file mode 100644
index d2ee63bf18e692eb2d7c4a510958d98154110b50..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003302.txt
+++ /dev/null
@@ -1,62 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.280 162.817 610.965 204.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 815.195 103.879 838.975 141.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.555 412.594 786.515 458.023 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 313.155 271.839 327.850 302.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.540 296.445 310.635 372.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 864.200 380.508 911.910 476.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.400 164.973 579.060 181.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.570 135.391 285.970 215.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.770 164.046 232.120 253.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.435 165.789 672.015 277.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.485 361.281 814.855 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.065 271.053 869.555 445.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.110 396.233 864.645 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.500 284.044 663.870 503.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.010 231.417 663.695 450.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.945 222.204 881.665 385.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.800 35.159 268.005 142.558 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.865 0.000 373.055 80.396 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 206.690 283.746 220.480 295.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.985 166.162 150.800 313.329 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.290 0.000 790.000 63.099 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.195 329.337 276.960 365.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.700 -0.171 700.240 74.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.535 0.000 748.080 48.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.715 37.753 726.835 183.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.025 43.001 784.360 181.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.415 0.000 623.585 97.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.955 -0.176 429.595 69.768 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.065 27.170 685.900 175.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 675.200 434.213 730.340 500.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.870 0.000 333.885 49.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.105 0.000 310.985 73.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 661.495 28.107 678.140 52.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.700 196.157 333.045 371.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.190 338.353 919.205 544.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.115 365.034 745.155 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 624.485 269.189 701.005 520.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.825 95.366 597.435 240.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.975 117.106 349.560 157.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.445 54.909 787.250 195.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.125 20.163 822.785 138.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.375 107.218 845.655 299.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.810 208.211 960.000 428.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.305 219.559 794.150 444.801 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.005 39.108 661.400 191.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.825 0.000 460.750 66.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.610 246.377 139.705 456.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 221.932 71.100 449.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 792.580 136.045 822.825 195.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.560 233.265 924.315 380.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.835 167.396 291.110 346.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.210 80.754 254.235 203.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.100 199.436 247.835 375.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.620 223.060 210.670 463.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.960 0.000 402.760 128.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.960 26.540 342.155 183.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.205 0.000 284.940 81.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.415 7.163 717.835 41.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.360 18.521 742.580 167.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 681.085 21.045 711.305 56.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 261.555 272.766 323.395 390.083 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.010 82.774 843.865 146.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003303.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003303.txt
deleted file mode 100644
index d84ef22b87f22d686076e5c7cbbbc213d42a6098..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003303.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.805 413.359 786.545 457.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.290 395.619 864.545 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 401.385 0.000 429.070 69.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 269.185 248.482 287.360 275.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.105 297.145 310.350 370.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 281.570 0.000 306.505 73.269 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.160 0.000 334.220 48.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.465 81.409 253.700 204.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.980 27.407 342.260 182.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.755 0.000 402.475 127.714 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 333.125 116.527 349.030 156.813 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.335 223.347 70.550 450.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 815.585 104.831 839.360 139.526 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.490 330.193 276.710 364.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.150 285.011 651.060 502.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 662.200 28.545 677.760 51.892 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.585 162.545 610.075 202.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.700 361.468 814.210 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.445 338.559 919.230 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.455 269.884 699.315 519.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.310 364.460 745.135 544.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.420 165.885 229.950 252.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.600 166.298 671.310 277.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.220 219.580 791.970 444.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.780 107.062 844.990 298.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.925 269.748 869.280 444.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.920 233.255 924.050 377.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 910.575 207.783 960.730 425.131 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.165 6.740 718.340 40.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 714.120 0.000 747.985 47.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.895 -0.353 684.675 87.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.305 0.000 700.580 74.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 719.550 129.870 747.405 158.188 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.300 82.698 843.630 146.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 792.735 136.126 821.095 195.301 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.530 164.550 579.065 181.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.420 0.000 284.980 80.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.455 0.071 802.130 61.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.515 0.000 371.225 79.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 557.155 95.961 597.245 240.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.830 196.127 333.050 368.862 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.175 -0.282 460.365 65.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.090 0.000 484.780 52.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.310 35.602 267.105 138.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.570 135.829 293.960 236.091 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 740.350 43.057 784.455 180.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.970 19.760 823.055 138.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 674.825 434.429 725.310 498.097 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.945 38.594 661.345 190.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 863.660 380.427 910.920 480.911 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.585 0.000 623.390 96.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.735 18.506 742.130 167.507 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.045 55.463 788.505 194.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.050 27.004 685.955 174.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.895 37.692 726.275 182.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 312.175 271.421 327.925 301.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.860 222.889 881.250 346.362 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.785 199.064 247.305 375.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 262.150 273.400 323.165 389.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.265 168.544 289.530 345.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.345 247.258 138.810 456.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.540 231.532 644.565 446.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.400 166.706 149.885 281.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.465 224.697 210.805 463.508 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003307.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003307.txt
deleted file mode 100644
index 7e415f0ae18f7242141bec7403fc4218c414590a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003307.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 85.860 166.645 148.150 283.887 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.270 227.170 213.495 465.674 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.120 249.248 137.425 458.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.550 83.227 252.920 215.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.750 199.754 245.065 377.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 332.510 115.998 348.995 156.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.895 169.204 286.895 349.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.605 25.865 684.135 174.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 256.240 329.951 277.100 364.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 663.570 27.991 679.645 51.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.100 0.000 682.605 104.947 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 672.275 427.947 726.690 493.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.555 37.687 661.180 189.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.120 94.893 597.355 239.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.680 0.000 623.135 96.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.605 166.278 228.785 254.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.380 297.422 310.365 370.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.670 137.884 292.535 231.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.815 0.000 311.150 71.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 307.475 0.000 335.230 48.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.325 0.000 370.390 79.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 400.400 0.000 428.225 69.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.600 0.000 460.105 65.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 849.900 335.870 925.130 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.160 26.903 342.045 182.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.700 0.000 284.950 78.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.910 194.843 332.745 354.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.585 166.867 670.595 279.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.520 35.934 266.625 138.186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.035 18.108 746.745 167.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.675 106.967 844.105 298.797 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.360 18.854 823.625 137.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.810 220.673 788.200 444.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.480 0.000 700.830 73.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.405 6.583 721.085 39.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.595 0.000 747.970 45.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.720 0.000 802.920 62.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 725.005 131.447 751.400 159.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 812.740 82.048 843.650 147.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.310 36.136 725.230 178.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.720 231.351 644.580 333.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 790.185 134.811 822.835 194.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.090 412.276 785.950 456.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 669.020 433.215 684.980 467.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.350 390.446 863.675 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.250 223.443 880.190 347.364 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.580 166.620 579.665 181.051 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 861.600 378.080 911.015 475.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 225.095 68.620 453.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 261.680 272.620 322.855 389.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.420 55.911 796.035 193.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.925 0.040 403.035 127.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 908.915 205.189 960.000 423.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.455 267.860 868.980 438.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 868.570 233.109 923.305 372.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.675 161.664 610.590 202.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.870 271.098 695.315 519.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.820 359.906 813.630 544.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 678.370 359.534 744.795 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 815.710 103.637 839.150 140.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.375 286.144 662.800 506.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003317.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003317.txt
deleted file mode 100644
index db4f4caff58a93632c1c0da4f31a98dadac599ed..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003317.txt
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 755.995 -5.037 802.135 52.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.680 6.352 723.835 42.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 644.545 0.000 687.365 100.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.990 226.450 62.870 458.093 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.675 380.397 866.180 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.595 217.555 875.210 344.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.705 79.998 844.280 145.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 735.905 43.122 781.675 182.033 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.260 285.877 218.885 303.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.870 83.373 251.110 238.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.605 230.389 655.245 320.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 261.680 271.204 322.855 388.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.165 27.069 342.190 184.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.860 0.000 413.880 126.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.415 140.428 289.740 238.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 399.340 -5.037 429.445 70.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.190 -5.037 460.665 48.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.970 -5.037 363.585 77.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 308.845 -5.037 329.670 49.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.340 200.711 238.480 379.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.785 229.633 212.670 471.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.170 169.149 282.620 348.407 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 614.370 35.531 661.620 189.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.565 165.003 140.445 288.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.290 251.378 140.990 463.216 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.665 192.521 333.050 373.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.345 42.387 747.365 0.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.405 0.000 619.415 94.253 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.305 0.000 285.140 76.603 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 858.415 371.492 904.690 465.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 790.060 133.874 823.640 193.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.025 25.699 681.935 50.496 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 745.490 399.986 785.150 445.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 620.145 120.964 657.590 158.344 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.520 163.951 579.625 179.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 271.915 237.255 298.790 292.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.430 251.827 279.990 279.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 610.070 107.007 629.440 153.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.500 0.000 459.650 64.187 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.700 161.100 610.345 202.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 652.660 427.327 682.585 471.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 329.840 114.603 348.075 157.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 282.990 0.126 309.675 66.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.455 294.188 310.355 370.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.640 262.903 866.980 413.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.295 348.059 816.095 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 675.795 353.937 744.485 543.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 255.980 328.455 278.830 363.679 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.300 16.471 825.685 144.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 903.675 197.910 960.000 412.866 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 863.735 229.996 919.605 366.993 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.365 329.891 935.085 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.365 38.513 265.055 143.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.290 94.107 596.520 238.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 707.920 17.257 750.220 169.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.485 33.683 721.280 176.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.795 276.417 683.240 525.731 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.915 226.913 780.985 452.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.225 284.336 643.900 506.227 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.560 165.220 220.015 234.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 737.025 128.339 761.275 159.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.850 106.619 844.640 294.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.180 421.283 722.610 484.462 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.610 0.000 702.185 65.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.030 166.570 669.650 302.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.195 54.183 803.375 192.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003325.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003325.txt
deleted file mode 100644
index 14e8f2afc9f41dd2649a91e3a65f6d03cf5cd84d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003325.txt
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 273.540 294.294 310.195 369.376 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 611.815 105.969 631.595 152.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.050 160.289 610.460 201.497 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 665.875 418.527 719.625 483.127 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 749.630 126.465 777.425 158.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.740 31.869 718.420 175.077 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.295 51.217 807.005 189.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.840 19.846 751.470 169.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 255.500 328.465 278.465 363.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.690 23.901 676.840 172.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.110 102.866 848.440 274.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.055 23.583 684.915 48.799 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 327.895 120.546 346.725 161.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.675 0.000 472.135 47.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 360.830 0.000 389.775 70.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.750 0.000 330.430 52.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.915 165.049 216.205 258.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.885 78.059 844.480 140.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.585 16.965 714.885 51.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.255 4.075 725.120 43.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 647.200 0.000 687.735 99.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 373.115 -0.302 419.795 125.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.050 262.233 866.135 388.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 793.345 129.719 829.930 189.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.445 0.000 464.970 60.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.575 341.823 822.420 549.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.585 0.000 360.755 73.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.800 209.294 870.480 335.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 311.355 269.517 326.545 301.577 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 255.285 252.789 277.380 279.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 266.725 236.847 297.215 293.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.575 0.000 286.975 75.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.605 0.000 624.880 101.038 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.555 0.000 310.925 59.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.585 171.546 669.270 301.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.350 91.986 597.735 238.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.640 278.765 674.785 529.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.615 35.340 667.910 191.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.145 230.107 776.565 442.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.045 29.588 340.420 186.582 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 641.815 426.697 680.435 475.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 211.830 284.411 221.815 303.461 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 735.795 115.872 741.760 128.213 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 404.805 -4.004 431.175 72.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.195 170.081 285.125 349.898 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.450 201.960 230.470 376.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 70.715 166.111 136.615 285.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.610 82.683 249.885 232.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.950 250.230 139.685 462.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.945 230.308 205.590 471.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 261.610 271.224 322.845 387.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.845 225.997 58.240 457.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.505 323.897 935.035 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.375 194.858 960.330 411.828 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.250 224.259 917.215 363.699 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.220 16.743 824.780 130.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.495 44.160 776.620 182.431 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.780 192.133 333.415 365.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.425 39.450 262.345 142.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.240 285.308 615.115 506.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 746.065 390.169 784.900 436.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 856.465 365.326 904.495 463.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 568.255 74.065 606.815 230.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.010 162.832 580.055 179.092 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.810 230.067 659.740 321.368 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.385 378.679 867.750 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.960 349.973 741.450 547.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003336.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003336.txt
deleted file mode 100644
index 773f092143710e80c22d29e319d9572b30abc56c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003336.txt
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 785.725 253.932 863.005 387.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 856.655 217.535 914.385 350.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.905 229.185 668.015 443.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.615 174.503 676.065 311.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.420 205.763 865.270 331.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.820 16.164 820.425 115.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 671.725 19.005 684.795 42.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.865 84.955 247.230 219.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.375 30.076 339.690 188.471 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.210 0.000 311.010 58.611 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.875 37.914 258.520 144.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.325 15.454 719.600 55.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.830 0.000 727.250 42.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 575.865 276.745 652.265 530.274 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.295 0.126 393.930 71.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 405.745 0.000 436.685 71.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.380 0.000 465.305 60.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 609.880 103.400 628.260 149.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.610 315.112 916.485 533.729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.690 50.305 814.450 146.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.305 -0.609 288.380 70.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.125 190.884 333.125 371.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.635 291.483 622.125 511.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.325 339.350 740.520 543.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.440 95.885 853.000 256.738 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.215 -0.393 690.485 62.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.025 92.188 595.790 237.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 579.370 0.000 630.145 106.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.795 -1.849 419.130 125.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.615 0.000 355.310 72.896 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.545 42.659 775.785 182.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.960 18.995 748.780 170.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.635 35.536 692.800 189.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.295 255.690 135.755 470.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.985 171.793 132.350 291.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 852.930 356.149 902.135 452.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 798.260 123.896 831.885 183.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.465 162.278 579.050 178.407 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 748.825 386.044 787.890 428.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.145 204.655 230.460 376.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 123.545 232.681 201.565 477.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 261.535 270.836 321.475 387.247 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.095 175.576 288.790 357.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 458.775 -0.322 475.920 49.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.280 21.553 658.710 171.773 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 730.850 115.676 739.755 129.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 767.775 135.144 783.955 155.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.640 75.687 844.220 135.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 260.015 238.831 296.560 294.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 251.920 257.292 274.305 285.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 307.890 269.476 325.475 298.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.705 -0.045 330.905 55.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.940 338.156 827.270 544.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 898.545 193.125 956.940 407.451 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.845 371.265 869.870 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.995 29.371 711.895 173.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.200 229.074 759.135 393.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.700 141.425 285.865 317.661 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.810 293.911 309.375 369.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.805 228.561 49.575 462.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 254.740 328.344 277.290 363.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 324.710 122.596 345.155 162.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.485 159.180 610.355 200.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.000 168.922 213.830 264.863 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 625.330 425.111 667.805 473.476 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 666.760 408.212 721.120 469.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003340.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003340.txt
deleted file mode 100644
index 7cb89b038e0ec70d3fd17e0b8626b471ada76409..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003340.txt
+++ /dev/null
@@ -1,64 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 610.385 174.896 679.430 316.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.135 230.233 755.270 393.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.660 0.000 463.585 58.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.585 143.490 284.575 319.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.095 42.936 775.475 181.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.150 18.718 747.365 170.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.530 16.179 817.545 150.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.810 95.588 853.130 256.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.400 35.466 693.970 190.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.395 91.860 596.895 236.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.225 191.760 954.390 406.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 669.965 28.031 709.700 171.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.015 0.000 419.110 123.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.875 206.513 864.170 320.829 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 612.700 20.717 660.935 169.406 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.365 0.000 631.015 106.407 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 459.895 0.000 478.220 46.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.165 39.153 258.690 146.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.255 0.000 310.325 57.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 258.630 240.050 296.520 295.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.290 0.000 439.035 70.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.730 0.000 353.335 72.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 359.160 0.000 395.145 70.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.620 250.814 861.325 384.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 254.485 328.752 273.780 363.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 307.420 269.340 325.590 297.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.260 334.263 829.240 544.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.930 235.320 199.410 480.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.145 176.830 282.830 358.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.785 174.478 131.765 294.108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.225 50.360 820.465 135.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 821.385 75.490 844.435 130.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.025 426.002 660.780 473.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.715 402.993 721.655 465.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 673.890 18.340 684.870 40.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 850.455 354.623 900.820 450.921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.850 228.923 668.075 441.733 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.000 161.654 579.355 177.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.920 191.231 333.235 374.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 324.405 122.340 344.485 162.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 606.660 102.312 627.550 147.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.795 158.848 610.225 199.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.995 0.000 287.980 70.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.830 29.724 338.990 188.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.645 276.926 647.765 529.876 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.790 215.731 912.655 349.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 798.710 123.664 832.025 183.036 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.245 86.793 245.705 220.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 752.655 382.573 790.005 426.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.725 15.222 720.180 53.287 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.800 0.000 727.975 41.319 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.630 -0.398 332.820 57.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 729.540 115.847 737.835 128.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 843.815 313.273 906.085 517.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 253.125 257.967 272.550 287.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 261.445 271.476 321.670 387.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.775 170.786 212.700 269.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.480 208.679 229.145 376.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.025 259.861 133.730 472.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.810 230.888 48.015 463.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 273.105 294.772 309.320 369.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.735 366.520 871.540 544.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 525.790 293.035 600.590 514.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.145 335.381 743.650 544.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003350.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003350.txt
deleted file mode 100644
index fcbbab08a781b6ea2445bb6e839ea61c4a4a8e9b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003350.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 760.700 325.367 828.850 544.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.005 180.628 688.485 316.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 676.955 25.387 706.350 165.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 303.900 269.915 322.195 295.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.455 18.088 665.145 164.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 728.650 117.897 736.415 128.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 828.215 94.208 843.025 125.488 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 606.645 434.379 644.470 479.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.750 396.692 720.280 458.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 756.430 373.028 794.615 415.853 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.165 43.500 774.690 182.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 253.440 329.397 276.370 364.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.430 263.326 121.150 479.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.255 240.886 192.055 489.212 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.010 176.397 129.870 299.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.590 176.180 272.490 358.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 278.330 192.072 333.155 379.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.830 89.055 240.395 221.574 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 841.615 353.031 887.675 439.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 379.980 0.000 428.705 124.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.455 159.916 579.710 177.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 799.630 124.581 827.685 183.061 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 246.600 259.412 269.310 287.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.835 295.347 308.385 371.058 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.265 35.350 693.540 189.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 257.330 245.364 294.250 301.124 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.935 18.718 747.190 169.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 898.655 185.408 953.405 394.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.580 1.869 731.080 40.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.165 42.916 256.480 154.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 237.516 46.235 473.779 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.260 171.128 210.755 271.426 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.310 -0.292 629.070 107.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 258.820 0.000 286.925 68.982 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.300 202.776 857.930 317.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.575 50.290 833.745 127.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 654.630 239.481 740.455 471.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 530.365 281.852 634.285 539.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.990 -0.222 458.360 58.928 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 456.930 0.000 477.830 46.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.240 11.787 722.270 97.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.160 30.016 335.765 188.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 837.625 313.253 895.040 511.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.735 247.183 855.860 370.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.300 73.027 845.000 133.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 259.830 272.146 322.525 388.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.945 -0.252 309.360 57.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.695 149.399 280.370 246.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.600 0.000 397.895 73.762 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.650 0.000 351.210 70.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.065 228.943 667.770 443.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.655 -0.136 440.610 71.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 602.600 99.441 621.435 144.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.345 293.271 586.670 518.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.595 211.817 224.220 382.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.905 96.686 850.775 245.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.530 330.178 750.920 545.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 790.130 357.947 876.575 544.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 560.495 91.427 596.245 236.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.175 215.318 911.675 353.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 764.570 13.157 811.795 152.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 323.680 121.589 342.625 162.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.840 159.049 609.795 200.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003370.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003370.txt
deleted file mode 100644
index 1ca4d3cf2cf3409ea0943161863be4a8d6a57a67..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003370.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 760.660 10.729 810.195 135.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 726.845 46.935 777.640 187.106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.585 33.441 705.185 188.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.215 85.443 843.430 230.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 826.835 47.459 859.695 187.403 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.950 19.075 755.505 170.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.320 314.749 834.865 522.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 488.130 302.031 555.950 530.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 322.195 124.097 338.645 168.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.265 186.038 697.940 284.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 758.795 365.306 799.665 409.818 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.355 -0.232 475.420 44.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.360 463.387 52.195 544.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 358.070 -0.443 400.585 72.936 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 431.195 -0.212 458.790 53.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.915 -0.287 310.090 59.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.275 -0.171 349.710 66.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 275.920 34.433 333.645 195.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.775 8.100 726.555 93.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 822.535 296.012 900.465 509.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.900 237.436 842.875 357.156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.390 241.707 41.115 475.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 828.905 335.013 879.800 425.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 647.365 109.223 672.270 143.586 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.355 205.153 270.460 237.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.460 94.716 619.570 140.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.550 -0.353 729.855 42.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.990 264.313 123.575 485.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 252.280 242.931 290.080 304.423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 640.770 108.961 672.165 153.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 248.595 273.753 319.645 391.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 792.070 112.789 822.305 171.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.330 159.931 579.445 176.271 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 669.480 379.526 717.190 442.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.150 190.017 849.115 313.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.355 157.790 610.210 199.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.920 42.225 252.210 160.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.835 89.045 235.285 219.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.265 176.327 126.830 303.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.275 241.551 190.355 490.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.590 16.496 666.115 163.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.275 -1.083 445.040 122.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.175 195.553 332.500 302.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.905 182.557 256.190 367.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.500 90.113 597.220 235.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.305 0.015 631.990 113.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.260 179.958 951.875 390.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.405 286.109 607.405 544.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 581.310 438.414 619.270 489.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.495 203.360 908.700 400.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.940 348.518 873.335 544.292 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.260 312.221 756.180 547.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.025 226.566 665.975 446.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 259.165 295.548 303.705 373.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 626.740 240.715 713.545 477.622 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.845 176.256 201.980 258.904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.885 215.434 211.160 388.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.960 152.083 256.270 326.128 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.470 268.278 254.260 298.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.305 -0.307 281.485 64.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003381.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003381.txt
deleted file mode 100644
index 36de0192da022e483d48954e4348642d6910202d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003381.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 801.030 67.113 843.685 122.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 650.405 113.449 672.775 142.719 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.685 293.140 894.875 520.492 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 828.110 479.914 915.495 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.585 158.143 579.605 175.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 817.760 88.627 839.220 122.244 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.350 306.106 822.265 522.668 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.285 229.326 837.435 353.414 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 755.490 355.292 795.230 398.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 318.455 124.400 335.620 166.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.745 193.750 706.510 310.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.695 45.908 779.730 187.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.820 93.125 232.485 214.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.240 44.850 253.080 173.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.730 33.108 329.705 195.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.220 0.000 278.535 63.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 357.665 0.000 396.135 73.939 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 310.790 0.000 349.255 65.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.545 0.141 632.800 112.593 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.225 289.207 593.670 544.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.390 89.292 596.040 235.361 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.395 304.469 541.925 535.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.065 84.894 841.320 229.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.870 249.837 701.870 489.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.360 456.099 69.335 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.025 226.410 657.635 446.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 837.810 202.408 908.280 400.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.825 274.312 121.955 495.901 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 223.465 267.809 246.340 297.623 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 684.055 306.650 755.550 540.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.845 154.264 265.275 253.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.690 335.784 868.250 544.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 239.945 275.753 315.155 394.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.125 249.268 195.195 499.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.615 183.177 117.655 310.992 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.805 183.232 252.560 367.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 272.535 198.701 330.660 366.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 789.600 111.183 821.145 168.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.285 191.115 840.395 310.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.205 174.896 947.260 381.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 600.255 90.052 623.520 136.207 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 252.725 302.827 296.665 376.413 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 430.840 0.000 459.865 51.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.340 157.287 609.705 198.419 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 672.990 375.083 720.285 436.439 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 639.225 112.034 672.170 153.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.640 6.488 729.875 84.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.220 179.923 192.915 279.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.840 32.700 707.175 187.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 611.505 14.063 668.090 159.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.700 10.689 809.210 115.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.655 218.487 203.165 388.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.120 276.639 315.240 301.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 246.345 252.431 284.610 310.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.885 19.463 754.035 170.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 393.540 0.000 447.220 122.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 567.665 446.276 606.400 492.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003412.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003412.txt
deleted file mode 100644
index acd1a8468e4640931b397d32a8f50606f0f5edd5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003412.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 689.310 19.569 750.020 168.444 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.685 3.259 804.000 109.953 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.525 49.867 774.485 191.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.405 187.443 893.345 381.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 215.380 275.012 237.440 304.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.390 74.442 851.380 239.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 875.050 162.601 927.855 367.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 281.220 359.821 295.020 379.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.190 442.871 105.620 544.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.195 288.919 758.180 514.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 167.010 98.509 221.460 235.547 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 578.505 261.770 670.270 505.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.065 1.360 724.450 42.971 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.250 287.816 818.715 500.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.070 315.747 510.215 544.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.400 296.168 548.190 544.408 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 222.035 342.045 277.435 377.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.340 207.178 734.180 422.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.405 315.988 866.660 545.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 310.970 133.371 330.605 175.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 648.845 111.661 675.165 152.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 686.410 350.482 736.645 409.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 231.740 284.039 293.800 404.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.680 307.536 280.695 385.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 823.030 452.004 924.680 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 659.325 110.321 675.790 148.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 811.405 275.163 868.940 366.142 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.860 214.815 825.485 342.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.765 176.291 827.515 295.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.780 224.088 668.810 443.541 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 521.230 448.009 563.140 500.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 679.795 6.039 692.225 23.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 621.650 85.902 639.120 131.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.315 185.700 101.240 318.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.375 155.090 609.880 196.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 227.260 260.274 263.720 318.441 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.630 205.808 312.640 371.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.700 46.260 247.000 187.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.005 0.000 706.460 81.499 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.255 189.881 241.955 377.259 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.795 257.231 182.590 515.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.340 9.313 671.010 154.118 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.465 37.979 325.150 202.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 394.475 0.000 445.220 120.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.865 29.124 715.360 185.217 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.380 186.693 180.560 278.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.095 87.670 596.115 232.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.195 159.518 250.685 261.941 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 752.240 333.532 791.945 376.121 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.265 155.801 579.280 173.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.960 284.159 102.670 494.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 593.130 0.000 637.530 118.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 802.130 100.977 829.430 157.357 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.720 224.078 187.295 331.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.830 51.846 787.220 176.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.130 0.000 395.890 75.218 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003438.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003438.txt
deleted file mode 100644
index 877d5d3fff3704aaae98f6c64475ea0f9aec42b9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003438.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 721.280 0.000 740.640 51.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.655 0.000 732.910 36.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.400 18.697 727.935 148.673 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 667.965 109.888 705.000 148.346 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 623.125 80.885 637.630 126.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.060 11.928 695.205 117.161 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.455 56.561 833.665 104.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.665 -0.373 797.520 114.703 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 409.450 309.360 518.195 544.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.950 98.943 210.025 211.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.730 213.218 297.415 391.353 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.375 41.651 322.890 204.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.420 50.783 241.785 198.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 230.595 293.775 287.910 415.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.745 -2.675 426.630 119.151 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.400 154.753 579.465 173.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 793.715 92.344 820.100 148.532 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.355 266.691 169.300 520.966 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.345 194.329 225.805 386.018 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 31.275 191.156 95.150 329.981 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 870.715 154.093 920.720 356.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 354.520 328.249 444.945 548.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.455 66.071 842.480 240.962 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 548.580 272.458 643.365 523.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.640 -1.667 634.135 125.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.540 154.300 610.080 195.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 351.010 0.000 392.375 79.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 748.665 272.065 807.250 480.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 657.495 114.512 681.430 149.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.745 441.209 67.765 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.715 426.823 123.655 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.870 231.205 168.185 417.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.905 191.921 169.905 303.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 165.755 165.537 233.595 348.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.750 288.909 82.240 455.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 788.110 301.870 861.485 548.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.045 4.181 670.865 147.399 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.405 86.355 596.070 232.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.025 456.335 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.265 317.318 277.005 396.551 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 199.570 282.427 222.445 312.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.940 206.962 807.090 315.147 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 746.835 319.278 776.585 361.518 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.440 218.542 734.200 441.139 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.545 430.319 919.100 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.345 160.913 823.060 272.166 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 804.985 260.934 879.650 383.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 685.990 340.458 734.215 399.568 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.260 176.201 884.375 364.964 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.255 32.287 744.180 185.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.520 52.642 772.300 195.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.430 466.017 523.890 520.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.910 224.183 668.485 443.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.940 275.068 763.015 496.249 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 214.035 265.699 253.230 326.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 215.785 353.111 240.385 389.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 312.165 134.952 328.275 177.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003441.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003441.txt
deleted file mode 100644
index 2e93aeea505d2f265e062dbd01f485d7e2f58785..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003441.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 803.435 257.821 877.835 382.039 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 746.935 317.716 779.325 359.443 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.490 219.151 734.420 441.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.510 428.727 920.235 544.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 869.515 154.451 919.880 355.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.845 297.890 860.750 544.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 163.495 165.149 233.295 269.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.025 320.340 276.320 398.601 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 592.120 223.579 668.120 442.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 546.310 274.901 641.435 525.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 749.075 271.018 806.655 480.276 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.985 272.121 763.085 494.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.625 266.767 171.815 522.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.290 290.969 81.195 455.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 414.150 309.662 515.010 545.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.695 328.828 439.120 549.808 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.815 232.288 168.430 418.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.155 192.798 168.330 305.068 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 199.845 282.502 223.010 310.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.965 441.557 72.535 544.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 54.045 426.300 126.570 544.524 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 897.610 454.084 960.375 544.267 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 350.410 -0.201 392.685 79.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.970 195.044 227.185 385.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 30.110 191.528 95.420 334.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.690 214.422 297.205 320.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 263.775 42.246 322.230 206.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 150.845 98.907 209.025 209.823 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.680 50.199 241.650 199.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.760 203.300 806.830 314.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.270 -0.176 742.910 50.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.025 -0.277 729.435 43.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 623.430 81.353 637.220 126.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 659.125 109.183 693.785 149.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 792.330 91.372 820.725 147.006 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.595 54.828 832.860 100.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.395 3.465 672.635 146.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.765 32.741 745.060 184.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.760 -1.667 636.550 127.467 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 818.290 174.145 882.330 365.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.980 53.116 772.710 198.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.200 64.404 841.535 238.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.205 -2.675 425.605 118.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 229.975 294.198 288.115 417.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 215.785 354.476 243.400 391.373 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.570 471.572 520.475 521.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 686.060 336.273 734.770 396.002 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 669.450 109.258 693.720 144.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.325 85.831 595.815 231.563 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 743.450 0.000 796.070 132.882 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 311.965 136.151 328.135 178.956 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 212.210 265.442 251.170 327.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.450 156.193 579.750 172.241 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.210 153.463 610.080 194.707 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.880 18.778 721.925 167.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003467.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003467.txt
deleted file mode 100644
index 15965432ca73ead2cba43135410e909be0ffcd72..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003467.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 346.590 -0.227 386.490 82.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.620 203.159 231.740 398.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.800 282.150 174.965 470.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.615 45.625 315.580 212.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.825 202.454 79.510 344.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.655 302.207 76.800 537.749 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 218.445 306.337 284.210 431.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.160 406.887 921.385 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.865 58.510 237.015 212.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.490 108.508 204.720 219.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.700 52.612 825.110 89.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 793.340 87.020 826.590 143.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 42.410 432.959 124.135 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.950 434.359 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.620 155.045 610.125 196.646 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 625.110 79.202 639.625 123.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.020 32.831 783.700 186.567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 211.810 366.737 236.470 404.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 269.370 384.925 288.505 405.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 467.160 484.689 508.190 536.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.860 68.458 605.035 225.553 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 199.540 292.143 221.475 322.098 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.395 199.049 155.890 314.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 72.895 336.978 83.830 351.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 205.950 290.889 234.310 341.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.595 334.353 270.675 412.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 194.050 195.503 202.290 207.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 688.905 109.218 726.635 154.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.855 415.465 162.025 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.285 0.000 791.900 126.304 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 701.085 109.112 731.875 144.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.170 176.432 212.585 365.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 61.245 241.103 144.710 430.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.385 0.000 753.820 50.119 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 798.390 248.401 853.610 330.817 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.160 197.971 797.625 298.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.815 152.068 803.395 268.358 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.695 0.000 731.355 62.872 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 695.125 322.481 741.440 381.581 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.280 225.533 661.820 444.589 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.000 261.170 804.765 464.702 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 652.065 232.484 721.170 457.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 550.895 290.274 638.130 544.312 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.520 1.028 676.125 143.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.155 263.568 771.325 476.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.535 0.000 431.255 121.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.405 158.148 579.395 174.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.835 341.854 399.505 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 403.775 327.674 487.720 544.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.015 57.296 775.505 201.638 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.055 62.223 844.805 215.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 854.375 145.596 908.020 346.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 802.850 167.759 867.140 338.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.355 287.020 857.095 540.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.685 87.196 596.305 233.477 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.620 -0.141 633.865 135.511 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 639.865 24.707 707.250 177.314 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.380 224.627 287.895 384.724 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 302.640 140.604 319.305 182.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 677.490 10.704 717.225 148.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003471.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003471.txt
deleted file mode 100644
index 0e0bdbfab0ae28b381424eb189ba461417753330..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003471.txt
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 72.190 338.877 82.150 354.612 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.270 0.000 755.415 49.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 462.895 483.671 505.415 536.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.930 60.752 846.940 217.706 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 728.290 137.501 734.315 148.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.090 196.570 795.680 297.256 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.315 303.799 78.715 539.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 626.405 79.802 640.780 123.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.685 11.172 716.185 148.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 211.015 367.719 235.385 406.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.970 201.225 154.770 315.923 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 300.680 141.838 317.565 184.617 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.780 0.000 431.110 122.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 198.615 292.063 221.455 322.743 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 675.630 1.073 690.220 22.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 99.565 414.382 166.660 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.845 52.425 826.950 89.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.230 34.035 785.755 187.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 698.075 321.202 744.780 379.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.615 431.513 130.465 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.300 334.550 269.200 414.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.245 1.400 677.380 141.294 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.670 157.055 579.860 174.997 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.030 177.314 211.635 365.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 194.910 193.508 201.030 207.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.435 234.071 715.880 460.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.045 0.000 734.555 57.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 216.450 309.103 283.800 434.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.275 26.324 702.430 178.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.810 226.979 659.790 445.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.860 156.309 610.070 197.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.585 295.070 636.865 544.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 263.620 312.664 283.685 352.613 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.880 432.530 960.300 544.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 268.800 387.489 287.925 408.564 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.305 284.945 856.900 540.832 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.250 0.473 633.265 136.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.880 47.540 313.430 214.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.485 109.480 204.275 219.539 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.385 60.041 774.215 203.627 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.485 262.062 772.940 473.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 60.040 243.385 128.000 423.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 395.900 328.254 481.740 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.295 0.000 791.655 127.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 346.060 0.000 386.155 83.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.890 0.000 482.465 57.034 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.245 146.271 905.960 346.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.320 59.311 237.205 213.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.115 226.128 285.030 405.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 12.625 203.199 76.905 345.546 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.340 204.735 229.350 399.412 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.300 283.182 172.205 466.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.755 88.465 596.740 234.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 801.850 166.988 865.285 285.056 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.770 56.133 729.525 178.452 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 695.360 109.959 731.760 155.644 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 706.720 111.087 732.755 146.029 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 794.580 86.627 826.875 143.918 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.180 151.600 802.540 267.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.780 345.662 392.210 543.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 796.510 246.543 852.155 332.193 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.750 260.052 802.690 465.044 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.205 407.385 919.475 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003475.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003475.txt
deleted file mode 100644
index 06eb60af6402f9ab66b955b124c90323d8a715f5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003475.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 270.200 389.318 286.815 411.168 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 457.400 484.024 501.620 537.094 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.350 428.853 960.295 544.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.745 61.951 773.390 189.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.560 59.679 847.915 210.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.180 205.677 227.535 400.167 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 298.455 144.049 315.475 186.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.780 164.973 862.960 281.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.920 88.465 597.775 234.263 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.815 2.085 632.990 136.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.665 25.321 698.580 178.598 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.165 327.669 475.545 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.555 233.860 711.500 461.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.870 300.590 636.570 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.950 280.961 856.900 538.842 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 708.890 257.856 774.070 473.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.365 146.140 904.235 344.347 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 198.220 293.201 220.160 324.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.890 335.799 267.610 417.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.865 226.480 659.700 445.309 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 700.015 317.545 747.355 375.189 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.765 405.139 917.755 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.275 1.264 680.465 143.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.965 10.774 716.410 145.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 796.945 85.539 826.060 140.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.480 158.732 579.250 174.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 719.605 193.674 793.050 295.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.635 151.237 800.995 269.184 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.450 261.427 800.345 464.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 793.915 243.954 856.070 334.152 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.370 55.654 731.720 178.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.415 346.483 386.075 543.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.785 308.327 76.980 543.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.220 48.834 312.445 216.754 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 345.010 0.000 385.060 85.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 390.435 0.000 430.015 121.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.605 282.815 169.420 465.226 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.000 227.498 282.615 407.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.480 109.001 204.275 217.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.130 202.454 76.310 344.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.605 58.863 238.510 213.787 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.455 156.536 610.025 197.316 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 628.175 80.064 642.510 124.067 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.110 370.756 229.945 407.793 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 213.515 310.241 281.640 436.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 730.865 0.000 756.065 50.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.170 0.000 791.395 128.021 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.685 34.222 785.470 112.663 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.970 0.000 739.445 56.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 702.525 116.824 731.695 155.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 70.305 341.481 80.270 356.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.720 245.576 124.695 438.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.725 412.065 170.740 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 51.990 428.481 134.785 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.075 177.561 211.340 364.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.185 202.141 153.760 317.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003478.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003478.txt
deleted file mode 100644
index 16a6d29e87141344b86dae96acf8e09a47887497..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003478.txt
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 142.000 178.946 210.020 369.336 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 199.265 295.629 219.675 325.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.835 204.423 153.080 319.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 69.475 343.254 78.315 358.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 707.925 119.302 731.990 156.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.930 57.004 728.200 178.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 635.360 1.818 681.885 91.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.950 159.714 579.175 175.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.535 35.506 788.085 187.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.760 -0.292 791.485 128.963 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.600 -1.113 385.575 86.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.250 -2.675 428.580 122.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.420 192.415 790.690 295.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.780 153.866 799.720 270.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 899.055 425.861 960.635 544.343 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 792.345 243.314 863.045 360.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.350 249.177 123.485 440.197 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 266.855 316.976 285.960 358.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.135 339.632 265.620 419.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.690 228.384 659.560 444.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 815.655 403.326 918.020 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -2.965 310.901 75.240 544.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.295 0.000 740.125 55.523 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 728.645 -0.207 755.995 50.602 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 798.900 86.113 824.910 140.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.385 4.589 632.295 136.393 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.795 52.995 814.580 88.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 270.585 392.189 285.245 412.377 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 84.140 413.002 172.155 544.383 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.985 427.483 137.760 544.322 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 799.830 165.119 860.600 279.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 851.785 145.701 903.155 344.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.920 278.236 857.025 530.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.840 262.077 798.030 461.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 700.920 317.842 748.215 374.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 724.520 64.449 772.555 189.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.610 60.308 848.480 212.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 209.065 373.204 231.705 410.438 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 455.140 485.606 498.100 538.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 294.485 347.989 381.200 544.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 376.405 328.697 471.325 544.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.740 228.299 281.215 407.809 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 211.395 312.825 280.640 437.552 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.930 285.111 167.895 462.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.415 259.135 774.235 473.144 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.025 304.232 635.070 548.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.370 235.577 707.625 461.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 192.590 197.799 199.600 208.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.400 -0.106 479.915 44.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 677.445 0.695 691.285 20.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.685 112.124 203.770 216.542 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.980 157.151 610.115 197.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 630.045 81.046 643.720 124.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 637.340 26.439 693.895 179.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 232.775 51.247 311.235 217.202 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.610 89.619 596.140 234.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 297.415 146.356 313.805 187.942 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.090 207.047 225.825 400.631 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.970 204.594 74.945 349.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.125 60.384 238.745 213.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.355 11.464 715.040 145.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003500.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003500.txt
deleted file mode 100644
index 8302919859fce4b4eae5cc0381ed190aa73bbc31..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003500.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 0.260 213.308 66.610 366.228 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -4.530 322.854 57.590 541.769 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.110 299.865 155.990 472.162 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.150 68.871 233.130 223.111 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.895 118.380 199.280 221.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.960 209.173 151.255 335.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 145.695 187.700 205.595 379.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 255.905 321.721 277.750 366.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 193.200 305.204 212.875 335.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 58.845 351.807 72.410 369.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.095 350.089 251.165 431.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.715 422.960 154.650 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 96.035 404.852 173.145 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 591.035 157.967 609.250 198.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.660 55.211 305.865 224.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.895 0.000 381.555 88.199 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.270 0.000 425.905 123.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 192.435 322.169 268.525 451.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.695 160.883 580.440 176.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 720.870 144.578 726.715 156.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.525 90.329 598.190 235.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 43.520 254.335 120.760 444.352 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.325 8.754 629.805 146.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.305 238.337 277.880 430.032 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.860 57.160 841.435 223.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 262.025 405.617 267.920 421.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.400 215.076 214.340 411.607 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.380 65.421 768.500 185.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.640 235.955 867.520 353.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.920 248.764 792.965 447.732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.350 189.700 777.365 301.366 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 791.195 83.700 821.065 136.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.735 33.985 797.960 184.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 741.910 0.000 792.105 69.687 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.635 0.000 751.310 48.401 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.215 361.085 346.840 543.844 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.190 32.081 685.755 186.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 891.380 411.778 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.860 228.888 643.235 330.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 779.545 271.270 854.000 518.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 814.855 387.847 917.630 543.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.380 137.269 901.690 326.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 203.045 305.255 222.095 351.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 421.410 508.343 454.085 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.580 315.339 636.455 545.592 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.950 248.835 685.080 482.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.570 251.796 767.285 462.974 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.150 0.000 730.095 75.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 679.225 61.024 725.485 186.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 633.955 1.254 681.165 142.483 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 680.960 0.000 693.800 19.856 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 436.195 0.000 471.700 58.868 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.650 160.762 852.515 271.411 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.785 10.734 717.915 128.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 187.730 203.627 193.770 217.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 723.260 144.578 796.945 281.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.490 342.367 447.155 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.335 0.000 623.345 13.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 710.790 314.059 754.610 367.643 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 291.330 154.204 308.265 196.374 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003512.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003512.txt
deleted file mode 100644
index 3eb7dff0b7de40576a3fb6cd9d518af079284f97..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003512.txt
+++ /dev/null
@@ -1,60 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 102.785 397.508 180.550 544.257 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.600 324.234 53.705 531.569 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.140 411.098 161.620 544.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.615 212.296 147.760 341.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.705 353.660 242.480 436.691 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.440 300.756 152.105 475.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 39.355 258.899 122.900 456.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 187.340 203.904 195.795 218.008 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 182.400 326.763 258.170 456.129 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 330.830 343.924 433.495 544.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.810 -0.604 677.785 137.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.340 328.264 643.380 544.076 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.345 156.652 609.275 197.996 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 289.930 154.733 307.855 196.656 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 820.910 381.480 910.890 545.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 606.400 30.625 676.510 186.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.770 226.249 843.670 320.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 705.380 302.494 751.725 359.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.925 258.697 845.205 500.737 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.325 245.339 762.940 453.973 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 722.835 140.095 792.790 277.299 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.560 153.766 848.380 262.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 778.545 246.855 801.700 288.587 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.310 179.369 770.790 303.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 719.360 146.991 725.315 158.536 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 763.460 30.766 806.525 181.958 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 788.780 77.303 814.620 129.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.135 -0.846 787.780 89.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 676.350 -0.846 690.350 15.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.585 158.813 578.825 175.349 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 432.265 -0.604 466.995 111.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.655 118.360 195.410 223.634 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.820 187.675 205.265 377.516 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 246.040 408.897 258.840 429.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.975 6.130 717.215 116.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.110 485.721 56.860 544.796 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.105 210.770 62.920 386.321 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.250 366.656 338.285 545.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 52.985 355.383 66.470 374.579 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.535 -0.252 729.180 74.447 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.510 51.086 837.505 207.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 841.490 135.380 902.185 329.468 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.835 254.582 674.680 479.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.265 402.641 961.155 544.957 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.775 227.140 655.515 302.232 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 211.580 239.113 272.730 425.549 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.655 213.903 213.305 410.146 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 187.685 304.161 211.380 334.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 250.490 329.986 279.155 376.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 186.225 388.094 207.945 424.859 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.145 89.040 599.345 234.046 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 667.695 58.772 714.520 185.031 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.125 -0.892 752.000 48.073 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.540 66.031 228.810 222.753 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.665 -0.317 380.460 89.664 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 381.280 -0.212 426.100 122.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.940 12.855 629.245 151.388 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.710 55.382 306.440 223.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.850 68.247 766.370 178.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 742.350 244.498 786.540 442.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003520.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003520.txt
deleted file mode 100644
index c99acb433473c051a5ff91f21f24a9796c3ea218..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003520.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 699.485 299.412 745.140 356.506 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.120 156.501 609.500 197.759 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 396.940 515.913 430.250 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 291.815 158.264 308.835 200.348 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.050 332.082 650.085 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.185 0.962 676.985 137.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.775 244.115 760.780 453.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.520 355.308 236.015 441.053 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 50.195 362.566 60.380 379.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 838.045 131.326 906.110 324.798 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.050 31.648 816.650 183.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.135 252.794 840.985 497.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.210 408.010 164.135 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.020 395.599 186.825 534.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 475.330 73.305 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 332.575 48.915 529.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 183.890 208.397 191.810 219.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.265 238.393 781.930 430.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.525 176.281 766.910 286.174 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 720.585 141.087 787.665 270.786 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.740 154.415 844.790 261.397 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 816.395 372.202 911.850 544.509 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 737.830 0.000 788.595 118.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.930 31.381 670.065 186.521 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.650 12.572 630.715 152.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 382.395 0.000 426.565 124.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.075 89.382 597.370 234.323 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.390 59.200 305.210 229.437 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.045 0.000 378.635 90.893 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.865 244.815 266.020 428.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.695 67.582 226.860 225.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.365 218.129 211.750 410.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 211.399 59.275 392.758 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 236.585 367.457 332.875 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.980 347.178 426.260 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 175.600 330.732 252.115 460.697 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.625 61.623 712.755 190.642 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.140 0.000 729.505 72.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 715.940 71.234 766.370 175.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 187.810 304.423 209.240 336.137 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 249.765 343.642 273.905 389.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 179.930 392.597 197.650 430.022 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 778.515 247.893 798.585 283.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 786.485 76.926 815.105 129.961 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.360 158.249 580.400 175.531 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 727.770 0.000 746.760 47.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 896.095 393.710 961.005 545.043 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 675.435 0.000 688.935 15.816 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.520 260.727 663.770 480.528 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 597.410 226.999 668.300 439.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.625 -0.081 465.350 111.449 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.730 122.808 194.990 230.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.385 216.855 144.700 345.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.540 263.674 116.420 462.561 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.045 303.426 151.825 521.701 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.285 52.184 835.150 203.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.805 5.153 717.125 112.537 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003529.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003529.txt
deleted file mode 100644
index e28b1d4894f402df55a95b877923269edc3f79ba..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003529.txt
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 154.520 194.787 211.525 377.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 186.905 310.443 208.500 339.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 371.180 0.000 402.860 91.206 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.690 125.286 195.345 254.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.680 352.744 267.485 398.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 5.585 462.662 88.065 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.945 217.842 142.550 355.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.925 263.709 111.810 461.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.980 33.562 669.380 192.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.700 403.230 168.435 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.530 220.199 211.790 410.317 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.590 248.578 260.080 427.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 230.475 371.895 327.635 547.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 336.995 354.522 417.640 548.478 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.805 388.733 960.780 545.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 172.420 70.619 223.790 225.987 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.295 60.313 305.255 232.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.655 0.443 376.380 92.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.565 -0.851 428.945 125.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.120 -1.033 463.800 111.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 177.380 334.102 245.255 465.538 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.475 11.777 630.680 152.849 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.585 159.583 311.210 201.154 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.045 389.534 193.300 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.515 62.474 708.560 191.831 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.255 364.430 913.240 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.835 0.000 787.525 116.804 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.945 0.222 676.615 137.048 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 211.697 52.790 383.666 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.005 136.887 781.410 247.424 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.115 0.000 623.705 10.079 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.700 70.841 768.465 171.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.270 221.529 833.120 296.913 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.495 332.908 655.645 544.489 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.830 158.969 579.965 175.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.230 31.759 842.375 183.459 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 787.025 76.180 816.640 128.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.210 149.061 839.950 258.848 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.605 173.969 761.285 271.678 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.175 233.708 778.415 428.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.390 359.725 228.905 444.927 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.350 0.000 728.350 71.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.915 51.408 835.825 196.389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 339.260 47.535 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 693.815 293.790 738.900 351.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.960 260.722 649.545 393.116 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.285 225.831 668.285 439.169 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 759.585 251.948 834.705 492.572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.905 235.799 754.740 443.637 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.925 154.954 609.920 196.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.805 3.863 718.570 135.824 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.095 89.166 597.340 232.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 837.000 127.079 906.865 319.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003531.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003531.txt
deleted file mode 100644
index d03087026cd4454455b78650f9ce83b783f43146..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003531.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 171.570 71.405 223.100 226.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.255 356.799 415.345 550.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 212.971 49.960 423.192 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.080 374.816 325.895 547.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 786.985 73.737 817.830 127.739 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.295 311.410 148.685 521.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 175.210 334.404 243.180 466.243 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.950 219.852 833.445 415.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.790 233.950 777.555 429.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.895 69.975 768.510 170.458 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.980 0.000 786.895 120.909 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 586.920 13.842 630.680 156.969 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.385 -1.375 428.945 125.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.495 62.827 708.035 192.359 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.250 34.413 669.835 192.037 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 187.260 311.364 207.490 339.864 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.915 -0.050 376.755 92.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.215 157.634 580.520 175.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 710.695 135.441 779.800 247.716 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.655 -0.000 623.405 10.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.290 148.114 839.645 255.332 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.945 174.916 761.080 271.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 674.780 -0.065 688.740 15.977 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 7.970 462.345 90.545 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.485 234.494 752.775 439.209 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.720 402.842 170.395 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.685 352.185 266.610 398.238 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.530 251.620 833.295 492.214 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 895.110 388.663 960.780 545.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.120 49.902 836.585 193.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 837.000 126.294 905.715 319.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.630 88.385 597.665 233.991 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 156.500 193.820 214.075 377.571 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.420 360.012 226.590 446.639 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.160 221.902 211.115 410.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.690 249.842 261.800 427.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 773.110 32.323 842.385 183.318 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.275 364.148 912.595 549.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.505 158.178 312.035 200.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.495 337.018 656.780 549.742 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.970 2.967 723.370 136.363 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.085 61.215 305.090 232.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.470 125.321 194.990 258.884 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.810 157.151 609.705 197.341 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 691.950 291.987 731.790 346.871 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.420 217.519 142.205 355.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 34.385 264.026 111.815 462.063 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.250 338.403 49.250 544.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 767.215 117.036 784.140 146.522 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.155 -0.277 727.630 71.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.850 387.907 194.015 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 416.920 -0.035 463.000 111.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 628.410 -0.358 680.980 137.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.680 -0.091 404.545 92.143 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 47.505 363.840 59.815 379.979 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.470 226.097 668.105 438.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.475 261.327 646.580 397.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003532.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003532.txt
deleted file mode 100644
index a9cda047dabfa98bc697005ba059e116f8e52bfd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003532.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 169.760 398.404 190.670 434.938 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 46.905 364.420 60.070 380.261 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 709.915 136.025 779.635 266.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.600 226.390 668.160 438.907 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.915 251.378 833.015 493.277 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.745 233.411 752.665 437.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 806.780 363.986 913.330 549.279 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.850 69.844 769.030 168.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.420 156.264 580.550 175.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.675 126.218 905.480 319.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.315 50.542 837.180 192.949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.110 148.109 840.185 254.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.340 218.189 142.390 356.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.355 261.850 645.680 398.943 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.260 0.000 623.475 10.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.505 157.987 312.415 200.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.925 156.143 609.535 197.074 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 894.690 388.945 960.780 545.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 561.795 338.313 657.130 544.544 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.040 194.692 213.955 377.591 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.095 263.059 111.795 462.138 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 691.105 290.300 737.055 345.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.725 -0.851 428.605 125.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.510 -0.136 404.415 91.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.345 -0.181 462.540 110.709 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 631.560 -0.060 680.740 137.204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.740 361.831 226.080 446.211 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.365 -0.050 727.605 72.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 674.435 -0.030 689.230 16.013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 187.725 312.327 206.960 339.723 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.615 403.084 171.050 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.685 69.244 605.520 226.158 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 249.755 352.205 266.435 398.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.225 338.121 49.455 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.900 -0.458 786.470 121.282 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.955 387.560 195.005 544.237 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.935 461.896 91.740 544.196 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.675 234.464 776.645 429.916 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.180 218.743 833.405 413.833 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.165 174.523 761.050 271.819 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 787.245 73.354 816.500 127.669 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 767.910 118.149 783.725 147.177 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.870 72.377 223.070 227.281 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 134.770 125.704 194.990 258.944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.445 221.615 210.595 410.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.090 3.491 724.550 135.491 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.495 63.180 708.035 192.183 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 332.130 -0.146 376.350 92.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 248.435 61.014 305.850 232.696 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 587.660 14.401 631.240 157.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.695 358.501 414.400 551.576 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.315 89.166 598.315 233.391 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 603.930 35.063 670.295 193.543 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 212.689 51.800 423.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.620 250.311 261.510 426.632 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.080 375.924 325.580 548.559 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.295 312.286 147.970 521.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003537.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003537.txt
deleted file mode 100644
index 199ae7b15d810e6cd3f5062130886a56086739ad..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003537.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 172.770 72.488 222.800 222.078 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.255 60.183 306.365 232.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 160.980 194.515 217.655 261.604 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 241.905 351.777 261.735 396.284 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.180 266.459 110.230 463.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.305 212.764 46.595 423.262 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.325 401.734 173.810 549.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.230 249.026 258.240 419.394 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 338.449 45.095 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.000 459.670 98.155 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 225.300 421.268 231.345 441.562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.320 365.412 221.340 449.959 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 56.460 314.563 147.850 544.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 136.685 384.991 196.765 526.466 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.745 125.125 194.135 260.203 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.335 265.391 638.565 402.157 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.640 158.793 579.915 174.327 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 171.205 337.557 236.875 468.772 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.725 -1.577 374.730 91.427 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.800 70.791 768.770 162.983 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.195 225.750 668.485 438.751 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 807.745 362.329 909.680 546.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.455 217.842 141.015 352.713 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.725 215.263 834.715 404.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.325 0.000 726.595 70.337 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.210 -0.378 430.110 125.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.780 363.392 406.840 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.760 380.080 319.595 544.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.745 346.301 658.335 546.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.960 385.147 961.455 547.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.880 230.183 749.495 435.608 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.025 248.245 830.070 490.416 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.220 125.634 901.825 319.308 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.725 36.176 670.705 194.606 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.890 87.685 596.950 233.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.875 234.001 773.230 424.929 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 687.035 288.809 731.920 342.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.230 156.994 313.500 200.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 720.755 149.801 726.565 162.258 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 787.720 70.911 817.495 124.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.540 145.515 838.010 250.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 705.245 131.567 778.340 251.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.565 172.393 762.975 273.446 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.775 17.217 630.820 159.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.665 -1.632 784.370 115.086 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.915 2.932 726.395 128.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.910 47.504 837.190 187.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.930 62.761 707.930 191.619 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.020 0.000 460.990 111.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.630 0.000 402.015 92.268 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 48.420 365.145 60.525 382.422 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 673.860 0.000 688.595 15.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.435 0.000 680.670 134.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.280 0.000 623.420 10.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.230 155.478 609.470 196.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.965 221.871 210.815 401.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003538.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003538.txt
deleted file mode 100644
index 08b575a5ba4c71b9b0b1eb26d6cfbdd7d6a1ecc0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003538.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 170.955 71.919 222.800 223.342 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.255 60.439 306.540 232.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.370 194.460 217.750 259.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 76.240 217.514 140.985 351.822 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.090 266.620 109.865 463.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.315 222.909 210.415 403.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.190 401.653 173.560 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.305 212.956 46.460 423.297 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 338.358 45.010 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.205 381.092 317.540 544.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.005 314.442 148.390 519.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.045 366.223 219.675 450.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.005 384.638 197.090 525.826 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.445 459.111 99.770 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.635 125.417 194.135 260.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 673.175 0.000 688.590 15.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.410 0.000 623.390 9.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 721.015 149.852 726.015 162.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 173.370 338.479 236.035 470.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.280 0.000 430.720 125.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.725 -1.577 374.005 92.047 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.315 363.886 405.410 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.920 155.483 609.550 196.782 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.160 88.607 596.340 233.326 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.420 159.251 313.865 200.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 672.025 3.355 726.910 128.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.710 36.010 671.045 195.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 661.410 63.215 709.495 191.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.895 -1.632 783.940 113.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.220 125.956 900.590 319.771 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.290 47.711 837.205 187.448 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.785 159.699 580.045 174.584 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 787.560 71.113 817.565 123.654 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.030 17.589 631.020 159.296 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.510 0.000 726.115 41.616 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.370 172.383 760.870 273.803 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 47.710 365.951 60.305 382.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 242.770 351.066 260.770 396.103 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 686.045 287.086 731.190 340.932 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 893.485 384.608 961.455 547.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.980 347.828 658.395 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 687.085 229.664 748.305 435.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 754.180 246.810 829.075 489.756 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.960 225.700 668.095 438.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 556.400 267.240 637.965 402.877 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 366.160 0.000 402.040 92.198 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.245 0.000 460.755 111.011 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.355 144.996 837.420 250.109 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.035 214.961 836.525 402.464 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.430 232.802 771.745 425.378 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.645 0.000 679.820 135.919 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.970 132.207 778.425 253.836 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.105 249.641 257.860 442.514 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.640 362.329 908.045 546.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.155 71.269 769.285 162.999 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003539.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003539.txt
deleted file mode 100644
index 1c5628c74c813e0d4ccfac287efe4f79d9e6eef0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003539.txt
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 767.850 45.671 837.190 187.222 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.515 361.836 908.730 546.176 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.815 383.752 961.455 547.153 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.465 0.000 680.430 135.088 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.475 71.365 769.235 162.857 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 75.130 217.333 140.955 351.112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.720 194.525 218.585 258.763 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.880 366.772 219.200 450.367 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.100 314.875 148.615 468.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 338.101 47.960 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.070 232.444 771.290 425.841 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.595 0.000 401.615 92.148 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 589.750 156.224 610.020 196.686 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 223.085 422.270 230.410 442.609 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 662.190 63.381 709.785 191.513 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.695 245.535 828.665 488.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 137.370 383.953 197.500 525.272 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.840 249.197 259.115 443.692 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.825 267.719 637.100 404.303 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.220 364.460 404.040 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.195 381.188 317.005 544.917 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.440 125.060 193.760 261.881 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.305 213.918 46.885 423.847 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.640 221.519 209.370 421.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.545 88.073 596.700 232.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 704.435 129.915 778.505 262.409 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.380 0.000 726.325 39.722 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.390 0.000 460.160 110.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.375 159.034 314.190 200.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.525 35.954 670.925 195.251 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.820 213.883 838.370 400.923 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 732.870 -1.632 783.515 113.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.160 171.214 761.440 274.851 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 21.955 459.327 101.775 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.915 3.193 726.880 127.286 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 685.200 286.547 730.615 341.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.180 144.205 837.500 249.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.150 17.705 630.625 159.457 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.215 348.815 659.090 546.503 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.200 401.487 174.405 549.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.625 0.000 623.675 9.852 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.040 60.172 307.105 232.132 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 686.530 230.162 747.745 434.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 836.220 125.735 900.730 319.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 172.585 339.058 235.240 470.681 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 788.030 70.166 817.600 123.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 721.005 150.184 726.535 162.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 48.355 366.550 60.260 382.588 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 241.395 351.147 260.145 394.858 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 559.250 158.959 580.370 174.221 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 673.440 0.000 689.005 15.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.750 268.121 109.925 464.566 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.915 225.992 668.100 438.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.380 72.825 222.770 221.791 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.725 -1.577 373.500 91.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 384.900 0.000 431.060 125.201 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003540.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003540.txt
deleted file mode 100644
index 04583921cd7e2f3caaab1b21f17e7054e8d5529b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003540.txt
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 686.050 229.664 746.890 434.837 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.005 194.062 219.505 259.649 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.615 217.278 140.825 351.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 810.085 361.629 908.215 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.400 222.808 209.470 400.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.650 -0.212 623.800 10.064 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.960 129.658 778.240 261.387 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 717.390 72.423 769.915 163.502 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.895 -0.715 680.475 134.433 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 418.355 -0.272 459.815 111.324 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.240 -0.564 430.940 124.883 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 772.280 213.470 840.715 400.288 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.540 268.862 636.645 407.688 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.130 170.176 760.970 274.453 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 683.600 285.922 730.535 340.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 729.870 232.560 770.845 425.599 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 788.710 68.594 818.830 122.239 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 777.760 143.797 836.910 250.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 172.620 339.184 234.650 471.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.915 45.872 837.390 186.224 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.865 225.226 668.355 438.736 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 663.930 63.018 709.425 191.906 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.185 -1.103 783.515 110.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.125 -0.413 726.150 39.873 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 673.105 -0.413 688.885 15.071 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.040 157.735 580.435 174.473 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.300 18.113 630.930 159.498 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.740 381.848 315.095 544.766 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.915 2.932 727.575 126.767 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.910 125.775 899.995 318.839 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.515 401.467 174.055 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.135 155.972 610.140 196.379 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.575 156.345 314.485 200.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.390 87.921 596.425 233.653 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 605.650 35.733 668.000 195.246 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.790 459.463 102.795 544.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 340.277 47.760 544.242 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.490 249.414 258.240 427.972 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.685 0.000 401.795 91.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 892.005 382.180 960.935 545.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 318.975 364.460 402.850 544.519 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 566.550 350.165 659.200 544.846 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 242.245 354.673 258.970 395.594 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 174.705 368.288 218.335 450.694 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.865 244.729 827.465 488.512 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 222.360 424.119 229.615 442.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 58.085 314.780 149.725 465.291 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.125 381.747 199.100 523.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 47.770 368.122 59.420 383.727 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 212.674 48.005 423.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.765 125.593 194.135 262.122 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 36.575 268.555 108.555 464.783 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.725 -1.577 373.050 92.102 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.045 72.574 222.585 221.776 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.120 60.283 307.320 231.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003545.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003545.txt
deleted file mode 100644
index 5f284668836d74862954286e7ed9c03861e2e99d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003545.txt
+++ /dev/null
@@ -1,57 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 673.575 0.000 690.250 15.897 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.205 0.000 726.080 38.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 590.065 19.060 631.825 161.024 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 218.750 428.768 224.970 445.052 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 679.505 286.426 724.950 340.428 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.955 159.256 579.330 174.548 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 616.845 0.000 623.350 9.978 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 835.535 125.991 897.925 317.298 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.610 141.772 834.945 248.311 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 720.365 153.428 726.555 162.636 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 789.725 69.572 816.680 121.967 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 238.690 356.103 258.120 398.042 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 49.740 370.207 57.450 385.812 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 888.880 376.896 960.000 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.335 240.035 823.775 477.652 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.415 229.049 742.485 433.084 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 808.825 357.735 908.065 543.234 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.390 88.979 597.075 232.746 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 294.775 160.092 315.610 201.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.195 155.811 611.075 197.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.525 251.338 259.330 435.009 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 567.565 356.461 660.780 551.757 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.225 224.964 668.925 438.474 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 346.825 47.505 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 26.785 457.554 112.135 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 139.735 381.656 198.590 521.273 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.290 368.923 214.430 449.802 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.120 315.727 148.265 468.948 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.475 219.086 140.480 349.752 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.350 65.517 710.165 195.059 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 629.715 -1.501 681.250 131.683 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 766.505 43.953 836.135 209.662 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 169.175 72.176 222.800 223.952 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.610 2.932 725.755 122.219 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 733.540 -1.103 781.690 106.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.220 273.133 629.255 513.501 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 417.305 0.000 458.070 112.689 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 368.605 0.000 400.210 92.671 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.670 195.427 222.655 257.493 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 702.295 129.230 777.690 251.479 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.115 167.733 758.665 264.339 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.320 211.581 848.415 397.372 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 725.060 227.523 766.975 419.711 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 716.800 74.407 768.680 163.658 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.195 31.058 845.070 182.164 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 607.190 36.297 671.685 194.777 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.335 223.428 206.780 391.861 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 385.330 0.524 432.050 125.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-wheelchair 0.00 0 0.00 172.990 342.241 230.850 474.529 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.405 0.000 372.430 91.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.810 383.147 308.655 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.285 366.943 397.150 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.715 271.632 106.805 466.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -1.305 213.686 49.595 422.356 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.605 400.470 175.895 549.641 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.690 60.500 307.750 232.338 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 132.355 126.409 193.470 271.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003559.txt b/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003559.txt
deleted file mode 100644
index 2036def37c469b5e2dde0c0b81a693291cdaea3c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/C0065-QA.m4v/labels_hres/003559.txt
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 198.075 385.983 295.435 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.650 376.649 203.465 422.834 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 794.955 207.365 858.145 387.328 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 831.865 117.595 896.155 305.421 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.710 219.988 760.900 411.889 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 745.535 232.560 816.940 470.041 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 598.050 223.639 668.560 435.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.240 219.101 728.760 418.789 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.820 357.776 669.840 543.869 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 48.785 448.432 140.515 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.980 -3.148 397.900 93.951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.820 -2.624 433.715 126.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 173.665 259.861 253.140 432.062 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.355 388.557 179.005 543.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 128.105 133.340 189.205 287.066 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 140.730 225.382 201.080 381.651 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 231.195 65.199 305.670 237.788 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 329.165 0.000 370.250 93.472 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 590.580 154.556 610.265 195.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 668.635 276.654 713.280 329.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 293.895 164.293 315.380 209.163 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.105 220.486 141.050 353.937 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.040 128.193 776.275 255.484 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.375 0.000 683.770 130.293 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 589.705 16.275 632.220 161.482 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 604.670 37.057 671.835 198.313 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.865 87.146 597.505 232.469 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 734.165 0.524 781.390 103.677 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack 0.00 0 0.00 785.705 68.348 813.490 121.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.690 376.690 202.545 521.741 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.990 43.364 829.355 201.481 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 677.080 -0.227 693.355 12.104 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 713.115 76.503 763.885 162.384 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.415 66.575 706.115 196.676 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.610 161.457 753.185 254.113 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.430 140.095 832.565 236.811 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 55.505 319.076 144.165 495.463 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.190 275.083 105.475 472.807 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.000 372.544 389.345 544.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.255 274.831 619.145 518.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.070 73.077 224.205 212.089 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 809.610 28.348 851.855 180.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 674.105 0.081 723.650 128.626 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 882.845 364.823 960.265 544.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 660.290 -0.680 696.195 66.494 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 228.435 365.321 254.720 409.456 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 212.059 41.270 418.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 42.010 375.818 55.170 392.647 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.955 199.280 234.950 293.402 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 423.195 0.000 449.875 110.266 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 558.570 157.342 579.910 173.717 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 800.000 342.438 901.890 547.017 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000003.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000003.txt
deleted file mode 100644
index 02dae5752d607ea64a43336a6eddbdbb9b18fe29..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000003.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 751.05 128.80 762.34 153.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 51.89 197.96 65.94 215.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.01 169.81 1537.40 188.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1020.42 701.76 1192.17 979.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 260.56 687.71 488.63 1054.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 967.00 223.89 1000.44 242.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 394.97 896.95 782.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.48 229.71 1083.53 264.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 417.07 309.88 464.55 347.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.08 192.81 688.78 223.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.12 276.39 511.92 293.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 465.96 186.93 486.05 206.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 605.94 520.12 740.33 615.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 466.75 250.51 564.10 322.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 366.05 541.48 659.39 904.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000004.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000004.txt
deleted file mode 100644
index 45afab9b39cb82bf3e3f07c5a2684b2eb5086e69..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000004.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 486.78 276.12 511.41 293.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 607.06 520.24 740.33 617.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1021.19 702.90 1194.05 980.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.69 192.73 687.79 224.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.63 229.49 1083.53 264.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 54.78 197.50 69.14 216.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.85 187.78 485.84 203.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 417.12 309.42 464.55 347.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 753.53 128.69 764.40 153.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.29 224.57 1001.11 242.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 466.79 250.51 563.99 322.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 364.59 541.48 659.39 904.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 260.10 688.36 487.73 1059.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 394.69 896.96 780.74 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.01 169.81 1537.40 187.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000013.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000013.txt
deleted file mode 100644
index 3df5233481252e0100f3c71b05f2d1e4ca77280b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000013.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 968.29 224.57 1001.05 242.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 417.09 309.65 464.68 346.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 386.36 901.63 763.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 608.27 520.22 739.69 615.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1020.04 721.58 1211.65 984.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.69 276.13 513.08 293.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 353.44 544.14 662.49 907.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.01 169.81 1537.12 187.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.25 229.58 1083.90 263.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.46 187.62 486.17 204.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 654.86 192.73 688.85 224.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 256.35 690.13 477.66 985.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 467.20 250.51 564.45 322.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 775.52 127.67 786.16 152.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000014.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000014.txt
deleted file mode 100644
index 85ed0e1d0f3b02146709d1ea09ca147cf874ac2c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000014.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 467.21 187.63 486.17 203.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.92 276.28 512.99 293.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.38 192.73 688.57 224.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 353.44 543.18 662.49 910.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.29 224.57 1002.07 242.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 777.17 128.02 788.11 152.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.01 169.81 1537.40 187.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 467.64 250.51 563.80 322.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1020.04 723.71 1210.64 986.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 605.85 520.22 740.22 616.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 417.79 309.89 464.45 346.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.58 229.54 1083.40 263.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 255.76 690.13 477.66 985.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 385.50 903.67 760.61 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000016.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000016.txt
deleted file mode 100644
index 2ad231909025f24a492ab7490ddee91adca938aa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000016.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 3 0 0.00 384.65 906.47 755.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 353.44 544.14 663.48 913.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1023.03 725.12 1214.16 989.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.01 169.81 1536.79 187.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.29 224.65 1001.05 242.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.91 229.64 1083.40 263.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 467.33 250.51 564.42 322.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.71 192.73 688.75 223.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 606.27 520.22 740.22 616.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 255.61 691.74 473.94 1068.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 781.69 128.75 793.00 151.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 417.59 307.79 465.05 347.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 94.70 190.95 107.86 207.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.17 276.73 511.58 293.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.29 187.43 485.85 205.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1380.89 147.67 1391.19 165.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000029.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000029.txt
deleted file mode 100644
index 49dae6aba6b6473fd0a5ae619a24de80a9b33fe8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000029.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 968.29 224.57 1001.05 241.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.01 169.81 1537.40 187.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1056.19 229.84 1083.66 263.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 229.19 151.02 239.19 163.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 420.73 306.76 463.16 347.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.57 187.70 485.98 206.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.18 277.13 510.76 293.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 227.02 166.36 241.88 188.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 394.87 848.97 701.32 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 608.27 520.22 739.69 615.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1030.22 732.48 1224.13 988.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 354.86 545.51 666.91 862.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 230.71 706.63 435.54 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.75 250.51 564.83 322.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 813.87 128.21 824.71 166.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.21 192.59 687.09 222.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1378.80 146.57 1389.52 166.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000035.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000035.txt
deleted file mode 100644
index 4fc8cbaa4ef7a6c4128f334226d5f670a46f999a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000035.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 468.19 249.96 564.87 322.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 417.17 307.65 463.07 347.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.51 192.59 688.21 221.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1377.92 146.99 1387.92 165.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.91 275.99 513.72 293.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.88 223.84 1000.62 242.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 222.53 711.40 472.90 1081.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1029.01 735.37 1240.26 989.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 354.25 548.45 670.00 835.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 464.37 187.35 485.71 204.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 417.27 794.61 698.05 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 233.02 192.18 243.92 206.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 816.74 128.13 845.90 165.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 219.54 166.50 233.31 189.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 606.52 520.28 740.50 615.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1524.31 169.79 1536.78 187.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.80 229.73 1084.78 262.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000038.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000038.txt
deleted file mode 100644
index 2636bfd93d121e77eeb2c2d3237c67798c582b71..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000038.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 606.52 520.28 740.50 615.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 215.40 167.33 229.31 189.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1029.01 735.37 1240.01 989.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 354.25 548.45 670.00 824.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.80 229.73 1084.78 262.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1524.31 169.79 1536.78 187.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 816.74 128.13 845.90 165.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 412.86 308.08 462.65 347.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 232.66 192.23 243.71 205.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 462.52 187.15 485.54 203.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.88 223.84 1000.62 242.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.91 275.99 513.72 293.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1376.69 146.51 1386.78 165.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 432.86 764.52 691.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.19 250.64 564.87 322.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.51 192.59 687.62 221.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 210.12 711.40 470.80 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000064.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000064.txt
deleted file mode 100644
index 7bbd7d4fd68ef80f80b6e46fa222c591988a2dc4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000064.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 462.97 187.43 486.06 206.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1002.46 653.13 1208.01 972.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 406.53 304.65 459.47 349.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.91 277.57 510.65 293.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.19 251.12 563.42 322.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.88 223.84 1000.62 242.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 180.80 171.92 201.35 192.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.51 192.59 687.51 221.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.66 229.44 1084.85 263.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 232.36 191.78 243.94 204.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.57 169.82 1536.87 187.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 361.02 558.09 679.51 938.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 606.52 520.28 740.08 615.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 513.06 664.66 765.45 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 194.21 706.44 461.56 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000071.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000071.txt
deleted file mode 100644
index 2bf3f2642f420a068435797c651605fad0cc6b22..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000071.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 463.25 187.20 486.34 205.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.51 192.59 687.51 221.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 582.04 652.78 864.44 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 361.02 553.19 670.55 976.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 194.21 706.44 461.56 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 606.52 520.28 740.08 615.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 175.26 172.76 196.07 192.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 232.70 191.96 243.91 205.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1004.61 645.82 1181.83 971.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1056.28 229.44 1084.52 263.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.61 169.58 1536.87 187.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.88 223.84 1002.12 242.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.09 251.12 561.98 322.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.70 305.56 456.76 349.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.91 277.57 509.82 293.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000073.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000073.txt
deleted file mode 100644
index cf6a923aa6c442af1468ee1de0fa5e34430fd676..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000073.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1523.87 169.58 1537.20 187.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.91 277.57 509.82 293.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.09 251.12 561.30 322.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 409.48 305.92 458.71 349.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 464.47 187.11 486.38 205.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1057.75 229.44 1084.52 263.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1018.20 645.38 1181.83 972.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.51 192.59 687.51 221.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 359.31 552.62 689.94 976.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 606.52 520.28 740.08 615.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 612.69 642.95 910.13 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 194.21 706.44 461.56 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.88 223.84 1002.26 242.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 174.06 172.89 192.74 192.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 233.25 192.24 243.87 205.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 289.72 166.06 305.40 184.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000096.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000096.txt
deleted file mode 100644
index faa79e87798ba3709e29943e027112af9a68f2fb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000096.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1055.05 229.61 1083.87 264.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 964.54 128.96 975.24 164.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.60 170.06 1536.95 187.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.70 251.46 558.37 325.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.07 223.80 1001.38 242.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.39 192.58 687.58 223.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.78 187.77 485.70 204.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 200.30 711.88 504.66 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 607.27 521.02 736.88 615.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 167.34 173.25 187.54 189.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 403.85 306.68 457.28 348.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 356.12 551.34 685.89 973.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 699.18 551.52 936.54 1057.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1085.54 696.92 1272.85 1013.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000099.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000099.txt
deleted file mode 100644
index 8b50d92ff593a23d74538c2ca3a67db50ed3cfb4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000099.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 3 0 0.00 200.30 710.22 502.25 1080.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.78 187.21 485.70 204.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.39 192.58 687.58 223.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.62 251.46 561.89 325.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 403.85 306.68 457.28 348.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 166.19 173.83 183.47 188.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 607.27 521.02 739.76 615.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1066.82 695.31 1269.58 1012.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 706.61 541.76 928.23 1055.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 356.12 551.34 685.89 973.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 372.70 157.46 387.37 184.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.60 170.06 1536.95 187.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.05 229.61 1083.87 264.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 964.10 129.92 980.49 164.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.07 223.80 1001.38 242.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000111.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000111.txt
deleted file mode 100644
index ee361368b9448a3015fba2bf70fefb3ae17a524f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000111.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 486.77 276.18 513.39 292.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.05 229.61 1084.80 263.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.07 223.80 1001.38 242.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 159.45 174.52 175.29 191.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 607.68 521.02 740.17 615.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.62 251.31 565.90 324.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 402.11 306.40 454.64 347.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.39 192.58 687.58 223.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.60 170.06 1536.95 187.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 201.36 710.27 492.47 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.63 187.35 486.12 204.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 997.58 130.32 1012.36 165.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 678.47 497.78 928.96 952.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 353.94 554.62 680.86 967.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1031.33 679.29 1197.17 980.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000113.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000113.txt
deleted file mode 100644
index 760f482ac5923c069edc2b4c82b184283185b94e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000113.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 652.38 500.39 923.78 944.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1018.40 678.11 1187.27 973.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 607.07 520.81 739.76 615.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 159.52 174.52 175.36 191.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 353.94 554.62 680.86 967.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.21 276.33 511.94 293.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 402.11 306.40 454.64 347.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.62 251.31 565.90 322.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.82 229.61 1084.80 263.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.60 170.06 1536.95 187.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1382.29 140.93 1392.29 156.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.63 187.48 486.01 204.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.32 192.57 687.51 223.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 201.36 710.27 495.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.07 223.80 1001.38 242.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1003.81 129.97 1015.79 165.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000115.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000115.txt
deleted file mode 100644
index 6e11af44108ee42a0c2fba4e135a6b62ac6f69fa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000115.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1523.60 170.06 1536.95 187.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.32 192.57 687.51 223.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1005.89 129.97 1023.79 165.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1015.48 677.40 1184.36 971.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 649.40 502.38 908.98 943.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 353.94 554.62 680.86 967.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 159.52 174.52 175.36 191.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 606.22 520.81 738.26 615.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.62 251.00 566.46 322.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 402.20 306.40 454.72 347.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.63 187.57 485.82 204.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.82 229.61 1084.80 263.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.07 223.80 1001.38 242.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.43 276.00 512.58 293.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1382.72 140.54 1392.72 156.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 201.36 710.27 497.40 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000123.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000123.txt
deleted file mode 100644
index bb984591ad17118602471056b1c5f94917bf7df2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000123.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 400.34 306.55 456.96 349.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.51 250.30 565.99 322.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.34 192.68 688.38 221.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.94 276.20 513.07 293.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1017.92 675.90 1180.96 980.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1382.90 140.65 1392.90 165.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.94 187.79 485.03 204.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1056.42 229.64 1084.29 263.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1026.34 131.50 1051.78 165.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 202.47 716.79 504.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 352.80 553.77 667.76 971.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 602.74 479.71 831.25 944.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 158.10 174.48 177.85 191.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.97 169.40 1537.32 187.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 967.91 224.14 1001.57 242.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000138.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000138.txt
deleted file mode 100644
index 9813e36875dccf1e834e88259021abfd5da7ac8e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000138.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 3 0 0.00 196.00 719.72 501.26 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.49 250.06 563.45 322.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 406.06 307.00 463.08 347.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.81 187.59 484.94 202.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 165.95 172.76 187.00 192.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.51 229.91 1084.20 263.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.94 276.11 511.71 293.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 967.71 224.28 1001.84 242.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.71 192.68 687.30 221.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 350.12 456.07 481.33 629.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.97 169.40 1537.32 187.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1389.95 141.95 1399.95 162.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 608.09 520.88 740.02 616.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 354.63 554.60 660.72 971.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 502.80 148.59 516.08 162.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1026.95 682.79 1187.49 982.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000150.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000150.txt
deleted file mode 100644
index ca88d6773d46be1b0248fc5e3793608866797962..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000150.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1088.86 132.86 1108.30 168.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 354.63 554.60 662.42 974.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 200.67 720.17 465.87 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1056.44 229.91 1084.20 263.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.94 276.11 511.71 293.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.97 169.40 1536.74 187.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 608.09 520.88 740.02 616.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 403.11 307.40 465.91 348.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.81 187.81 485.59 203.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 167.27 172.94 190.83 193.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1030.10 686.77 1194.18 984.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 235.59 410.65 382.78 738.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1395.45 142.83 1405.45 163.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 538.19 147.39 552.62 166.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.31 224.14 1000.88 242.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.71 192.68 687.30 221.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 469.75 250.06 563.45 322.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000163.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000163.txt
deleted file mode 100644
index 3ba59fa42ccf592d28f5926874f6abb3043532e7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000163.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1055.88 230.03 1084.23 261.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1108.69 135.24 1132.53 169.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 106.86 168.93 116.86 183.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 196.11 721.02 462.76 1081.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.30 170.25 1535.73 187.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.86 276.26 510.59 293.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.17 187.67 485.79 205.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.28 249.91 562.76 321.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.37 224.89 1001.17 242.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 166.52 172.78 189.92 190.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 118.51 399.43 311.50 742.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 364.08 540.63 683.41 971.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 867.29 696.33 1098.00 1067.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 606.19 519.95 740.49 617.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.31 192.95 685.94 223.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 404.17 307.60 462.67 347.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 571.65 146.18 588.35 164.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000164.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000164.txt
deleted file mode 100644
index ff6b92713eb56f8a085331199f64276c7e242a75..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000164.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1523.35 170.25 1536.09 187.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.01 276.01 510.06 293.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 105.06 168.93 115.06 183.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.88 230.03 1084.23 261.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.68 249.91 562.76 321.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.37 224.89 1001.17 242.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 115.34 397.62 309.24 744.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 608.25 521.38 740.17 616.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 867.29 694.87 1087.33 1067.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 196.11 721.02 462.76 1081.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 366.45 539.97 683.41 971.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 405.11 307.67 462.81 348.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.31 192.95 685.94 223.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 166.52 172.78 189.92 190.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.17 187.80 485.32 204.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 574.89 146.19 591.95 167.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1111.61 134.34 1133.32 169.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000185.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000185.txt
deleted file mode 100644
index f76ecb44305da85cd79ad795a65a896a5f1f327a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000185.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 3 0 0.00 1257.16 676.66 1524.08 1080.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 639.89 145.64 656.63 160.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.43 307.21 465.31 348.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.42 169.68 1536.32 186.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.64 192.68 687.80 221.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.84 229.41 1084.09 264.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1161.03 135.63 1172.31 148.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 478.74 250.86 564.07 321.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 99.54 170.32 112.48 187.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 167.45 172.40 190.47 189.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.37 223.92 1000.80 243.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 369.54 505.03 671.50 967.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 208.70 715.91 464.23 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 24.22 367.34 172.22 689.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 607.63 520.23 740.40 616.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.66 276.66 511.50 293.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 463.38 186.82 485.19 205.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 857.88 630.35 1049.15 1033.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000187.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000187.txt
deleted file mode 100644
index e3949cf40ca59dca3da889978dac92147df4cd1b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000187.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 3 0 0.00 1223.45 660.69 1503.15 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.64 192.68 687.80 221.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.37 223.92 1000.80 243.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.84 229.41 1084.09 264.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 478.74 250.86 564.07 321.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 99.54 170.32 112.48 187.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 167.45 172.40 190.47 189.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 463.38 186.82 485.19 205.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1164.32 135.88 1175.75 149.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.62 170.35 1536.21 187.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 645.57 147.14 664.23 162.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 19.36 363.36 147.31 673.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 607.63 520.23 740.40 616.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 372.03 502.54 660.46 946.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 213.12 715.91 468.64 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 855.17 620.28 1057.59 1006.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.43 307.21 465.31 348.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.66 276.66 511.50 293.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000225.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000225.txt
deleted file mode 100644
index 7ac86999c0d664310fdd08c9254494dc269f1536..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000225.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 175.57 456.31 339.37 780.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 469.61 249.97 564.67 322.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 369.81 717.02 604.54 1083.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.12 543.64 654.72 928.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.46 224.73 1000.61 242.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.85 276.16 512.60 293.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 404.82 307.86 463.78 348.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 160.64 173.20 183.78 191.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.13 169.62 1537.69 188.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1235.88 141.14 1247.84 154.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.31 187.80 485.83 206.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 560.26 511.58 742.42 793.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1056.27 229.79 1084.41 263.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.78 191.79 687.46 223.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1688.73 607.35 1892.39 933.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 75.80 176.29 87.99 194.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000228.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000228.txt
deleted file mode 100644
index 71bfebf2463dbfacf77d94b807c36c5095e2a397..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000228.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 404.29 307.86 464.08 348.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 469.61 249.97 564.67 322.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 75.80 176.29 87.99 194.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.94 193.15 688.41 222.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 1747.52 610.64 1889.64 933.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.15 229.85 1084.45 264.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 374.62 717.16 607.86 1083.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 430.35 533.60 573.10 867.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 553.26 509.08 742.42 793.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 163.33 173.20 183.25 190.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.80 187.34 486.04 205.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1240.02 141.00 1252.51 154.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.66 169.75 1537.30 188.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.45 275.91 512.19 293.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.46 224.73 1000.61 242.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 139.86 447.15 315.11 782.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000243.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000243.txt
deleted file mode 100644
index 0342f232501171a48f120518c825878e28b8353d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000243.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 486.51 276.37 511.89 293.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.38 187.34 485.24 203.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.46 224.73 1001.26 242.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.21 192.83 686.92 222.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 469.28 249.32 564.34 321.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 531.70 489.55 703.44 772.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 0 0.00 -0.88 422.76 197.15 750.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 163.75 174.02 180.04 190.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.99 230.14 1083.67 262.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 478.70 677.83 691.17 1082.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 211.50 513.71 403.50 740.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 820.45 147.44 838.88 170.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.97 169.76 1537.03 187.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.16 307.86 464.95 348.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000244.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000244.txt
deleted file mode 100644
index f68b69664f81fa269a0ae68409a53df2d3d1fdb7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000244.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 207.03 512.37 396.35 741.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 488.88 676.30 701.82 1082.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 0 0.00 -0.88 422.76 196.27 751.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 531.14 491.23 698.97 772.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1268.49 142.79 1278.49 156.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 161.50 173.61 178.78 190.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 469.28 249.32 564.66 321.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 824.37 148.01 841.82 170.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.16 307.86 463.10 348.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.05 276.49 512.41 293.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.97 169.76 1537.03 187.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.99 230.14 1083.67 262.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.54 187.20 485.65 203.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.21 192.83 686.92 222.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.46 224.73 1001.26 242.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000256.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000256.txt
deleted file mode 100644
index 88f4428e1e63005082c62302e63e110d5216cba5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000256.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1285.74 144.02 1297.01 158.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 80.79 174.34 91.05 190.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 643.86 715.28 857.36 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 459.58 452.02 648.23 772.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 105.56 492.86 273.53 794.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 0.00 401.50 124.86 704.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.57 276.14 513.09 293.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.25 223.85 1001.14 242.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.89 169.69 1537.33 188.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.28 192.88 687.36 221.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.36 187.31 485.74 205.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 161.05 173.41 181.19 188.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1397.98 237.62 1409.90 255.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.65 229.81 1084.02 262.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 469.81 250.03 565.12 321.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.91 307.55 464.60 348.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000281.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000281.txt
deleted file mode 100644
index ef167cb735db48b3e5ae0c57f39c265a13e572a2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000281.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1055.68 229.73 1084.25 263.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.76 224.63 1000.51 242.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 404.59 307.53 463.71 347.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 470.97 250.59 576.63 322.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.02 192.66 687.42 222.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1332.96 147.77 1344.02 163.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1385.77 232.99 1398.68 254.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.32 187.00 485.83 204.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 162.39 173.59 182.73 190.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.90 169.59 1537.60 187.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1425.73 349.45 1541.92 573.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 1272.37 700.52 1495.12 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 0.00 426.66 124.35 697.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 267.82 449.79 374.79 704.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000284.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000284.txt
deleted file mode 100644
index 5958c7f7107a99a2f10a7015a63de95a037bb626..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000284.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 0.00 421.87 123.64 698.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.02 192.66 687.42 222.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 194.18 173.48 211.18 184.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 248.13 447.48 352.63 738.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.68 229.73 1084.25 263.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.27 187.11 485.73 206.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 404.59 307.53 463.71 347.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 470.97 250.59 576.63 322.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1337.76 147.25 1347.81 164.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 161.31 173.59 181.91 190.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1413.65 337.57 1507.80 563.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 1280.46 695.63 1546.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1384.85 232.16 1396.84 254.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.76 224.63 1000.51 242.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.06 169.83 1537.32 187.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000303.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000303.txt
deleted file mode 100644
index 17e9186a56c9b379ac37179430e72f19adb42ee1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000303.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 487.18 276.16 510.22 292.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.14 169.90 1537.22 187.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1379.27 228.92 1389.27 251.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1361.97 149.54 1374.27 166.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.72 187.45 486.14 204.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 106.14 437.47 243.07 753.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 164.13 173.06 183.53 190.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1026.11 158.87 1048.58 185.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 22.02 398.88 113.28 642.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.02 192.66 687.42 222.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 196.05 163.97 215.35 184.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1220.65 303.78 1275.10 400.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1579.21 625.81 1830.66 1018.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 404.59 307.53 463.32 347.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 470.97 250.59 573.69 322.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.98 229.33 1083.64 263.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.76 224.63 1000.51 242.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000310.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000310.txt
deleted file mode 100644
index f50a8b6ce00ef118ae51d929e16f36db77d781a5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000310.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 487.00 276.30 514.67 293.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.75 187.67 485.72 205.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 16.65 376.26 102.80 612.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 81.65 425.34 214.12 722.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 404.59 307.53 463.60 348.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.02 192.66 687.42 222.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1692.92 613.10 1889.98 974.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.84 252.10 569.88 322.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 164.63 173.23 183.53 190.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 200.64 162.57 219.88 183.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.02 169.86 1537.03 187.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.76 224.63 1000.51 242.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.98 229.33 1083.64 263.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1107.70 295.57 1202.33 400.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000311.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000311.txt
deleted file mode 100644
index 1ab793dddc04594cae33ae4fdb6679fd2844176d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000311.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 200.64 162.67 219.88 183.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 164.63 173.23 183.53 190.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.96 169.93 1537.29 187.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.02 192.66 687.42 222.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 77.80 424.57 214.12 722.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 468.84 252.10 569.88 322.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.98 229.33 1083.64 263.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 404.59 307.53 463.60 348.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1102.80 294.86 1191.59 430.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1694.59 618.67 1891.09 953.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.76 224.63 1000.51 242.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.58 187.37 485.70 205.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.22 276.82 514.59 293.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1575.73 181.60 1585.73 194.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 17.41 376.26 98.21 612.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000324.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000324.txt
deleted file mode 100644
index f03916320b562d10599dcfbd36542df7f510c1a0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000324.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1103.79 164.65 1126.28 191.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 162.77 172.85 181.06 189.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 967.99 225.00 1000.84 243.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 961.47 275.71 1077.06 432.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1055.21 229.28 1084.16 264.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.19 276.03 514.35 293.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.70 169.87 1537.03 187.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1381.81 150.77 1394.17 165.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.35 192.39 687.96 224.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.03 187.96 485.46 205.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 16.24 364.73 65.48 566.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 22.94 409.22 147.90 687.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 404.87 307.39 463.00 348.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1571.45 174.47 1582.26 193.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 194.82 164.79 211.97 183.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 471.11 251.02 562.99 321.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 230.49 191.88 244.77 212.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000338.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000338.txt
deleted file mode 100644
index 9b0925bae882c12cfdcb6e544db8cdefd0b4cbad..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000338.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 162.54 173.20 183.01 190.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1561.27 172.82 1574.69 192.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.78 169.59 1537.10 187.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1387.65 151.38 1400.03 165.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 2.89 354.64 56.46 424.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.03 187.96 485.06 205.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.79 192.39 688.32 224.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 173.14 167.74 186.70 185.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.71 277.51 512.85 293.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 0 0.00 0.00 390.25 111.60 631.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.11 307.47 463.25 348.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 471.41 250.54 566.43 322.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 970.29 224.95 1000.37 242.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.21 229.48 1084.25 264.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1161.54 170.94 1184.19 196.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 875.76 259.69 938.06 451.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000351.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000351.txt
deleted file mode 100644
index ce03f1e07e82a97e3d815c5d6fac7691bcc77698..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000351.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 5 0 0.00 0.00 378.53 51.22 604.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1219.96 174.89 1243.06 202.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1388.83 150.61 1402.55 165.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.60 169.82 1537.96 188.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 486.71 278.04 510.19 293.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 395.91 303.99 463.31 348.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 160.08 172.77 183.41 190.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1536.76 171.22 1547.09 188.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 20.58 345.10 105.79 544.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.03 187.96 483.50 205.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.72 192.60 685.49 224.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 467.30 252.58 559.00 323.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 147.87 169.93 160.37 192.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1776.51 534.54 1842.92 704.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 776.96 250.88 834.94 314.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 969.99 225.25 1001.99 242.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.29 229.48 1084.18 264.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000356.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000356.txt
deleted file mode 100644
index 8578b084b1e8ea6b94d994b05d8523e2e915b0d8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000356.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1056.54 229.60 1083.23 264.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 727.27 244.30 788.85 322.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1389.12 150.85 1401.15 165.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1244.40 177.87 1276.22 220.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1537.50 171.09 1547.50 188.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.32 224.10 1001.73 242.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.75 188.04 485.89 205.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 45.09 183.40 56.69 195.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.56 169.85 1537.10 187.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1728.54 484.35 1806.96 638.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 28.43 344.47 106.32 545.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 164.35 173.07 182.60 190.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 136.88 171.95 147.95 188.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 467.09 256.08 551.74 324.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 383.56 307.40 463.39 349.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.50 192.66 688.85 223.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000360.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000360.txt
deleted file mode 100644
index dc88fa4677eae2bd288647a660ae6f2b91c0d33a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000360.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 44.65 183.10 56.65 197.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 379.77 307.03 462.93 352.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 164.10 173.08 182.35 190.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 467.61 256.92 542.65 325.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1704.97 459.96 1789.98 628.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 129.26 172.95 140.47 192.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 31.36 343.22 106.80 545.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 689.23 243.44 770.29 322.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.41 192.66 688.76 223.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.39 169.93 1535.87 187.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.83 187.96 485.70 204.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.32 224.10 1001.73 242.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1260.50 179.76 1285.64 224.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1056.48 229.60 1083.50 264.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1537.71 170.73 1547.71 188.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1388.21 149.82 1401.71 164.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000376.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000376.txt
deleted file mode 100644
index 2774d1dd3e360b6e061ea0d2749cc0dcc6982e8d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000376.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 160.79 173.37 181.46 190.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 378.33 306.05 463.54 352.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 44.77 183.32 56.93 196.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1328.93 187.01 1369.00 249.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1386.83 149.93 1398.00 164.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 463.65 187.68 485.76 205.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 451.50 251.84 515.69 330.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.19 192.68 688.77 223.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 625.75 230.18 702.83 314.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.50 229.29 1084.09 263.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1332.26 232.47 1348.04 247.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 506.18 275.39 536.22 293.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1488.18 369.58 1603.84 573.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 19.54 344.51 104.76 545.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 94.56 177.73 109.11 197.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.91 169.92 1536.01 187.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.16 224.16 1001.57 242.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1567.74 174.93 1583.24 194.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000379.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000379.txt
deleted file mode 100644
index 41121eb794f7fb25abb1c65c14266359bf33d680..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000379.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 1345.77 234.35 1360.56 249.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 17.52 344.31 104.69 545.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1476.05 357.79 1570.49 573.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1566.69 174.76 1582.19 194.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 44.39 183.21 56.69 197.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 378.28 305.96 463.50 351.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 160.33 173.24 181.00 190.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 89.29 178.82 103.01 197.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.91 169.92 1536.01 187.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.19 192.68 688.77 223.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 451.28 250.89 515.47 335.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 506.18 275.39 536.22 293.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1386.64 149.46 1398.15 164.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1340.55 189.57 1380.42 250.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.50 229.29 1084.09 263.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 618.04 228.72 706.21 338.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.16 224.16 1001.57 242.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 463.65 187.68 485.76 205.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000390.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000390.txt
deleted file mode 100644
index 9bd65cd42cf0e289f923712c47550d29f70765c0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000390.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 655.37 192.74 688.96 223.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 601.43 226.37 664.28 336.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 379.71 306.69 463.68 352.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 412.15 248.83 495.62 333.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1384.50 149.05 1396.00 162.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 43.84 183.18 56.86 198.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.68 229.43 1084.28 263.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1394.52 195.28 1424.75 254.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1397.97 240.41 1411.51 256.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 0 0.00 0.00 347.21 82.52 551.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 160.13 173.04 181.76 190.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 463.74 187.59 485.85 205.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.66 169.73 1536.58 187.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.21 224.10 1001.62 242.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1365.94 335.20 1434.81 554.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.23 275.39 536.16 294.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1563.06 173.64 1578.89 192.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000403.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000403.txt
deleted file mode 100644
index 30d71db583bfbe337214d1895a04f46c7084a861..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000403.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1459.91 200.06 1483.88 218.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 47.18 187.41 57.18 204.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1560.04 172.50 1570.04 191.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 401.45 249.36 488.90 331.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.75 275.66 536.91 293.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 523.96 224.75 567.16 312.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 0 0.00 -0.76 359.92 78.28 550.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 161.38 172.91 181.27 190.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 380.69 306.53 462.84 352.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.04 169.56 1535.91 187.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1382.77 148.20 1392.77 159.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1536.19 167.16 1546.33 188.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1236.52 315.19 1290.89 417.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.55 192.81 687.92 222.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.10 187.68 485.36 204.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.25 229.72 1084.26 263.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.82 224.34 1001.12 242.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000407.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000407.txt
deleted file mode 100644
index 00876a12bf97bf0540a09a12436317b54177cac9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000407.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 5 0 0.00 -0.76 370.99 64.49 550.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 161.38 172.91 181.27 190.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.75 275.66 536.91 293.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 498.64 223.30 536.30 323.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 380.69 306.86 462.84 352.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 407.39 248.18 481.62 332.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.10 187.68 485.36 204.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.55 192.81 687.92 222.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.25 229.72 1084.26 263.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.85 169.56 1535.72 187.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.82 224.34 1001.12 242.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 47.79 183.06 57.79 197.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1192.23 312.57 1244.47 394.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1534.75 165.83 1545.01 188.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000409.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000409.txt
deleted file mode 100644
index 5e968598625a3eba793a48c9f92a569216b65b55..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000409.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1162.84 305.81 1215.52 388.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 47.04 183.14 57.04 197.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.82 224.34 1001.12 242.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.25 229.72 1084.26 263.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.85 169.56 1535.72 187.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.10 187.68 485.36 204.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.55 192.81 687.92 222.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 380.69 306.86 462.84 352.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 414.00 247.12 478.42 332.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.82 276.11 536.98 294.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 475.65 222.04 516.85 329.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 0 0.00 -0.76 371.48 54.10 550.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 161.38 172.91 181.27 190.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000411.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000411.txt
deleted file mode 100644
index 8e4d71728a7aa7607ae59c25202d19b43cf9b076..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000411.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 418.87 246.96 475.26 332.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 381.44 307.03 463.01 352.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.85 169.56 1535.72 187.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1145.77 302.99 1198.31 386.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 161.38 172.91 181.27 190.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 0 0.00 -0.76 355.57 54.90 550.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 46.79 182.95 57.35 197.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.82 276.11 536.98 294.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.10 187.68 485.36 204.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 466.28 224.74 507.05 328.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.82 224.34 1001.12 242.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.55 192.81 687.92 222.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.25 229.72 1084.26 263.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000426.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000426.txt
deleted file mode 100644
index fe0d60b3c5b92ba9a3b3ea3d9e3815001488f372..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000426.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 401.52 245.07 451.24 334.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 385.20 307.07 463.24 350.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 162.74 173.03 180.53 190.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 0 0.00 -0.76 349.01 61.53 549.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.82 224.34 1001.12 242.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.73 192.81 688.10 222.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.10 187.68 485.36 204.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.82 276.11 536.98 294.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.85 169.22 1535.72 187.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.44 229.55 1083.98 264.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 475.89 149.85 500.04 164.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 7.70 192.00 21.40 211.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 45.27 183.03 56.85 197.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 955.18 281.05 1024.56 460.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1548.10 210.86 1577.05 256.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 350.90 223.48 395.92 351.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1563.78 176.73 1575.03 192.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000428.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000428.txt
deleted file mode 100644
index b46054def3a41d1d1fc72d7dfc620554d5517cca..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000428.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 655.73 192.81 688.10 222.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.82 224.34 1001.12 242.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.82 276.11 536.98 294.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.10 187.68 485.36 204.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 944.85 277.83 1008.46 460.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 45.09 182.97 56.85 197.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.44 229.55 1083.98 264.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.85 169.22 1535.72 187.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 4.60 192.05 19.81 211.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1564.53 177.25 1576.00 193.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 385.75 307.15 463.07 350.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 163.97 172.97 180.81 190.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 400.09 245.07 443.18 334.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 342.24 224.69 386.66 352.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 0 0.00 -0.76 349.55 55.85 549.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 476.98 149.53 501.93 168.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1551.54 211.40 1582.54 257.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000432.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000432.txt
deleted file mode 100644
index 211b2453c3c4226ae4c00a711a1c8facceebe467..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000432.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 876.63 278.59 985.35 461.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1.02 192.66 17.93 211.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 45.60 182.97 57.18 197.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 322.02 226.83 364.55 268.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1567.84 177.93 1578.29 193.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1557.67 209.29 1590.91 256.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 480.99 149.80 504.50 167.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 163.97 172.97 182.44 191.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 0 0.00 -0.76 352.28 56.64 543.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 397.15 244.04 441.71 335.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 386.09 306.98 462.99 351.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.10 187.68 485.36 204.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.09 275.72 536.76 294.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.82 224.34 1001.12 242.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.73 192.81 688.10 222.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.19 169.42 1536.06 187.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.44 229.55 1083.98 264.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 28.07 236.95 54.46 277.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000435.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000435.txt
deleted file mode 100644
index d1efebe26a3361d95ac9c503fdaeeaeafce418be..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000435.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1522.89 169.20 1536.13 187.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.44 229.55 1083.98 264.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 45.53 182.97 57.39 197.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 875.84 271.61 966.42 459.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.10 187.68 485.36 204.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.09 275.72 536.76 294.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.82 224.34 1001.12 242.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.79 192.81 688.16 222.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1568.56 177.89 1580.02 193.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 -0.12 193.78 14.47 208.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 41.83 233.07 68.33 291.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 309.09 223.49 353.81 268.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 485.20 148.77 507.00 167.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1563.93 209.85 1597.12 256.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 164.04 172.97 182.59 190.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 386.17 306.98 463.07 351.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 396.07 241.81 444.96 337.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 0 0.00 -0.76 350.55 47.88 528.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000441.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000441.txt
deleted file mode 100644
index aaced33b9f0ddaa51061ea271eee953698cbc48f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000441.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1570.83 178.93 1582.26 194.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.10 187.68 485.36 204.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.79 192.81 688.16 222.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 166.91 172.83 185.64 189.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 386.17 306.98 463.07 351.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 393.60 241.31 459.71 334.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.09 275.72 536.76 294.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 493.92 148.15 511.35 169.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1582.69 213.14 1606.70 258.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 282.62 225.38 337.47 274.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1538.17 166.50 1549.32 188.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 853.05 267.01 905.14 447.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 45.53 182.97 57.39 197.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 -0.12 193.78 11.01 208.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.96 224.48 1001.25 242.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.69 229.55 1083.79 264.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.89 169.20 1536.57 187.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000456.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000456.txt
deleted file mode 100644
index fc0b2dc3e5ac96cb94c908cf34ac947b84c34cc9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000456.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1523.00 168.89 1536.30 187.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 418.90 240.59 501.13 332.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 386.20 307.24 463.79 350.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 238.63 219.36 292.71 279.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 128.36 220.06 182.99 283.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 164.44 172.38 186.20 191.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.04 186.21 479.00 205.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.76 275.53 536.72 294.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.27 229.09 1083.84 264.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.48 223.75 1001.78 242.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 515.43 144.83 537.69 166.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 723.31 250.43 782.38 323.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 655.18 192.85 687.76 224.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000467.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000467.txt
deleted file mode 100644
index 64236868cac184513b3c50225dafb81a9df186d2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000467.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 968.48 223.75 1001.13 242.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 666.46 241.71 719.79 312.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.27 229.09 1083.84 264.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 432.08 239.96 515.52 331.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 528.69 143.75 549.15 166.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.00 169.43 1536.30 187.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.76 275.53 536.72 294.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 231.41 216.05 275.81 287.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 386.20 307.24 463.79 350.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.18 192.85 687.76 224.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 148.77 219.88 189.03 285.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 161.05 173.05 178.43 189.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.32 188.27 483.56 204.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000472.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000472.txt
deleted file mode 100644
index 707986a9b3942aa2ff12073b7aa1bd0fb7170e55..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000472.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 220.13 220.10 261.83 289.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.00 169.43 1536.30 187.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 160.70 221.24 200.04 287.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.76 275.53 536.72 294.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.27 229.09 1083.84 264.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 160.63 173.05 180.08 189.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.48 223.75 1001.13 242.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 530.80 143.75 558.65 166.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 386.20 307.24 463.30 348.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.18 192.85 687.76 224.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 434.93 239.11 518.90 345.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.04 186.86 485.33 205.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 629.37 241.41 710.26 311.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000477.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000477.txt
deleted file mode 100644
index 04f44b546e82f36e60d80ce74b08538fc07e13a9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000477.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 434.93 239.11 518.90 345.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 533.54 142.38 559.90 165.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 172.15 218.04 221.71 286.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 208.26 218.03 246.18 289.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.04 188.09 486.08 205.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 626.67 235.64 695.22 339.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.00 169.43 1536.30 187.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.76 275.53 536.72 294.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 161.05 173.05 178.43 189.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.18 192.85 687.76 224.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.48 223.75 1001.13 242.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.27 229.09 1083.84 264.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 386.20 307.24 463.30 348.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000481.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000481.txt
deleted file mode 100644
index 129c29acda6a771bb7fe2a09e863a7a915f1e584..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000481.txt
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 487.76 275.53 536.72 294.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.00 169.43 1536.30 187.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 180.59 219.61 238.53 286.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 386.20 307.24 463.30 348.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.18 192.85 687.76 224.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 159.99 173.31 177.38 189.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.85 187.31 485.37 205.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.27 229.09 1083.84 264.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 623.35 234.30 679.23 338.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.48 223.75 1001.13 242.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 540.09 142.00 570.40 165.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 440.77 238.16 521.83 344.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000486.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000486.txt
deleted file mode 100644
index 335db80334e5c0e8f6b7dc0dd4a775d712fbb545..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000486.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 159.81 173.87 177.19 190.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.00 169.43 1536.30 187.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.18 192.85 687.76 224.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 195.43 219.01 245.77 287.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 171.41 219.43 201.75 287.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 386.20 307.24 463.30 348.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.76 270.15 536.97 294.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 597.87 235.08 650.38 339.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 439.11 238.37 523.91 330.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 543.67 141.17 571.01 165.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.04 188.24 485.28 205.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.48 223.75 1001.13 242.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.27 229.09 1083.84 264.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000493.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000493.txt
deleted file mode 100644
index c52fba68c44436430d379811484756f77354e03e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000493.txt
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 807.17 112.04 819.90 130.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 967.71 224.58 1001.48 242.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.81 229.49 1084.28 264.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 548.62 140.32 572.77 165.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 655.54 192.50 679.05 221.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 530.82 233.19 584.81 301.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 386.47 306.76 463.24 348.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 443.52 237.72 524.39 333.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.86 273.79 536.75 294.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.98 187.65 485.78 205.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 222.59 219.72 269.93 289.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 157.50 173.80 180.30 191.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000505.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000505.txt
deleted file mode 100644
index d73b3818d0415f2047b9aa05c3d3acf9d2e2f287..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000505.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 447.98 237.38 525.79 333.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 44.48 182.79 55.74 195.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 160.65 173.90 173.68 189.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.04 224.22 1001.14 242.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 245.81 220.22 299.11 280.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.05 275.10 536.96 294.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 797.15 111.58 808.58 130.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.22 192.46 686.56 224.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 554.76 140.50 582.49 164.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 404.14 306.63 463.09 349.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.60 169.32 1535.94 188.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1402.14 229.84 1412.14 255.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.81 228.96 1084.02 261.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.80 186.38 483.19 205.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000511.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000511.txt
deleted file mode 100644
index ea6cde03071cd5728e43be7f35661d0504464acf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000511.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1523.60 169.32 1535.94 188.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1400.85 229.80 1410.85 254.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.81 228.96 1084.02 261.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.22 192.46 687.01 224.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 558.44 138.57 586.04 163.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.30 306.63 463.09 349.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 449.40 237.25 522.02 333.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 161.06 174.07 173.09 189.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 44.94 182.79 55.65 195.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 260.71 219.64 309.73 277.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.04 224.22 1001.14 242.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.05 275.10 536.96 294.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.80 187.21 481.71 205.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000518.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000518.txt
deleted file mode 100644
index 6fd475dd01ee3fd1b274bb9ab84bad17ef33c1c3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000518.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 406.70 306.63 463.09 349.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 447.72 237.25 519.22 333.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 161.06 174.07 173.01 189.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 45.60 182.87 55.99 195.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 282.29 219.26 333.96 273.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.04 224.22 1001.14 242.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1506.84 174.07 1517.01 184.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.05 274.36 536.96 294.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.80 187.21 481.71 205.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.02 169.32 1536.68 187.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 424.03 229.76 459.28 309.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 784.19 111.61 794.61 130.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 567.90 138.35 592.70 162.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.22 192.46 687.01 224.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.40 229.04 1083.61 261.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1395.44 228.24 1407.03 253.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000525.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000525.txt
deleted file mode 100644
index e7449ab43d07682cfe7df872acc83123f00d6269..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000525.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 45.64 182.81 55.96 195.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 161.06 174.07 172.76 189.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1505.96 172.52 1516.51 184.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.02 169.32 1536.68 187.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 403.15 227.79 457.83 309.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.80 187.21 481.71 205.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.05 274.36 536.96 294.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.04 224.22 1001.14 242.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 299.12 222.71 349.72 268.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 447.72 237.25 519.22 333.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 404.68 306.63 463.09 349.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 575.67 137.51 600.27 161.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.22 192.21 687.01 224.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.40 229.04 1083.61 261.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1393.86 227.08 1404.58 251.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000537.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000537.txt
deleted file mode 100644
index 986589a66ac1a05fed162f874952945e80b7c773..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000537.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 412.69 229.78 453.62 332.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1505.86 170.45 1516.66 183.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1386.53 142.71 1397.71 164.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 351.80 222.63 405.48 352.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 45.37 183.23 55.68 195.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 160.55 173.74 172.75 188.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 450.92 237.25 519.22 333.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 407.69 306.63 463.09 349.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 590.53 135.72 612.13 154.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.22 192.21 687.01 224.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.40 229.04 1083.61 261.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1390.30 225.20 1401.98 249.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.02 169.32 1536.68 187.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.05 274.36 536.96 294.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.80 187.45 480.31 205.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.04 224.22 1001.14 242.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000543.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000543.txt
deleted file mode 100644
index ad180d3c3754a6b3450d035e231a9eb0b64b4646..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000543.txt
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 384.78 306.63 463.09 352.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.86 229.04 1083.61 261.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.02 169.60 1537.11 187.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1505.36 170.52 1516.62 183.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1390.97 225.51 1402.16 249.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 597.24 136.12 620.28 154.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 655.22 192.21 688.18 224.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.05 274.79 536.96 294.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.04 224.22 1001.14 242.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 452.37 237.25 519.22 333.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.80 187.45 485.84 205.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 388.77 219.50 439.64 339.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000550.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000550.txt
deleted file mode 100644
index 7435cd33dc82e8d860a23500092b6b9bac613dc0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000550.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 387.36 227.23 436.45 331.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1380.20 143.80 1390.20 155.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1388.97 224.92 1402.08 248.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.02 169.32 1536.68 187.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1505.62 170.44 1516.42 183.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 655.22 192.21 687.01 224.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.48 229.13 1083.69 261.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 159.41 174.31 173.11 189.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 453.45 236.61 519.22 333.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 407.80 306.63 463.09 349.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 604.64 135.37 625.16 155.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.05 274.79 536.96 295.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.04 224.22 1001.14 242.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 431.91 220.27 473.63 318.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 45.37 183.68 55.98 195.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000568.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000568.txt
deleted file mode 100644
index 4d4687a4d93ab34155df6c37a7e42cf62f339f54..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000568.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 45.71 184.40 55.80 195.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 561.34 217.60 624.44 305.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 456.33 236.56 518.52 332.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 399.85 228.58 449.50 334.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 401.81 307.28 463.17 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1387.10 225.14 1400.72 246.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 625.62 132.76 646.98 160.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 655.91 192.67 687.47 223.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 159.39 174.40 172.33 189.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.60 275.14 537.29 294.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1513.34 171.06 1524.35 182.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1382.56 144.11 1392.56 156.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.22 169.49 1536.42 187.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.19 224.95 1000.78 242.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.61 229.81 1084.37 263.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000571.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000571.txt
deleted file mode 100644
index 5852c8e7ce1e04db9e6e1eaf787c1aad7d23b2f9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000571.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 457.57 236.44 518.52 332.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.60 275.19 536.94 294.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 159.76 174.59 172.70 189.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 655.91 192.67 687.47 223.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 573.61 215.96 641.00 304.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 401.81 307.28 463.17 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 409.04 229.34 454.88 334.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 45.71 184.15 56.00 195.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.61 229.81 1084.37 263.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1386.83 225.07 1400.81 245.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.19 224.95 1000.78 242.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 629.05 134.02 649.85 160.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1514.69 170.96 1525.39 182.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1524.25 169.96 1536.99 187.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1382.56 144.11 1392.56 156.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000597.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000597.txt
deleted file mode 100644
index a92c0ebf1377dad98a1057b42fb9f2ebb6d11a0f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000597.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 401.81 307.03 462.67 348.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.19 224.95 1000.78 242.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 454.87 236.29 518.99 332.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 402.39 230.42 460.38 327.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.21 130.87 678.48 158.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 45.87 184.28 55.97 197.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 647.49 229.40 723.24 312.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.02 275.19 536.94 295.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1386.03 144.09 1396.03 155.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 656.00 192.63 687.52 222.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 159.62 174.35 172.21 190.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1388.12 225.27 1399.90 241.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.61 229.65 1083.62 263.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.98 169.91 1536.79 187.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000605.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000605.txt
deleted file mode 100644
index c9fb66b50db05b74cc1af82346cbb5e30724614a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000605.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 149.89 234.99 191.87 293.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 454.87 236.29 518.99 332.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.02 275.19 536.94 295.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 401.81 307.03 462.67 348.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 406.84 230.91 462.37 328.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 159.50 174.39 172.10 190.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 656.00 192.63 687.52 222.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1564.20 176.97 1577.85 192.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 670.34 232.01 760.43 322.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 47.10 183.30 57.83 197.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.98 169.91 1539.69 187.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.01 229.65 1083.86 263.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 662.28 130.03 686.67 158.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1386.45 143.69 1396.45 158.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.19 224.95 1000.78 242.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000613.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000613.txt
deleted file mode 100644
index 31b50ec513d15e5cc6fc62f1eed2b12e65c57713..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000613.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1574.08 179.23 1584.78 194.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.55 229.65 1083.86 263.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.88 169.95 1536.81 187.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.19 224.95 1000.78 242.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 723.54 236.51 796.69 322.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 175.10 233.63 216.52 288.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 676.07 129.00 693.28 156.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 453.52 238.11 518.54 332.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 411.09 231.32 465.07 320.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 401.81 307.03 462.67 348.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 46.22 183.27 56.22 196.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 656.00 192.63 687.52 222.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 159.41 174.39 172.01 190.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.02 275.19 536.94 295.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000644.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000644.txt
deleted file mode 100644
index 3f284c75401c8320524c05a079dbf31742fd3875..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000644.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 15.37 389.38 130.87 635.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.28 229.59 1084.30 264.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 967.52 224.04 1000.74 242.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 734.34 127.66 751.82 161.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 154.52 220.91 184.58 287.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.95 274.91 536.82 295.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 655.87 192.75 688.31 223.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 447.73 237.01 513.50 332.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.68 306.40 462.94 348.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 416.35 230.03 464.99 314.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 271.01 232.34 307.70 274.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.38 169.86 1537.47 187.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 990.57 261.55 1104.61 438.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 158.62 173.74 174.35 190.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000646.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000646.txt
deleted file mode 100644
index f65ac8c7d6d47b2f34746729ba8a91134a142065..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000646.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 276.10 234.59 320.63 275.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 164.57 219.19 207.42 286.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1524.63 169.86 1538.08 186.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 44.86 183.07 56.06 195.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.60 275.19 536.94 295.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 159.39 174.27 173.70 189.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 412.71 230.98 463.71 317.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.50 186.46 486.13 205.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1008.07 264.26 1138.04 474.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 744.10 126.60 759.64 153.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.19 224.95 1000.78 242.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.61 229.36 1084.37 263.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 655.91 192.67 687.42 223.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 20.10 389.93 132.05 635.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 448.29 236.04 513.74 332.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 386.43 306.81 463.17 348.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000653.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000653.txt
deleted file mode 100644
index 6fd967de3fec8ff451ecd51c211b6b3b1577609e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000653.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 443.65 236.13 511.28 332.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 655.87 192.75 688.31 223.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 406.05 231.22 453.13 313.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 967.52 224.04 1000.74 242.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.38 169.86 1537.83 187.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.28 229.59 1084.30 264.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 757.03 127.08 775.82 152.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1078.90 271.45 1150.34 470.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.07 187.27 483.96 203.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.95 274.91 536.82 295.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 158.62 173.74 174.35 190.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 39.09 402.40 167.56 673.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 286.90 235.41 326.34 273.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 191.67 215.70 223.54 285.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 386.04 306.73 462.94 350.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000663.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000663.txt
deleted file mode 100644
index e0efd409736cb910b27e79c61f6d91c8a9e24b40..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000663.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 157.86 173.74 175.24 190.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.55 187.27 483.96 203.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.95 274.91 536.82 295.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 437.54 239.23 506.93 332.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.54 228.86 443.92 314.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.68 306.73 462.94 348.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.38 169.86 1537.83 187.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.28 229.59 1084.30 264.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 779.53 125.70 790.00 152.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1171.58 284.67 1252.34 396.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.87 192.75 688.31 223.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 71.31 413.77 227.97 699.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 310.06 238.40 340.15 268.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 967.52 224.04 1000.74 242.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 220.09 211.10 255.50 272.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1574.62 178.54 1585.52 194.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000664.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000664.txt
deleted file mode 100644
index 76bc74e919817703cfe99933749b2b7cec9fe5df..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000664.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1181.92 286.53 1295.85 430.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 782.97 125.50 794.12 151.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 433.28 240.04 493.74 333.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.95 274.91 536.82 295.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.55 187.27 483.96 203.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.28 229.59 1084.30 264.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.38 169.86 1537.83 187.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 967.52 224.04 1000.74 242.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1572.02 177.82 1582.02 193.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 233.50 209.18 261.39 266.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 80.93 415.70 230.28 706.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.87 192.75 688.31 223.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 157.86 173.74 175.24 190.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.68 306.73 462.94 348.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 314.41 237.88 344.93 267.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 404.99 228.86 444.85 314.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000696.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000696.txt
deleted file mode 100644
index 13155c54f8badfbf1572b0819ead68f7db1ecc6c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000696.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 655.38 192.58 687.73 222.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 967.87 224.32 1001.76 242.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 381.26 249.74 436.67 337.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1423.95 336.37 1587.05 570.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 401.05 306.67 463.04 348.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.93 229.31 1084.90 263.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 240.88 493.84 435.34 730.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.70 169.66 1537.20 187.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 0 0.00 0.00 376.94 127.40 656.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1396.20 234.80 1411.49 256.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.90 187.62 485.25 205.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.63 274.83 537.36 295.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 848.04 125.52 872.57 165.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 158.32 174.21 179.56 192.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 371.82 190.92 398.96 213.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000704.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000704.txt
deleted file mode 100644
index e5d70af59271b6bcbf6c89ece715f563d372e9d7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000704.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 408.09 187.14 433.13 209.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 456.19 240.79 494.31 329.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 157.71 173.75 176.13 188.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.38 192.43 688.03 222.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.81 186.53 486.23 204.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.28 274.47 537.60 295.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 967.87 224.32 1001.76 242.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1511.63 170.52 1522.40 185.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 24.10 396.25 195.66 703.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1397.55 234.07 1410.02 255.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 316.57 513.09 555.23 893.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.85 229.16 1084.82 263.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1574.64 358.36 1658.93 465.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 380.15 248.23 437.73 337.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 400.81 306.91 463.28 348.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 371.56 232.03 402.08 337.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.39 169.10 1536.98 187.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000713.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000713.txt
deleted file mode 100644
index 87d7f96d6dba771c8e6ded772da7710757ef0c72..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000713.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 451.47 182.92 476.00 211.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 970.60 224.58 1001.83 242.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 363.61 230.57 396.50 350.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 80.18 418.28 245.83 746.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1399.52 232.95 1411.03 255.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 470.74 187.57 485.77 203.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 421.57 543.65 655.78 959.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.68 274.57 537.01 294.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 158.07 173.88 178.79 192.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.71 192.61 688.54 222.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.49 229.38 1083.85 263.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 401.28 306.95 462.78 348.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 389.60 246.10 443.97 335.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 525.44 238.43 568.14 312.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.69 169.00 1536.64 187.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1502.10 170.02 1512.10 183.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1661.39 380.90 1775.65 537.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000735.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000735.txt
deleted file mode 100644
index 1009e88ee05972692996cf58c6626044d84f86fb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000735.txt
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1535.25 166.99 1545.79 187.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 772.21 614.08 1031.16 1044.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 324.54 234.91 383.20 352.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 400.30 241.80 465.43 331.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 304.25 479.31 541.84 875.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 157.93 174.13 175.06 191.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 406.11 306.85 463.30 348.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 554.10 178.50 591.92 232.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1297.75 147.79 1310.88 160.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.01 229.86 1084.37 263.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 939.43 126.57 956.44 165.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.20 224.38 1000.89 242.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 622.88 243.14 678.03 339.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.75 169.72 1537.88 187.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.73 192.98 683.24 222.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.98 169.99 1504.28 181.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1398.27 229.56 1408.27 254.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.55 187.36 484.70 203.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.59 274.89 537.11 294.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000745.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000745.txt
deleted file mode 100644
index 2facedfbce80b7c1eff3047789aa9863f228b467..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000745.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1523.16 170.03 1537.14 187.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 579.16 179.24 612.20 234.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1394.15 227.83 1406.15 252.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.25 169.50 1504.19 181.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 407.16 306.85 462.87 348.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 656.03 192.60 679.37 221.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 632.86 252.21 686.90 341.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1057.36 229.46 1084.20 263.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 419.82 529.66 691.84 977.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 158.20 174.13 170.55 189.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 303.59 233.67 334.28 269.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 389.48 240.93 453.79 336.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 464.35 187.36 484.47 205.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.20 224.38 1001.16 242.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 966.77 126.33 979.20 165.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1008.27 648.11 1173.15 993.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1373.36 277.19 1398.38 299.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.59 274.89 537.11 294.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000748.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000748.txt
deleted file mode 100644
index 25fce7633a9adace2835b7291d037d3fbda3b344..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000748.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 386.57 307.06 462.65 350.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.03 192.60 688.54 221.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.27 187.36 485.23 204.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 158.20 173.75 175.81 189.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 591.08 181.78 624.62 222.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 966.97 126.78 981.15 165.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.16 170.03 1536.89 187.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 634.60 253.95 692.98 340.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1057.36 229.46 1084.20 263.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 388.46 240.93 453.17 336.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1393.34 228.14 1405.34 253.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 295.96 231.55 332.74 269.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1057.00 659.29 1249.33 1018.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 440.40 537.41 666.81 978.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.59 274.89 537.11 294.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.20 224.38 1001.16 242.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000754.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000754.txt
deleted file mode 100644
index 43e4529859ba6d3a608db2af19a8adc8b68fcf67..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000754.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 611.04 179.20 651.70 225.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1520.43 169.46 1536.75 187.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1057.36 229.46 1084.20 263.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 633.41 257.46 709.18 340.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 407.35 307.06 462.65 348.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 393.63 238.91 460.80 334.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 284.73 231.93 329.94 271.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 158.20 173.75 170.86 189.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.03 192.60 687.65 221.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.56 187.69 485.29 205.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1182.79 655.21 1365.54 1023.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 484.95 573.04 765.48 1055.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.20 224.38 1001.16 242.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.59 274.89 536.74 294.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000799.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000799.txt
deleted file mode 100644
index cbcd9b4c4902b78e3747a4a561fef0dc8d089a8a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000799.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 842.01 191.09 890.40 258.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 490.96 825.59 819.99 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.00 187.48 485.41 206.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.70 274.91 537.05 295.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.39 223.48 1000.88 243.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1385.30 224.77 1395.30 244.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 975.18 303.37 1045.81 435.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1086.88 129.93 1103.78 169.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 158.21 228.91 200.80 290.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.78 229.76 1084.51 264.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 1 0.00 1748.47 772.78 1920.28 1080.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1163.49 503.06 1419.21 924.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 413.33 238.39 483.35 334.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 399.88 306.93 463.50 349.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 165.69 172.50 186.19 192.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.32 168.91 1536.61 188.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.22 169.51 1506.47 181.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.09 192.95 688.80 224.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000822.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000822.txt
deleted file mode 100644
index 6a7c87e6ba3f8b0c895572f703a730a5b419eb99..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000822.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 979.83 223.48 1000.88 243.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1124.95 132.92 1149.35 170.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1303.95 144.79 1323.08 162.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 901.45 215.37 932.78 263.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 741.50 501.27 964.83 949.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 486.24 826.96 816.55 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.00 187.48 485.41 206.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.70 274.91 537.05 295.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 941.08 194.84 983.84 264.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 442.10 239.15 492.77 334.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 165.69 172.50 187.36 188.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.22 169.51 1505.57 181.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 399.88 306.93 463.50 349.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.09 192.95 688.80 224.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.78 229.76 1084.51 264.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.32 168.91 1537.05 188.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1227.41 335.68 1312.85 464.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000827.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000827.txt
deleted file mode 100644
index cdbb5e69e45b9f8ad51d728b31c392f1223210c4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000827.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 399.88 306.93 463.50 349.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1140.59 132.50 1158.59 170.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1282.90 345.66 1373.17 484.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.32 168.91 1537.05 188.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.78 229.76 1084.51 264.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 439.06 239.15 492.77 334.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 607.30 505.25 836.28 951.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1306.77 145.42 1323.20 161.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.09 192.95 688.80 224.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 486.24 826.96 819.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 165.69 172.50 186.48 188.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.70 274.91 537.05 295.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.07 187.54 485.40 204.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 899.77 215.37 932.78 263.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1493.49 169.51 1505.57 181.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 964.93 194.05 1006.63 264.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000838.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000838.txt
deleted file mode 100644
index 7fbc634dd56af809b1263e05c17e70a418ae87c9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000838.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1311.18 146.21 1323.09 161.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 973.99 226.33 997.85 242.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1494.05 169.74 1504.83 181.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.27 169.98 1536.69 187.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 401.59 306.32 463.12 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.37 187.53 485.14 205.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 172.42 173.02 185.63 188.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 447.80 500.08 619.47 873.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 493.03 823.22 829.74 1080.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 896.50 215.22 929.90 261.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 997.30 197.35 1032.11 255.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 437.07 239.78 489.66 333.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.77 192.99 688.24 223.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1166.25 134.91 1180.05 149.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1406.09 365.03 1488.36 556.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.50 274.43 536.84 295.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1058.02 229.15 1083.81 261.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000839.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000839.txt
deleted file mode 100644
index 1caedf85b6654a6972ea968d67f8e11999b11380..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000839.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 974.29 226.33 998.83 242.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1494.05 169.74 1504.83 181.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1311.59 146.21 1323.51 162.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1168.07 135.06 1178.07 149.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1058.02 229.15 1083.81 261.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.27 169.98 1536.69 187.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1424.11 364.77 1497.05 559.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 896.50 215.22 929.90 261.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.77 192.99 688.24 223.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.50 274.43 536.84 295.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 998.25 197.74 1033.06 255.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 432.36 503.83 612.05 874.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 172.42 173.02 185.63 188.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 493.03 823.22 828.98 1080.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 437.07 239.78 489.66 333.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.37 187.53 485.14 205.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 401.59 306.32 463.12 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000850.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000850.txt
deleted file mode 100644
index 580b4637ec1fc827b73f8367da1a03c1a4921573..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000850.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1387.23 244.01 1401.20 255.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1313.97 146.32 1326.05 161.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.14 224.75 998.46 242.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1189.28 135.90 1199.74 149.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.98 228.95 1082.01 261.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1552.97 386.58 1626.85 516.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 894.69 215.63 926.64 262.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.41 274.43 536.84 295.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 992.96 199.55 1052.95 251.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1494.05 169.74 1504.83 181.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.77 192.99 687.87 223.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 437.07 240.42 489.66 333.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 172.95 173.02 186.88 191.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 401.97 496.73 691.61 891.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 401.59 306.88 463.12 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.37 187.53 485.14 204.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.27 169.98 1536.69 187.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 492.58 822.80 827.73 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000873.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000873.txt
deleted file mode 100644
index 6c2022aea83527c89da066e465b5723f770fa2a0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000873.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 999.38 203.82 1065.42 252.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 891.75 215.87 923.84 262.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.77 192.77 688.17 222.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.03 169.76 1535.86 187.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1763.46 525.52 1823.85 712.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1064.95 229.92 1084.66 263.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.41 274.43 536.84 295.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1314.59 146.17 1326.15 161.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 969.67 224.94 1000.77 242.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.23 186.85 485.14 204.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 172.57 173.02 186.88 191.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 439.16 566.63 689.69 912.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 492.53 819.54 822.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1494.33 169.61 1504.87 181.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 431.10 240.38 489.85 333.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 401.59 306.88 463.12 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000879.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000879.txt
deleted file mode 100644
index b54a8b256ad50a267129ca8e8ee808f9b1e50507..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000879.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1008.57 204.11 1068.83 252.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 891.75 215.87 924.79 262.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 401.59 306.88 463.12 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.23 186.85 485.14 204.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.77 192.77 688.17 222.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 432.12 240.50 489.85 333.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 491.77 817.12 821.47 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 172.57 173.02 186.70 191.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 385.46 604.45 654.35 956.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1360.54 149.02 1372.55 166.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1494.33 169.61 1504.87 181.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1244.00 138.99 1254.61 154.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 969.67 224.94 1001.12 242.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.41 274.43 536.84 295.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1314.59 146.03 1326.15 161.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.03 169.53 1535.86 187.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000884.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000884.txt
deleted file mode 100644
index 44d2b9cc71953159a780f8680a5789a1f6fe085b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000884.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 891.69 215.58 926.62 264.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.08 223.28 1001.35 242.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 491.60 817.90 820.62 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1379.95 239.77 1392.98 254.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1313.61 146.16 1326.39 162.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 165.17 172.49 186.43 189.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.67 169.07 1506.10 182.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 401.89 307.43 462.96 349.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 431.48 240.67 488.32 340.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.54 192.96 688.07 222.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1012.71 205.09 1071.66 253.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.22 274.58 537.07 295.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.71 169.00 1535.81 188.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 328.78 634.55 583.39 1052.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.84 187.33 484.64 206.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000889.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000889.txt
deleted file mode 100644
index b0164d1b55bf9865b01e3b8ed02f4097311e139a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000889.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1023.76 206.17 1075.95 252.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1313.32 145.94 1325.20 161.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.54 192.96 687.26 222.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 433.30 240.93 488.82 340.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1347.87 147.81 1357.87 164.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.71 169.00 1535.81 188.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.97 307.63 463.36 349.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 493.36 817.90 822.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.08 223.28 1000.06 242.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 253.94 679.51 560.95 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.84 187.33 484.10 206.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 892.67 215.58 925.78 264.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.22 274.58 537.07 295.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 165.17 172.49 186.43 189.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.67 169.07 1506.10 182.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1379.03 238.96 1391.00 253.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000896.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000896.txt
deleted file mode 100644
index 92073c4ba3db3169db4e9d922f8f8d5c696f859b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000896.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 3 0 0.00 111.69 726.99 397.83 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.71 169.00 1535.81 188.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.22 274.58 537.07 294.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.84 187.33 484.10 206.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1332.10 147.23 1350.29 164.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1034.85 204.91 1088.86 263.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 165.54 172.43 186.79 189.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1379.02 238.37 1389.02 252.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.59 169.52 1506.02 182.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 498.58 814.80 824.50 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.08 223.28 1000.06 242.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 432.35 240.93 489.77 340.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.16 307.17 462.54 348.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.54 192.96 688.19 222.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1313.72 145.36 1324.80 162.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 893.36 215.46 926.77 263.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000898.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000898.txt
deleted file mode 100644
index 68309fda6cfb58a1c13fc01564534f59d2d43fdc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000898.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1522.71 169.29 1536.36 187.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 165.54 172.43 186.79 189.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1378.94 238.37 1388.94 252.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1330.81 147.04 1346.89 164.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.84 169.03 1505.61 182.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 499.30 812.18 825.22 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.08 223.28 1000.06 242.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 432.35 240.93 489.77 340.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 405.16 307.17 462.54 348.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1037.02 204.24 1092.56 263.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 100.15 741.62 386.29 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.22 274.58 537.07 294.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.52 187.33 484.78 205.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 893.36 215.46 926.77 263.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 656.54 192.96 688.19 222.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1313.72 145.36 1324.80 162.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000920.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000920.txt
deleted file mode 100644
index d6fad97338bf66bb34ba0c3a2cbade70f96a994e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000920.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 968.35 223.54 1001.45 242.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 165.40 173.18 186.73 192.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1028.38 207.41 1128.21 264.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 24.37 777.02 261.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 487.95 772.28 801.80 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 432.04 240.31 489.08 343.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 892.83 215.83 927.50 263.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1382.20 140.63 1393.42 158.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1310.67 144.21 1324.28 161.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 646.29 192.56 688.28 224.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.56 169.00 1535.78 187.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.96 169.75 1505.31 181.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.16 274.91 537.17 294.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1606.34 584.02 1818.86 920.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 401.28 307.49 463.32 348.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.31 187.09 486.13 205.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000936.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000936.txt
deleted file mode 100644
index 29678b6549736a8e8f049dc6d8c418515d8891a6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000936.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 892.83 215.83 927.50 263.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 385.67 307.49 463.32 351.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 432.04 240.31 489.08 343.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1276.97 144.19 1297.03 159.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.85 186.99 485.91 205.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 164.21 172.69 187.53 192.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 4 0 0.00 0.00 775.72 261.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1380.43 229.78 1391.86 252.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1043.14 207.41 1120.25 262.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 568.58 705.74 859.96 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.56 169.00 1535.78 187.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.96 169.75 1505.31 181.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.35 223.54 1001.45 242.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.16 274.91 537.17 294.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1343.84 147.04 1359.72 164.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1218.51 592.47 1503.96 935.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1318.85 145.82 1335.86 162.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 646.29 192.56 688.28 224.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000944.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000944.txt
deleted file mode 100644
index 15d0a69ab6288ad1a75c0a84b62fbd5489c7a170..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000944.txt
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1317.45 145.92 1333.15 162.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 432.04 240.31 489.08 343.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 536.65 701.94 832.14 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1393.29 142.10 1403.29 162.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 646.29 192.56 688.28 224.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1004.46 595.22 1283.25 954.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1361.65 148.37 1371.65 166.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1383.82 231.80 1395.73 253.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1071.96 210.50 1131.97 254.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 4 0 0.00 0.00 775.72 261.28 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.35 223.54 1001.45 242.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.16 274.91 537.17 294.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 401.07 306.98 463.21 349.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 892.83 215.83 927.50 263.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.56 169.00 1535.78 187.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.96 169.75 1505.31 181.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 164.45 172.56 187.80 193.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1403.16 226.86 1413.23 256.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 465.94 187.24 486.09 207.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000952.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000952.txt
deleted file mode 100644
index 3958eec258683d304896918274b3ce8a017c882a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000952.txt
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1055.02 229.75 1084.56 263.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1392.57 142.03 1403.93 163.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 795.58 584.25 1083.71 956.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1385.06 232.79 1396.80 253.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.09 275.12 536.43 295.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.65 224.49 1001.16 242.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 165.19 172.94 186.81 192.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 446.59 709.78 750.63 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 4 0 0.00 0.00 761.11 262.92 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.72 169.47 1505.78 181.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.94 169.18 1535.74 187.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1399.95 229.83 1410.96 253.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 405.06 307.22 462.92 348.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 431.53 240.96 489.87 333.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.35 187.85 484.97 205.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.31 192.70 688.01 221.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 893.11 215.56 926.96 263.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1091.09 213.08 1133.41 255.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1315.25 145.98 1331.37 163.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000980.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000980.txt
deleted file mode 100644
index 52a56e9ac84ad180199c26eb653d61a23c889e68..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000980.txt
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 404.20 306.89 463.34 349.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 431.23 241.13 488.83 332.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 483.70 661.55 711.74 1081.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 392.25 554.13 538.72 781.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 7.81 762.22 264.94 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.80 187.10 485.32 205.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.03 191.63 687.60 223.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.81 169.77 1537.77 188.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 891.67 215.62 927.63 262.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.44 169.43 1506.11 181.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.46 229.77 1084.16 262.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1286.68 143.20 1297.09 158.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1391.15 141.82 1401.15 162.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1219.39 138.06 1231.08 152.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1204.60 224.93 1254.12 296.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1804.20 863.04 1920.59 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.81 274.67 537.08 295.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 171.76 172.62 186.81 188.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 969.26 223.76 1000.82 243.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000982.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000982.txt
deleted file mode 100644
index dd828eaf95ba9c51b17e7601d9a68641d90509ca..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000982.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 656.03 192.78 686.81 223.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 891.67 215.62 926.64 262.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 404.20 306.89 463.34 349.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 431.23 241.13 488.83 332.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 501.66 646.22 711.74 1081.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 377.56 547.22 532.36 806.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 3.53 761.79 278.99 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1391.15 141.82 1401.15 162.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1219.16 137.76 1229.66 152.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 172.56 172.72 186.72 188.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 969.26 223.76 1000.82 243.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.25 229.60 1084.13 260.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.44 169.43 1506.85 181.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1285.38 142.95 1296.04 158.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.81 274.67 537.08 295.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.50 187.40 485.12 205.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1804.20 863.04 1920.59 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.81 169.77 1538.36 188.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000993.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000993.txt
deleted file mode 100644
index 45885cd164b6a4d7a3cec0c4ec583b1272c5f1cf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/000993.txt
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
-person 2 0 0.00 1804.20 860.56 1920.59 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.57 274.67 536.83 295.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.16 229.71 1084.34 263.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 23.13 757.47 312.66 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 172.56 172.72 186.06 188.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 537.34 602.86 827.89 1079.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 358.68 532.14 535.99 809.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 433.78 240.00 489.54 330.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.03 192.78 687.90 223.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 404.20 307.09 463.34 349.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.61 169.43 1507.22 181.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 890.65 215.65 926.55 262.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 467.58 187.44 485.61 203.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.48 169.85 1539.05 188.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1392.97 140.68 1402.97 162.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1291.94 234.67 1348.23 304.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1200.09 137.08 1214.04 151.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1269.10 140.94 1279.10 158.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 969.26 223.76 1000.82 243.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001019.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001019.txt
deleted file mode 100644
index 6541bc9cd63acc5ce54920094b6b71f15ba5197d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001019.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 213.56 520.37 366.88 745.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.31 229.91 1084.44 263.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1386.97 224.92 1397.60 248.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.65 224.49 1001.81 242.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 488.09 275.18 536.77 295.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1804.06 861.44 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 511.20 480.28 705.16 922.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.93 169.88 1537.06 187.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 895.62 213.71 927.37 262.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1478.28 261.97 1538.18 415.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.31 192.70 688.01 221.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.38 169.25 1505.08 181.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1234.48 138.59 1254.80 154.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 40.79 402.81 195.12 674.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1391.73 142.00 1402.03 163.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 394.96 240.53 491.20 335.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.71 186.82 485.22 204.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1161.15 134.94 1172.87 149.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 0.00 193.65 10.25 208.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 160.43 173.55 178.86 191.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 409.27 306.18 462.66 347.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 360.36 706.42 639.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001035.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001035.txt
deleted file mode 100644
index 6cc23735359ebfaf992f46da827bd002fbcc7fdb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001035.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 656.37 192.63 688.07 223.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.78 188.44 485.45 205.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 165.79 173.41 177.92 191.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1384.96 225.88 1394.96 245.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 969.35 225.05 1001.13 243.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 899.26 212.84 924.01 263.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1524.68 169.88 1536.69 187.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 365.22 849.72 691.17 1081.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 410.59 441.25 550.00 827.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 228.32 522.20 314.52 742.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 156.19 409.00 255.99 674.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 -0.30 193.77 10.53 209.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 425.21 241.45 491.56 335.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1236.88 137.58 1253.13 155.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1131.38 133.90 1150.65 167.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1800.19 862.75 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1536.36 283.26 1624.72 449.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.05 169.62 1506.37 182.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1391.59 141.88 1402.34 162.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 409.75 305.17 463.03 347.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.78 274.85 536.56 294.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.28 229.64 1083.42 263.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001037.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001037.txt
deleted file mode 100644
index 91d39e1d7f8d2d1cb670c1eea9b9c202debbbd80..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001037.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1055.28 229.64 1083.42 263.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1391.29 141.33 1402.53 161.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1128.67 133.88 1148.63 167.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.78 274.85 536.56 294.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1541.46 282.34 1623.53 449.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1800.19 862.75 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1238.43 137.42 1253.14 155.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1384.12 226.49 1394.12 246.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.37 192.82 687.29 223.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 -0.30 193.77 10.53 209.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 408.83 305.94 463.49 348.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 425.69 240.55 492.04 334.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 167.31 407.39 259.48 673.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.10 188.44 485.45 204.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 899.30 213.09 924.26 263.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 969.35 225.05 1001.45 243.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 398.01 437.91 546.17 827.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 240.32 525.00 322.67 744.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 165.28 172.92 180.06 190.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.13 169.52 1506.06 181.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1524.27 169.86 1536.74 187.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 362.91 863.34 702.17 1081.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001041.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001041.txt
deleted file mode 100644
index 93936cbf98fb707ace1b29b22ef874492e23ad79..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001041.txt
+++ /dev/null
@@ -1,21 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 968.84 225.31 1001.45 242.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.48 188.05 485.84 203.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 -0.30 193.77 10.47 208.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 898.46 213.38 926.26 262.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1800.19 862.75 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1391.83 141.23 1402.22 161.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 253.84 530.45 341.93 744.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 407.68 430.41 539.00 824.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 360.01 872.04 712.43 1081.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.88 169.71 1505.96 181.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1551.90 286.18 1623.88 457.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.28 229.64 1083.42 263.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1126.38 133.67 1142.17 166.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1241.04 138.20 1254.18 154.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.37 192.82 687.42 223.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 165.52 173.29 180.80 191.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 190.02 408.39 271.46 697.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.53 169.22 1537.09 187.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 428.22 240.55 491.00 339.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.78 274.85 536.56 294.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 408.83 306.05 463.49 348.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001053.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001053.txt
deleted file mode 100644
index 5c4c95834201355c2d1e0cb30db7f4f00c682de2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001053.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 5 2 0.00 -0.30 193.77 10.47 208.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 242.66 417.01 415.52 731.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 433.74 239.13 496.04 334.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.22 188.05 485.58 203.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.78 274.85 536.56 294.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 412.40 306.92 463.52 348.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.61 225.20 1001.22 242.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.67 229.74 1083.80 263.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1800.19 860.53 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 405.25 404.95 585.33 750.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 373.65 868.30 728.20 1081.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 322.47 550.89 418.50 695.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1104.23 132.71 1121.58 166.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1548.21 303.15 1642.33 487.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1392.22 141.55 1402.22 161.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1236.12 137.61 1247.60 154.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.78 169.50 1505.96 181.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1522.96 170.09 1536.43 187.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 172.18 172.39 186.63 192.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.37 192.82 687.42 223.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001060.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001060.txt
deleted file mode 100644
index e93e6965c01395995d0b4e5155b995931d961c6d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001060.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 2 0 0.00 1800.19 860.53 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 228.50 433.16 368.59 741.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1551.70 306.28 1645.60 491.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1095.64 132.58 1112.90 165.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.18 169.80 1536.87 187.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1392.22 141.55 1402.22 161.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.45 192.74 687.50 223.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 171.82 172.13 188.65 188.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.61 225.20 1001.22 241.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.51 229.66 1083.64 263.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.78 274.85 536.56 294.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 444.02 239.13 497.64 334.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 415.54 307.14 463.10 347.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 -0.30 193.77 10.47 208.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.22 188.05 485.58 203.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.78 169.50 1505.96 181.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 377.82 559.10 512.95 874.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 429.35 398.90 592.63 748.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 374.84 863.79 727.15 1081.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1227.02 137.46 1238.70 153.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001066.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001066.txt
deleted file mode 100644
index f97e46b22d1430ba2e0bb4a762f6475d8cb6cf79..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001066.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1055.24 229.10 1084.01 263.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 396.78 786.04 666.95 1080.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 417.50 576.50 551.47 836.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 205.47 441.88 358.14 745.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 443.05 398.04 604.73 749.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.23 225.05 1000.64 242.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 -0.09 194.23 10.86 208.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 176.25 171.88 193.11 191.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 445.38 238.46 499.44 334.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.90 275.19 537.17 295.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1556.88 317.56 1647.90 490.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.76 170.00 1536.67 187.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.22 192.75 687.75 223.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 416.25 306.78 462.81 348.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 465.98 187.88 485.33 204.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.88 169.99 1506.21 181.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1087.50 131.62 1104.66 166.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1217.72 135.98 1229.90 152.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1391.97 141.44 1401.97 163.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1401.35 228.00 1412.60 255.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001072.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001072.txt
deleted file mode 100644
index 43f3927160ae5bece28f32548169434c475f0188..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001072.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1204.26 136.17 1226.49 152.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1391.97 141.44 1401.97 163.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.88 169.99 1506.21 181.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 465.98 187.88 485.33 204.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1082.85 131.53 1095.28 165.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.35 192.75 687.35 223.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.23 225.05 1000.64 242.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1550.63 320.53 1661.64 493.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.70 170.00 1536.61 187.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.90 275.19 537.17 295.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.88 229.78 1084.06 264.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 439.03 395.60 598.64 627.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 -0.09 194.23 10.86 208.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 179.20 171.44 199.69 191.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 406.69 721.56 648.58 1081.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 459.28 599.26 579.96 763.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 207.29 455.87 348.88 741.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 445.38 238.46 501.11 334.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 416.25 306.78 462.81 355.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1399.00 228.21 1411.14 254.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001079.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001079.txt
deleted file mode 100644
index 083d121b5762a9c736390007d1cef18ee6e7729d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001079.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 5 2 0.00 -0.09 194.23 10.86 208.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.88 229.78 1084.06 264.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1392.13 141.75 1402.13 163.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.23 225.05 1000.64 242.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.90 275.19 537.17 295.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 239.12 461.02 400.57 740.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 436.56 396.46 590.76 697.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 406.69 705.05 658.03 1081.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 479.87 614.86 663.75 1007.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.35 192.75 687.39 223.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1398.55 227.47 1409.84 254.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.88 169.99 1506.21 181.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.70 170.00 1536.61 187.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1542.01 327.85 1651.07 491.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 444.50 237.24 500.43 333.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 415.53 307.14 463.18 348.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 180.96 172.07 201.82 192.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1073.15 131.79 1087.83 166.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 465.98 187.88 485.33 204.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1200.46 135.29 1210.52 151.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001083.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001083.txt
deleted file mode 100644
index 50ec4ef315eff863f9b04a0723c799ddda460e73..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001083.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 656.41 192.75 687.98 223.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 486.24 617.93 649.35 1004.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1056.89 229.45 1083.67 263.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.46 169.90 1536.54 187.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 435.91 396.35 593.00 678.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 413.71 306.98 463.23 348.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 253.47 471.49 435.75 690.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 0.00 193.58 10.33 207.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 439.65 237.26 501.69 336.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.92 274.63 537.07 295.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1397.10 226.24 1408.06 252.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1380.52 229.73 1392.65 252.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 408.64 703.10 656.82 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1531.20 329.47 1639.18 505.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1191.04 135.10 1202.14 150.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1070.32 130.97 1080.32 147.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.83 169.42 1505.91 182.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1392.55 141.85 1402.87 161.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 179.04 170.77 199.94 191.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.27 225.57 1000.94 242.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001105.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001105.txt
deleted file mode 100644
index 1ad836e81d736478ce71ca18815047eec15a1538..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001105.txt
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1033.24 130.50 1048.30 165.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.49 170.15 1536.45 187.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 658.99 356.89 689.09 375.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1804.94 863.12 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.41 192.75 687.98 223.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1155.47 132.48 1166.52 149.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1392.55 141.85 1402.55 162.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1494.17 169.35 1504.47 181.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.81 187.75 484.83 204.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1402.66 235.15 1412.66 257.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1391.61 326.07 1475.87 554.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1392.88 226.01 1405.00 250.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.92 274.87 536.84 295.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 0.00 193.78 10.54 208.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 175.37 172.12 192.99 191.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 447.32 511.29 552.78 739.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 292.43 419.93 438.43 697.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 413.96 306.98 463.48 348.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 435.77 237.40 500.77 335.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 396.33 730.48 677.62 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 487.73 616.94 645.56 992.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.27 225.57 1000.94 242.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1056.89 229.45 1083.67 263.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001107.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001107.txt
deleted file mode 100644
index 647a9921f9e4702934ea41d6953f3117c526c7e9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001107.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 413.96 306.98 463.48 348.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.92 274.87 536.84 295.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 0.00 193.78 10.54 208.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1391.77 226.01 1405.00 250.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1025.93 130.46 1045.60 164.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.49 169.97 1536.81 187.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1804.94 862.09 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1365.26 323.51 1461.77 546.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 659.66 357.17 689.77 372.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 476.26 508.69 585.36 720.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.72 169.50 1505.71 181.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1392.55 141.85 1402.55 161.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1149.98 131.86 1163.80 168.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.35 229.57 1083.67 263.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 438.58 237.40 500.77 335.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 285.74 424.59 434.64 696.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.41 192.75 687.98 223.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 394.40 735.74 672.78 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.27 225.57 1000.94 242.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 465.59 187.40 486.32 204.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 173.22 172.52 191.96 192.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 486.86 624.32 641.48 991.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001123.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001123.txt
deleted file mode 100644
index c220e8c552c19f7d30eda05d243dff85b85590d2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001123.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 656.08 193.15 686.62 223.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.74 169.54 1506.26 181.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.09 170.18 1537.03 187.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1056.00 229.76 1083.93 266.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 413.09 307.17 463.13 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 429.60 239.64 490.19 337.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1254.90 315.84 1321.22 526.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 0.00 194.09 10.87 208.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1392.03 142.23 1402.26 162.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 408.48 716.63 682.77 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.32 275.07 536.14 294.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1387.30 225.13 1400.16 248.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1802.68 862.32 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 175.83 172.59 192.04 192.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1004.64 129.98 1021.38 165.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1118.75 131.09 1143.99 168.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.92 187.52 485.67 205.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.69 224.49 1000.27 242.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 170.01 460.14 331.54 780.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 647.62 548.92 815.37 957.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001128.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001128.txt
deleted file mode 100644
index 0057f8f324ba12fdee7e57ff2e2dec4d91ad62fa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001128.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1056.00 229.76 1083.93 266.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.09 170.18 1537.03 187.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1494.20 169.54 1506.26 181.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1392.07 141.16 1402.07 162.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 127.14 471.64 345.29 780.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1203.17 310.90 1266.63 398.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 428.15 240.03 489.14 337.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 412.59 306.05 463.13 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1386.85 225.26 1399.06 248.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 0.00 194.09 10.45 208.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1117.00 130.08 1131.53 168.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 997.31 129.32 1010.74 164.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1802.97 861.41 1920.00 1080.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.08 193.15 688.50 223.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.36 187.70 485.11 205.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.69 224.49 1000.27 242.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.32 275.07 536.14 294.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 413.37 714.67 643.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 175.83 172.59 192.04 192.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 734.61 564.28 951.73 960.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001131.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001131.txt
deleted file mode 100644
index 322beca838e4bb1262ba172076c42a647af123fb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001131.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1109.79 129.70 1131.68 167.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 998.06 129.89 1009.90 164.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 175.83 172.59 192.04 192.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 0.00 194.09 10.45 208.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.36 187.70 485.11 205.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1385.96 225.26 1399.06 246.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1802.97 861.41 1920.00 1080.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.69 224.49 1000.27 242.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.32 275.07 536.14 294.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 418.78 715.65 634.32 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 731.89 575.90 960.13 966.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 125.07 473.71 310.90 780.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1176.29 307.62 1242.20 394.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 427.10 240.69 488.35 337.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 412.59 306.05 463.13 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.41 229.76 1083.93 266.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.09 170.18 1537.03 187.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.97 169.64 1506.31 181.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1391.75 140.78 1401.75 162.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.08 193.15 687.44 223.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001143.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001143.txt
deleted file mode 100644
index e3de2568c8a940fdd4d58ce29c095239a9baee2f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001143.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1054.33 303.00 1130.49 475.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 163.21 465.36 307.80 780.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 858.24 615.96 1091.40 968.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 397.41 851.92 763.68 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1380.80 141.68 1390.80 166.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 968.76 132.40 980.28 158.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.08 193.15 685.61 223.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 426.76 241.60 487.31 337.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.41 229.76 1083.93 266.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 412.59 306.64 463.13 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.97 169.64 1506.45 181.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.09 170.18 1537.03 187.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1391.85 141.00 1401.85 162.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.32 274.79 536.14 294.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1384.50 225.27 1396.08 245.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.36 188.00 485.26 205.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 969.49 224.98 1000.64 242.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 174.42 172.59 192.04 192.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 0.00 194.09 10.45 208.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1089.52 129.66 1110.90 168.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1802.97 861.41 1920.00 1080.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 452.66 638.67 667.03 1060.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001145.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001145.txt
deleted file mode 100644
index ef5ffba3b93b05b0301cfeae85c00332ca796c2b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001145.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 426.76 241.60 487.31 337.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 412.59 306.64 463.13 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 170.90 461.94 327.96 782.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1042.32 301.21 1115.32 477.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 387.48 867.62 759.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 869.51 624.92 1101.78 968.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 968.22 128.26 980.69 163.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1383.81 225.27 1396.08 245.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.32 274.79 536.14 294.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 452.66 638.67 672.75 1059.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1802.97 861.41 1920.00 1080.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 0.00 194.09 10.45 208.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 174.51 172.31 192.13 191.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 969.49 224.98 1000.64 242.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.36 188.00 485.26 205.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.09 170.18 1537.03 187.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.97 169.64 1506.45 181.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.41 229.76 1083.93 266.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1087.79 129.66 1110.34 166.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.08 193.15 685.61 223.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1391.85 141.00 1401.85 162.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1380.95 141.91 1391.54 165.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001147.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001147.txt
deleted file mode 100644
index 5a942eb674bf4c140425edd86993336c0c75b556..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001147.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 2 0 0.00 1802.97 861.41 1920.00 1080.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1383.81 225.27 1396.08 245.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.32 274.79 536.14 294.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 969.49 224.98 1000.64 242.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1085.64 129.31 1106.39 166.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1391.85 141.00 1401.85 162.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.36 188.00 485.26 205.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 174.51 172.31 192.13 191.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 0.00 194.09 10.45 208.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1380.72 142.69 1391.84 165.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.08 193.15 687.87 223.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 451.36 638.67 634.70 888.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.09 170.18 1537.03 187.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.97 169.64 1506.45 181.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 874.53 634.44 1110.40 954.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 178.24 459.78 338.75 775.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 379.52 879.55 750.10 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 412.59 306.64 463.13 348.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.41 229.76 1083.93 264.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1028.06 301.21 1103.19 475.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 426.76 241.60 487.57 337.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 964.41 128.19 977.14 164.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001156.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001156.txt
deleted file mode 100644
index 30ce7eabbf06d8206e5af7f402011ffa6d7866f4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001156.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 656.08 193.15 688.33 223.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 466.36 188.00 485.26 205.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 969.49 224.98 1000.64 242.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 441.47 642.72 634.42 1059.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.09 170.18 1537.03 187.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.97 169.64 1506.45 181.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 413.02 306.79 462.88 348.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.41 229.76 1083.93 266.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 175.07 172.38 191.96 192.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 0.00 194.09 10.45 208.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1065.53 128.67 1090.47 165.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.42 274.79 536.14 294.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 951.25 127.90 961.42 163.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1802.97 861.41 1920.00 1080.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1382.73 224.82 1394.88 244.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 951.14 295.22 1048.17 435.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 226.41 467.72 333.44 745.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 425.27 241.00 487.57 337.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 936.13 680.56 1200.87 987.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 388.51 891.20 761.06 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001169.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001169.txt
deleted file mode 100644
index 29be9fb6544017d47f4b862aab7e2f7251ea4e06..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001169.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 3 0 0.00 391.64 890.44 770.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1016.04 727.88 1269.96 1003.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.13 229.61 1084.10 264.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 886.64 303.64 1008.22 458.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.54 169.68 1537.67 187.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1380.78 225.88 1394.59 241.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.64 274.52 536.37 294.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1046.31 127.33 1059.46 166.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1807.29 863.37 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 921.60 127.56 939.78 162.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.21 168.75 1506.16 182.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 465.26 187.31 485.60 205.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.46 192.66 688.02 223.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.45 224.15 1000.90 242.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 438.74 640.24 642.94 1060.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 236.29 470.97 383.64 736.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 0.00 193.85 11.04 208.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 172.39 172.28 192.24 193.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 413.03 307.00 463.60 348.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 428.70 241.93 488.83 334.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001170.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001170.txt
deleted file mode 100644
index 6fc30f8ebe3254b23719fef6670273569a9ef59f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/001170.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 428.70 241.93 488.83 334.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 656.57 192.66 688.02 223.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.64 274.52 536.37 294.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.13 229.61 1084.10 264.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 881.78 302.83 1006.32 460.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1380.93 226.56 1392.88 242.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 2 0 0.00 1807.29 863.37 1920.00 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.54 169.68 1537.67 187.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 391.64 890.44 770.33 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 465.97 187.21 484.83 205.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 438.74 640.24 635.96 1061.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1012.27 727.88 1265.23 1003.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 5 2 0.00 0.00 193.85 11.04 208.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 237.92 469.75 375.10 737.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 413.03 307.00 463.60 348.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 172.39 172.28 192.24 193.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 920.72 127.71 940.66 163.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1493.21 168.75 1506.16 182.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1044.79 126.64 1057.80 166.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 968.73 224.06 1000.63 243.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_debug/000003.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_debug/000003.txt
deleted file mode 100644
index 02dae5752d607ea64a43336a6eddbdbb9b18fe29..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_debug/000003.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 751.05 128.80 762.34 153.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 51.89 197.96 65.94 215.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.01 169.81 1537.40 188.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1020.42 701.76 1192.17 979.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 260.56 687.71 488.63 1054.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 967.00 223.89 1000.44 242.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 394.97 896.95 782.81 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1055.48 229.71 1083.53 264.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 417.07 309.88 464.55 347.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 655.08 192.81 688.78 223.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 487.12 276.39 511.92 293.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 465.96 186.93 486.05 206.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 605.94 520.12 740.33 615.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 466.75 250.51 564.10 322.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 366.05 541.48 659.39 904.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000003.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000003.txt
deleted file mode 100644
index 69453986d55487e9eb3a3ce67cd87d47258530e6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000003.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 25.780 99.050 32.970 107.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.925 114.855 541.765 132.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.505 84.905 768.700 93.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.545 73.995 696.560 82.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.270 270.740 329.695 452.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.020 343.855 243.865 509.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.455 260.430 370.165 307.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.210 350.315 595.525 489.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.780 449.355 391.405 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.535 155.240 232.275 173.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 138.355 80.495 144.205 86.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 375.535 64.370 381.065 76.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.980 93.465 243.025 103.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.560 138.195 255.960 146.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.145 112.285 500.525 120.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.955 106.050 469.545 128.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.035 96.365 343.360 111.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.820 125.255 281.830 161.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000004.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000004.txt
deleted file mode 100644
index 21a56fcf758ad87c915799755f6601dd6fcaf4b6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000004.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 208.560 155.190 232.275 173.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.145 112.285 500.525 120.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.925 114.855 541.765 132.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 377.065 64.345 382.065 76.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.045 106.140 470.000 128.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.820 125.255 281.830 161.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.035 96.365 343.360 111.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.270 270.740 329.695 452.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.550 74.135 696.550 81.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.455 260.430 370.165 307.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 131.020 343.855 243.865 509.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.780 449.355 390.370 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.645 93.890 242.825 103.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 511.150 352.005 597.025 489.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.390 138.060 255.705 146.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 28.180 98.945 34.435 107.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.505 84.905 768.700 93.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000013.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000013.txt
deleted file mode 100644
index 476b5e267e892d13a42f1f48a0b2afa5222d62c7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000013.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.070 93.885 242.925 103.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.545 154.825 232.100 173.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.720 272.070 331.245 451.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.215 345.065 238.830 490.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.135 260.110 369.845 307.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.020 360.790 605.825 492.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.180 450.670 381.980 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.190 81.565 134.990 88.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.345 138.065 256.540 146.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.240 74.035 696.285 81.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.660 106.740 470.355 129.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.145 112.285 500.525 120.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.955 114.955 541.700 131.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.505 84.905 768.700 93.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.820 125.255 281.900 161.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.035 96.365 343.360 111.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 387.910 63.905 392.930 76.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000014.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000014.txt
deleted file mode 100644
index 728eec7a134f77efdd34bb5fa762220ded3839cd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000014.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.460 138.140 256.495 146.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.955 114.955 541.700 131.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.945 82.065 133.930 88.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.505 84.905 768.700 93.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.585 63.910 394.055 76.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.240 74.035 696.285 81.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.750 451.385 380.980 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.035 96.365 343.360 111.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.145 112.285 500.525 120.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.660 106.790 470.355 129.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.720 272.070 331.245 451.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.820 125.255 281.900 161.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.020 361.855 605.825 493.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 129.215 345.065 238.830 495.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.135 260.110 369.845 307.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.895 154.945 232.225 173.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.265 93.815 242.745 103.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000016.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000016.txt
deleted file mode 100644
index 28806f66c39232cdbe6023c927e1bfe4e01690fa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000016.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 192.325 453.235 377.565 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 451.285 107.390 470.560 128.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.145 112.285 500.525 120.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.145 93.715 242.925 102.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 127.805 345.870 236.970 539.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.720 272.070 331.245 454.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 510.020 362.560 605.650 493.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.135 260.110 369.845 307.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.035 96.365 343.475 111.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.065 64.310 396.185 75.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.265 81.775 132.560 89.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.130 125.255 282.210 161.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.585 138.365 255.790 146.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.060 154.420 232.225 173.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.515 95.475 53.930 103.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.505 84.905 768.700 93.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.240 74.035 696.285 81.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.955 114.955 541.700 131.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000029.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000029.txt
deleted file mode 100644
index 68b4f4cb5efaa77c108d92aa5586c7b760972235..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000029.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.145 112.285 500.525 120.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.505 84.905 768.700 93.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.095 114.920 541.830 131.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.595 75.510 119.595 81.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.365 153.380 231.580 173.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.285 93.850 242.990 103.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.590 138.565 255.380 146.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.510 83.180 120.940 94.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.435 424.485 350.660 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.135 260.110 369.845 307.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.110 366.240 612.065 494.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.430 272.755 333.455 431.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.355 353.315 217.770 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.375 125.255 282.415 161.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 406.935 64.105 412.355 83.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.105 96.295 343.545 111.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.400 73.285 694.760 83.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000035.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000035.txt
deleted file mode 100644
index ea3f4992cc985f4826d741abb7b714e730c2872a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000035.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 234.095 124.980 282.435 161.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.585 153.825 231.535 173.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.755 96.295 344.105 110.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.960 73.495 693.960 82.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.455 137.995 256.860 146.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.440 111.920 500.310 121.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.265 355.700 236.450 540.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.505 367.685 620.130 494.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.125 274.225 335.000 417.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.185 93.675 242.855 102.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.635 397.305 349.025 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.510 96.090 121.960 103.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.370 64.065 422.950 82.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 109.770 83.250 116.655 94.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.260 260.140 370.250 307.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.155 84.895 768.390 93.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.900 114.865 542.390 131.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000038.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000038.txt
deleted file mode 100644
index a2560d325d3b8801a20813009cf920b77eb49774..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000038.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 303.260 260.140 370.250 307.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 107.700 83.665 114.655 94.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.505 367.685 620.005 494.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.125 274.225 335.000 412.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.900 114.865 542.390 131.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.155 84.895 768.390 93.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 408.370 64.065 422.950 82.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.430 154.040 231.325 173.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.330 96.115 121.855 102.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.260 93.575 242.770 101.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.440 111.920 500.310 121.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.455 137.995 256.860 146.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 688.345 73.255 693.390 82.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.430 382.260 345.885 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.095 125.320 282.435 161.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.755 96.295 343.810 110.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.060 355.700 235.400 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000064.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000064.txt
deleted file mode 100644
index 6dd32eb538243222a22fc66a0b1dbd2f8e1ae129..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000064.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.485 93.715 243.030 103.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.230 326.565 604.005 486.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.265 152.325 229.735 174.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.455 138.785 255.325 146.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.095 125.560 281.710 161.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.440 111.920 500.310 121.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.400 85.960 100.675 96.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.755 96.295 343.755 110.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.830 114.720 542.425 131.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.180 95.890 121.970 102.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.785 84.910 768.435 93.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.510 279.045 339.755 469.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.260 260.140 370.040 307.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 256.530 332.330 382.725 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.105 353.220 230.780 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000071.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000071.txt
deleted file mode 100644
index 7629adb4e7fedf0fbdc9f3b17acab20731153b9a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000071.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.625 93.600 243.170 102.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.755 96.295 343.755 110.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 291.020 326.390 432.220 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.510 276.595 335.275 488.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.105 353.220 230.780 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.260 260.140 370.040 307.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.630 86.380 98.035 96.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.350 95.980 121.955 102.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.305 322.910 590.915 485.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.140 114.720 542.260 131.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.805 84.790 768.435 93.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.440 111.920 501.060 121.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.045 125.560 280.990 161.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.850 152.780 228.380 174.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.455 138.785 254.910 146.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000073.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000073.txt
deleted file mode 100644
index 4085c2eadd66cdeee3681128c8978225cf38dbf6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000073.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 761.935 84.790 768.600 93.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.455 138.785 254.910 146.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.045 125.560 280.650 161.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.740 152.960 229.355 174.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.235 93.555 243.190 102.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.875 114.720 542.260 131.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.100 322.690 590.915 486.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.755 96.295 343.755 110.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.655 276.310 344.970 488.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.260 260.140 370.040 307.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 306.345 321.475 455.065 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.105 353.220 230.780 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.440 111.920 501.130 121.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.030 86.445 96.370 96.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.625 96.120 121.935 102.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 144.860 83.030 152.700 92.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000096.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000096.txt
deleted file mode 100644
index c05d03fa151e32a3e9814ccacdf416da37dec69a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000096.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 527.525 114.805 541.935 132.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.270 64.480 487.620 82.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.800 85.030 768.475 93.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.350 125.730 279.185 162.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.035 111.900 500.690 121.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.695 96.290 343.790 111.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.390 93.885 242.850 102.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.150 355.940 252.330 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.635 260.510 368.440 307.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.670 86.625 93.770 94.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.925 153.340 228.640 174.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.060 275.670 342.945 486.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 349.590 275.760 468.270 528.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.770 348.460 636.425 506.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000099.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000099.txt
deleted file mode 100644
index 435fa66c0f5c78941b2e0df0507010b14ad6cb38..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000099.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 100.150 355.110 251.125 540.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.390 93.605 242.850 102.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.695 96.290 343.790 111.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.310 125.730 280.945 162.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.925 153.340 228.640 174.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.095 86.915 91.735 94.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.635 260.510 369.880 307.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 533.410 347.655 634.790 506.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 353.305 270.880 464.115 527.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 178.060 275.670 342.945 486.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.350 78.730 193.685 92.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.800 85.030 768.475 93.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.525 114.805 541.935 132.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.050 64.960 490.245 82.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.035 111.900 500.690 121.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000111.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000111.txt
deleted file mode 100644
index 29bc6e171c9f3cf67aa1a75316b919644a557029..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000111.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.385 138.090 256.695 146.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.525 114.805 542.400 131.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.035 111.900 500.690 121.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.725 87.260 87.645 95.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.840 260.510 370.085 307.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.310 125.655 282.950 162.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.055 153.200 227.320 173.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.695 96.290 343.790 111.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.800 85.030 768.475 93.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.680 355.135 246.235 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.315 93.675 243.060 102.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.790 65.160 506.180 82.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 339.235 248.890 464.480 476.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.970 277.310 340.430 483.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.665 339.645 598.585 490.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000113.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000113.txt
deleted file mode 100644
index b1b2140ace77802fdbc768b186ee4950b83b7c35..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000113.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 326.190 250.195 461.890 472.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 509.200 339.055 593.635 486.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.535 260.405 369.880 307.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.760 87.260 87.680 95.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.970 277.310 340.430 483.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.605 138.165 255.970 146.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.055 153.200 227.320 173.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.310 125.655 282.950 161.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.410 114.805 542.400 131.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.800 85.030 768.475 93.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.145 70.465 696.145 78.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.315 93.740 243.005 102.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.660 96.285 343.755 111.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.680 355.135 247.980 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.035 111.900 500.690 121.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 501.905 64.985 507.895 82.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000115.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000115.txt
deleted file mode 100644
index bd7fece1843f1c3a00887275e3531b0bb81360ae..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000115.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 761.800 85.030 768.475 93.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.660 96.285 343.755 111.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.945 64.985 511.895 82.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 507.740 338.700 592.180 485.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 324.700 251.190 454.490 471.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.970 277.310 340.430 483.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.760 87.260 87.680 95.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.110 260.405 369.130 307.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.310 125.500 283.230 161.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.100 153.200 227.360 173.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.315 93.785 242.910 102.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.410 114.805 542.400 131.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.035 111.900 500.690 121.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.715 138.000 256.290 146.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.360 70.270 696.360 78.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.680 355.135 248.700 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000123.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000123.txt
deleted file mode 100644
index bcadc6da068b0e4b0e8d06440dcc07f5aaccd563..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000123.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 200.170 153.275 228.480 174.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.255 125.150 282.995 161.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.670 96.340 344.190 110.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.470 138.100 256.535 146.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.960 337.950 590.480 490.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.450 70.325 696.450 82.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.470 93.895 242.515 102.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.210 114.820 542.145 131.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.170 65.750 525.890 82.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 101.235 358.395 252.080 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 176.400 276.885 333.880 485.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 301.370 239.855 415.625 472.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.050 87.240 88.925 95.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.485 84.700 768.660 93.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.955 112.070 500.785 121.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000138.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000138.txt
deleted file mode 100644
index f0fd338b65e5d4b9af4d229e333be4e41e17e07d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000138.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 98.000 359.860 250.630 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.245 125.030 281.725 161.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.030 153.500 231.540 173.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.405 93.795 242.470 101.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.975 86.380 93.500 96.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.755 114.955 542.100 131.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.470 138.055 255.855 146.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.855 112.140 500.920 121.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.855 96.340 343.650 110.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.060 228.035 240.665 314.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.485 84.700 768.660 93.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.975 70.975 699.975 81.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.045 260.440 370.010 308.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.315 277.300 330.360 485.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 251.400 74.295 258.040 81.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.475 341.395 593.745 491.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000150.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000150.txt
deleted file mode 100644
index 5d9fee38dfecb71adb0b4a8beac19125750ecad7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000150.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 544.430 66.430 554.150 84.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 177.315 277.300 331.210 487.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.335 360.085 232.935 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.220 114.955 542.100 131.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.470 138.055 255.855 146.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.485 84.700 768.370 93.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.045 260.440 370.010 308.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.555 153.700 232.955 174.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.405 93.905 242.795 101.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.635 86.470 95.415 96.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 515.050 343.385 597.090 492.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 117.795 205.325 191.390 369.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.725 71.415 702.725 81.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 269.095 73.695 276.310 83.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.155 112.070 500.440 121.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.855 96.340 343.650 110.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.875 125.030 281.725 161.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000163.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000163.txt
deleted file mode 100644
index 648f109fd93e11481e2168e4b9a0b5e1270c18cc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000163.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 527.940 115.015 542.115 130.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 554.345 67.620 566.265 84.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.430 84.465 58.430 91.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.055 360.510 231.380 540.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.650 85.125 767.865 93.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.430 138.130 255.295 146.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.585 93.835 242.895 102.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.140 124.955 281.380 160.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.185 112.445 500.585 121.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.260 86.390 94.960 95.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 59.255 199.715 155.750 371.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.040 270.315 341.705 485.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.645 348.165 549.000 533.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.095 259.975 370.245 308.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.155 96.475 342.970 111.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.085 153.800 231.335 173.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 285.825 73.090 294.175 82.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000164.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000164.txt
deleted file mode 100644
index 820b5d98615d484b4f06fb65680f483a08ccde8a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000164.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 761.675 85.125 768.045 93.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.505 138.005 255.030 146.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.530 84.465 57.530 91.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.940 115.015 542.115 130.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.340 124.955 281.380 160.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.185 112.445 500.585 121.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 57.670 198.810 154.620 372.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 304.125 260.690 370.085 308.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 433.645 347.435 543.665 533.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.055 360.510 231.380 540.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 183.225 269.985 341.705 485.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.555 153.835 231.405 174.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.155 96.475 342.970 111.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.260 86.390 94.960 95.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.585 93.900 242.660 102.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.445 73.095 295.975 83.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 555.805 67.170 566.660 84.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000185.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000185.txt
deleted file mode 100644
index bcfe088be7227199c71b00c306c596589aa8d6b5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000185.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 628.580 338.330 762.040 540.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 319.945 72.820 328.315 80.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.715 153.605 232.655 174.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.210 84.840 768.160 93.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.820 96.340 343.900 110.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.420 114.705 542.045 132.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.515 67.815 586.155 74.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.370 125.430 282.035 160.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.770 85.160 56.240 93.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.725 86.200 95.235 94.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.185 111.960 500.400 121.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.770 252.515 335.750 483.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.350 357.955 232.115 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 12.110 183.670 86.110 344.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.815 260.115 370.200 308.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.330 138.330 255.750 146.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.690 93.410 242.595 102.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 428.940 315.175 524.575 516.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000187.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000187.txt
deleted file mode 100644
index 25b6592dd0447c97a8e7540d69f2195521d0a2c1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000187.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 611.725 330.345 751.575 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.820 96.340 343.900 110.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.185 111.960 500.400 121.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.420 114.705 542.045 132.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.370 125.430 282.035 160.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 49.770 85.160 56.240 93.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.725 86.200 95.235 94.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.690 93.410 242.595 102.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 582.160 67.940 587.875 74.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.810 85.175 768.105 93.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 322.785 73.570 332.115 81.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.680 181.680 73.655 336.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.815 260.115 370.200 308.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.015 251.270 330.230 473.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 106.560 357.955 234.320 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 427.585 310.140 528.795 503.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.715 153.605 232.655 174.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.330 138.330 255.750 146.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000225.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000225.txt
deleted file mode 100644
index 3983c55b1866df02011a4c7d73df91ec7db1ff17..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000225.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 87.785 228.155 169.685 390.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.805 124.985 282.335 161.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 184.905 358.510 302.270 541.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.060 271.820 327.360 464.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.230 112.365 500.305 121.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.425 138.080 256.300 146.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.410 153.930 231.890 174.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.320 86.600 91.890 95.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.565 84.810 768.845 94.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.940 70.570 623.920 77.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.155 93.900 242.915 103.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.130 255.790 371.210 396.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.135 114.895 542.205 131.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.890 95.895 343.730 111.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 844.365 303.675 946.195 466.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.900 88.145 43.995 97.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000228.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000228.txt
deleted file mode 100644
index 09713058cbc3cd67c2821249ab997c2f3076d977..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000228.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 202.145 153.930 232.040 174.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.805 124.985 282.335 161.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 37.900 88.145 43.995 97.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.970 96.575 344.205 111.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 873.760 305.320 944.820 466.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.575 114.925 542.225 132.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.310 358.580 303.930 541.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.175 266.800 286.550 433.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 276.630 254.540 371.210 396.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.665 86.600 91.625 95.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.400 93.670 243.020 102.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.010 70.500 626.255 77.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.830 84.875 768.650 94.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.225 137.955 256.095 146.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.230 112.365 500.305 121.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 69.930 223.575 157.555 391.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000243.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000243.txt
deleted file mode 100644
index bc62d7d2460eeec1b9add05c3e7432883e3f0eac..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000243.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.255 138.185 255.945 146.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.190 93.670 242.620 101.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.230 112.365 500.630 121.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.105 96.415 343.460 111.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.640 124.660 282.170 160.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.850 244.775 351.720 386.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.440 211.380 98.575 375.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.875 87.010 90.020 95.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.495 115.070 541.835 131.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.350 338.915 345.585 541.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 105.750 256.855 201.750 370.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 410.225 73.720 419.440 85.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.485 84.880 768.515 93.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.580 153.930 232.475 174.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000244.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000244.txt
deleted file mode 100644
index 33cc39fde3b5b1d8e930ea21e41f8008a215d1a5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000244.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 103.515 256.185 198.175 370.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 244.440 338.150 350.910 541.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.440 211.380 98.135 375.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.570 245.615 349.485 386.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.245 71.395 639.245 78.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.750 86.805 89.390 95.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.640 124.660 282.330 160.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 412.185 74.005 420.910 85.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.580 153.930 231.550 174.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.525 138.245 256.205 146.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.485 84.880 768.515 93.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.495 115.070 541.835 131.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.770 93.600 242.825 101.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.105 96.415 343.460 111.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.230 112.365 500.630 121.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000256.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000256.txt
deleted file mode 100644
index 43f74d1d4f1c285fc4db21e1292dd20cbc4ae0b1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000256.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 642.870 72.010 648.505 79.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.395 87.170 45.525 95.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 321.930 357.640 428.680 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.790 226.010 324.115 386.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 52.780 246.430 136.765 397.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 200.750 62.430 352.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.785 138.070 256.545 146.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.125 111.925 500.570 121.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.445 84.845 768.665 94.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.140 96.440 343.680 110.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.680 93.655 242.870 102.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.525 86.705 90.595 94.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.990 118.810 704.950 127.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.825 114.905 542.010 131.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.905 125.015 282.560 160.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.955 153.775 232.300 174.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000281.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000281.txt
deleted file mode 100644
index dde6fa3613366ad7b2bf9e0788f1ad45602964fb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000281.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 527.840 114.865 542.125 131.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.380 112.315 500.255 121.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.295 153.765 231.855 173.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.485 125.295 288.315 161.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.010 96.330 343.710 111.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.480 73.885 672.010 81.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.885 116.495 699.340 127.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.660 93.500 242.915 102.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.195 86.795 91.365 95.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.450 84.795 768.800 93.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.865 174.725 770.960 286.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 636.185 350.260 747.560 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 213.330 62.175 348.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 133.910 224.895 187.395 352.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000284.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000284.txt
deleted file mode 100644
index 4d24868a03fd88ac4916a81e171dffdfb3bff29e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000284.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 0.000 210.935 61.820 349.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.010 96.330 343.710 111.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.090 86.740 105.590 92.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 124.065 223.740 176.315 369.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.840 114.865 542.125 131.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.135 93.555 242.865 103.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.295 153.765 231.855 173.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.485 125.295 288.315 161.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 668.880 73.625 673.905 82.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.655 86.795 90.955 95.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 706.825 168.785 753.900 281.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 640.230 347.815 773.050 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.425 116.080 698.420 127.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.380 112.315 500.255 121.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.530 84.915 768.660 93.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000303.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000303.txt
deleted file mode 100644
index da987ca1f9e631484d977e1e4605bcd359114ee8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000303.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.590 138.080 255.110 146.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.570 84.950 768.610 93.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.635 114.460 694.635 125.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.985 74.770 687.135 83.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.360 93.725 243.070 102.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 53.070 218.735 121.535 376.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.065 86.530 91.765 95.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 513.055 79.435 524.290 92.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.010 199.440 56.640 321.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.010 96.330 343.710 111.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 98.025 81.985 107.675 92.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 610.325 151.890 637.550 200.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 789.605 312.905 915.330 509.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.295 153.765 231.660 173.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.485 125.295 286.845 161.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.490 114.665 541.820 131.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.380 112.315 500.255 121.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000310.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000310.txt
deleted file mode 100644
index aa793740e1a2c36787b2fedf04cddefea3325837..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000310.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.500 138.150 257.335 146.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.375 93.835 242.860 102.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.325 188.130 51.400 306.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.825 212.670 107.060 361.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.295 153.765 231.800 174.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.010 96.330 343.710 111.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 846.460 306.550 944.990 487.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.420 126.050 284.940 161.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.315 86.615 91.765 95.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 100.320 81.285 109.940 91.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.510 84.930 768.515 93.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.380 112.315 500.255 121.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.490 114.665 541.820 131.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 553.850 147.785 601.165 200.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000311.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000311.txt
deleted file mode 100644
index c0cf686357fee9d0481a8ff1bbbe757813563328..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000311.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 100.320 81.335 109.940 91.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.315 86.615 91.765 95.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.480 84.965 768.645 93.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.010 96.330 343.710 111.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 38.900 212.285 107.060 361.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 234.420 126.050 284.940 161.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.490 114.665 541.820 131.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.295 153.765 231.800 174.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 551.400 147.430 595.795 215.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 847.295 309.335 945.545 476.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.380 112.315 500.255 121.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.290 93.685 242.850 102.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.610 138.410 257.295 146.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.865 90.800 792.865 97.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.705 188.130 49.105 306.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000324.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000324.txt
deleted file mode 100644
index 76fd87fb4dab10dfbfc0c3396bd72abe72a70376..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000324.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 551.895 82.325 563.140 95.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.385 86.425 90.530 94.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.995 112.500 500.420 121.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 480.735 137.855 538.530 216.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.605 114.640 542.080 132.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.595 138.015 257.175 146.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.850 84.935 768.515 93.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.905 75.385 697.085 82.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.675 96.195 343.980 112.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.515 93.980 242.730 102.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.120 182.365 32.740 283.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.470 204.610 73.950 343.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.435 153.695 231.500 174.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 785.725 87.235 791.130 96.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.410 82.395 105.985 91.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.555 125.510 281.495 160.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.245 95.940 122.385 106.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000338.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000338.txt
deleted file mode 100644
index c29eb0b3bec03d103c68d9649a0aff15a2cec302..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000338.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 81.270 86.600 91.505 95.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.635 86.410 787.345 96.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.390 84.795 768.550 93.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.825 75.690 700.015 82.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.445 177.320 28.230 212.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.515 93.980 242.530 102.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.895 96.195 344.160 112.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.570 83.870 93.350 92.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.355 138.755 256.425 146.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 195.125 55.800 315.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.555 153.735 231.625 174.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 235.705 125.270 283.215 161.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.145 112.475 500.185 121.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.605 114.740 542.125 132.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.770 85.470 592.095 98.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.880 129.845 469.030 225.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000351.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000351.txt
deleted file mode 100644
index 5b3c2587f15c09c52e015fb6b3edac460e41e117..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000351.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 0.000 189.265 25.610 302.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.980 87.445 621.530 101.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.415 75.305 701.275 82.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.300 84.910 768.980 94.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.355 139.020 255.095 146.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.955 151.995 231.655 174.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.040 86.385 91.705 95.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.380 85.610 773.545 94.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.290 172.550 52.895 272.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.515 93.980 241.750 102.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.860 96.300 342.745 112.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.650 126.290 279.500 161.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 73.935 84.965 80.185 96.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 888.255 267.270 921.460 352.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 388.480 125.440 417.470 157.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.995 112.625 500.995 121.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.645 114.740 542.090 132.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000356.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000356.txt
deleted file mode 100644
index 779da705177760121f14c7aa0000144d8154817c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000356.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 528.270 114.800 541.615 132.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 363.635 122.150 394.425 161.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.560 75.425 700.575 82.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.200 88.935 638.110 110.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.750 85.545 773.750 94.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.160 112.050 500.865 121.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.375 94.020 242.945 102.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.545 91.700 28.345 97.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.780 84.925 768.550 93.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 864.270 242.175 903.480 319.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.215 172.235 53.160 272.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.175 86.535 91.300 95.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 68.440 85.975 73.975 94.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.545 128.040 275.870 162.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 191.780 153.700 231.695 174.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.750 96.330 344.425 111.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000360.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000360.txt
deleted file mode 100644
index 28ee45cc8e05e8321092e1e60dbb3abd873e6915..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000360.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 22.325 91.550 28.325 98.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.885 153.515 231.465 176.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.050 86.540 91.175 95.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.805 128.460 271.325 162.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 852.485 229.980 894.990 314.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.630 86.475 70.235 96.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 15.680 171.610 53.400 272.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 344.615 121.720 385.145 161.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.705 96.330 344.380 111.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.695 84.965 767.935 93.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.415 93.980 242.850 102.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.160 112.050 500.865 121.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 630.250 89.880 642.820 112.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.240 114.800 541.750 132.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.855 85.365 773.855 94.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.105 74.910 700.855 82.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000376.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000376.txt
deleted file mode 100644
index 1d2fd29f40c1b88f1ea5a10af865e050f9c35d3c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000376.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 80.395 86.685 90.730 95.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.165 153.025 231.770 176.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.385 91.660 28.465 98.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 664.465 93.505 684.500 124.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.415 74.965 699.000 82.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.825 93.840 242.880 102.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.750 125.920 257.845 165.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.595 96.340 344.385 111.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.875 115.090 351.415 157.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.750 114.645 542.045 131.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 666.130 116.235 674.020 123.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 253.090 137.695 268.110 146.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 744.090 184.790 801.920 286.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 9.770 172.255 52.380 272.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 47.280 88.865 54.555 98.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.455 84.960 768.005 93.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.080 112.080 500.785 121.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.870 87.465 791.620 97.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000379.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000379.txt
deleted file mode 100644
index 05304c44d9fb36e1a88e208a7424ab5917848e85..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000379.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 672.885 117.175 680.280 124.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 8.760 172.155 52.345 272.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 738.025 178.895 785.245 286.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.345 87.380 791.095 97.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.195 91.605 28.345 98.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.140 152.980 231.750 175.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.165 86.620 90.500 95.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 44.645 89.410 51.505 98.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.455 84.960 768.005 93.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.595 96.340 344.385 111.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.640 125.445 257.735 167.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 253.090 137.695 268.110 146.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.320 74.730 699.075 82.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 670.275 94.785 690.210 125.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.750 114.645 542.045 131.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 309.020 114.360 353.105 169.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.080 112.080 500.785 121.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.825 93.840 242.880 102.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000390.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000390.txt
deleted file mode 100644
index ec45fb1ef6d940152741d540cb71e9e5b1311e51..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000390.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 327.685 96.370 344.480 111.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 300.715 113.185 332.140 168.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.855 153.345 231.840 176.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.075 124.415 247.810 166.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.250 74.525 698.000 81.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 21.920 91.590 28.430 99.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.840 114.715 542.140 131.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.260 97.640 712.375 127.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 698.985 120.205 705.755 128.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 173.605 41.260 275.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.065 86.520 90.880 95.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 231.870 93.795 242.925 102.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.330 84.865 768.290 93.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.105 112.050 500.810 121.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.970 167.600 717.405 277.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.615 137.695 268.080 147.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.530 86.820 789.445 96.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000403.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000403.txt
deleted file mode 100644
index 78971de5a55ec49b006cb8567e74a11021d60813..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000403.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 729.955 100.030 741.940 109.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.590 93.705 28.590 102.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 780.020 86.250 785.020 95.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.725 124.680 244.450 165.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.875 137.830 268.455 146.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 261.980 112.375 283.580 156.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.380 179.960 39.140 275.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.690 86.455 90.635 95.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.345 153.265 231.420 176.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.520 84.780 767.955 93.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.385 74.100 696.385 79.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.095 83.580 773.165 94.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.260 157.595 645.445 208.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.775 96.405 343.960 111.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.550 93.840 242.680 102.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.625 114.860 542.130 131.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.410 112.170 500.560 121.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000407.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000407.txt
deleted file mode 100644
index 9ff16713d2d6a06d698d7d0719c88cf0d673eeda..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000407.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 -0.380 185.495 32.245 275.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.690 86.455 90.635 95.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.875 137.830 268.455 146.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.320 111.650 268.150 161.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.345 153.430 231.420 176.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.695 124.090 240.810 166.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.550 93.840 242.680 102.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.775 96.405 343.960 111.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.625 114.860 542.130 131.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.425 84.780 767.860 93.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.410 112.170 500.560 121.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.895 91.530 28.895 98.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 596.115 156.285 622.235 197.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 767.375 82.915 772.505 94.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000409.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000409.txt
deleted file mode 100644
index 7462b2b4d838b22b3778d28b059e416cc0303e39..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000409.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 581.420 152.905 607.760 194.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.520 91.570 28.520 98.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.410 112.170 500.560 121.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.625 114.860 542.130 131.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.425 84.780 767.860 93.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.550 93.840 242.680 102.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.775 96.405 343.960 111.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.345 153.430 231.420 176.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.000 123.560 239.210 166.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.910 138.055 268.490 147.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.825 111.020 258.425 164.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.380 185.740 27.050 275.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.690 86.455 90.635 95.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000411.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000411.txt
deleted file mode 100644
index 2b77af65f3f358299b25cd97aab608bbca30c0df..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000411.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 209.435 123.480 237.630 166.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.720 153.515 231.505 176.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.425 84.780 767.860 93.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 572.885 151.495 599.155 193.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.690 86.455 90.635 95.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.380 177.785 27.450 275.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.395 91.475 28.675 98.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.910 138.055 268.490 147.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.550 93.840 242.680 102.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 233.140 112.370 253.525 164.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.410 112.170 500.560 121.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.775 96.405 343.960 111.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.625 114.860 542.130 131.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000426.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000426.txt
deleted file mode 100644
index 745cafe989e136a65ac49dab776a2bbc976e0670..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000426.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 200.760 122.535 225.620 167.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.600 153.535 231.620 175.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.370 86.515 90.265 95.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.380 174.505 30.765 274.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.410 112.170 500.560 121.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.865 96.405 344.050 111.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.550 93.840 242.680 102.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.910 138.055 268.490 147.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.425 84.610 767.860 93.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.720 114.775 541.990 132.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 237.945 74.925 250.020 82.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.850 96.000 10.700 105.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.635 91.515 28.425 98.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 477.590 140.525 512.280 230.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.050 105.430 788.525 128.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.450 111.740 197.960 175.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.890 88.365 787.515 96.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000428.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000428.txt
deleted file mode 100644
index 2aa9adac0bd8b1891f300991c03604e6c6e6eb41..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000428.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 327.865 96.405 344.050 111.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.410 112.170 500.560 121.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.910 138.055 268.490 147.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.550 93.840 242.680 102.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 472.425 138.915 504.230 230.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.545 91.485 28.425 98.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.720 114.775 541.990 132.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.425 84.610 767.860 93.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 2.300 96.025 9.905 105.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.265 88.625 788.000 96.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.875 153.575 231.535 175.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.985 86.485 90.405 95.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.045 122.535 221.590 167.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 171.120 112.345 193.330 176.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.380 174.775 27.925 274.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.490 74.765 250.965 84.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.770 105.700 791.270 128.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000432.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000432.txt
deleted file mode 100644
index 46c2060182f88b542ed0eca41954cf274f854882..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000432.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 438.315 139.295 492.675 230.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.510 96.330 8.965 105.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.800 91.485 28.590 98.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.010 113.415 182.275 134.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 783.920 88.965 789.145 96.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.835 104.645 795.455 128.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 240.495 74.900 252.250 83.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.985 86.485 91.220 95.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.380 176.140 28.320 271.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.575 122.020 220.855 167.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.045 153.490 231.495 175.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.550 93.840 242.680 102.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.545 137.860 268.380 147.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.410 112.170 500.560 121.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.865 96.405 344.050 111.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.595 84.710 768.030 93.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.720 114.775 541.990 132.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 14.035 118.475 27.230 138.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000435.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000435.txt
deleted file mode 100644
index 1a7164e4ba9e34e7d9fbc4cda7dff5d78ab91591..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000435.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 761.445 84.600 768.065 93.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.720 114.775 541.990 132.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.765 91.485 28.695 98.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.920 135.805 483.210 229.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.550 93.840 242.680 102.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.545 137.860 268.380 147.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.410 112.170 500.560 121.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.895 96.405 344.080 111.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 784.280 88.945 790.010 96.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.060 96.890 7.235 104.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.915 116.535 34.165 145.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 154.545 111.745 176.905 134.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.600 74.385 253.500 83.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 781.965 104.925 798.560 128.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.020 86.485 91.295 95.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.085 153.490 231.535 175.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.035 120.905 222.480 168.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.380 175.275 23.940 264.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000441.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000441.txt
deleted file mode 100644
index bfc82636ff67b21558099ca95ddecb95631ba39f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000441.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 785.415 89.465 791.130 97.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.550 93.840 242.680 102.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.895 96.405 344.080 111.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.455 86.415 92.820 94.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.085 153.490 231.535 175.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.800 120.655 229.855 167.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.545 137.860 268.380 147.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.960 74.075 255.675 84.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 791.345 106.570 803.350 129.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.310 112.690 168.735 137.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 769.085 83.250 774.660 94.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 426.525 133.505 452.570 223.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.765 91.485 28.695 98.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.060 96.890 5.505 104.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.480 112.240 500.625 121.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.845 114.775 541.895 132.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.445 84.600 768.285 93.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000456.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000456.txt
deleted file mode 100644
index 489e89d149f499ec4710041fb3d8cfdeed0ed14c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000456.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 761.500 84.445 768.150 93.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.450 120.295 250.565 166.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.100 153.620 231.895 175.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.315 109.680 146.355 139.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 64.180 110.030 91.495 141.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.220 86.190 93.100 95.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.020 93.105 239.500 102.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.880 137.765 268.360 147.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.635 114.545 541.920 132.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.240 111.875 500.890 121.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 257.715 72.415 268.845 83.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.655 125.215 391.190 161.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.590 96.425 343.880 112.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000467.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000467.txt
deleted file mode 100644
index 90a486fd67d18e6da80cbe1a1f406049a2bceac3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000467.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.240 111.875 500.565 121.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 333.230 120.855 359.895 156.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.635 114.545 541.920 132.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.040 119.980 257.760 165.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 264.345 71.875 274.575 83.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.500 84.715 768.150 93.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.880 137.765 268.360 147.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 115.705 108.025 137.905 143.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.100 153.620 231.895 175.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.590 96.425 343.880 112.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 74.385 109.940 94.515 142.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.525 86.525 89.215 94.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.660 94.135 241.780 102.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000472.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000472.txt
deleted file mode 100644
index bfe30cca9c1643ad49691aef2ec42c0decfa9688..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000472.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 110.065 110.050 130.915 144.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.500 84.715 768.150 93.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.350 110.620 100.020 143.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.880 137.765 268.360 147.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.635 114.545 541.920 132.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.315 86.525 90.040 94.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.240 111.875 500.565 121.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.400 71.875 279.325 83.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.100 153.620 231.650 174.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.590 96.425 343.880 112.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.465 119.555 259.450 172.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.020 93.430 242.665 102.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.685 120.705 355.130 155.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000477.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000477.txt
deleted file mode 100644
index 861bd8d4b94462c76c3281ee27c99ace670532c5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000477.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 217.465 119.555 259.450 172.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 266.770 71.190 279.950 82.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.075 109.020 110.855 143.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 104.130 109.015 123.090 144.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.020 94.045 243.040 102.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 313.335 117.820 347.610 169.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.500 84.715 768.150 93.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.880 137.765 268.360 147.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.525 86.525 89.215 94.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.590 96.425 343.880 112.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.240 111.875 500.565 121.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.635 114.545 541.920 132.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.100 153.620 231.650 174.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000481.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000481.txt
deleted file mode 100644
index 9df8a88bb8811765d0cd59f85457777a7e07a735..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000481.txt
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.880 137.765 268.360 147.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.500 84.715 768.150 93.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.295 109.805 119.265 143.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.100 153.620 231.650 174.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.590 96.425 343.880 112.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.995 86.655 88.690 94.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.425 93.655 242.685 102.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.635 114.545 541.920 132.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.675 117.150 339.615 169.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.240 111.875 500.565 121.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 270.045 71.000 285.200 82.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.385 119.080 260.915 172.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000486.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000486.txt
deleted file mode 100644
index 5da41ec77160896481c8cb82cc340606c35e9cb5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000486.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 79.905 86.935 88.595 95.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.500 84.715 768.150 93.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.590 96.425 343.880 112.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 97.715 109.505 122.885 143.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.705 109.715 100.875 143.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.100 153.620 231.650 174.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.880 135.075 268.485 147.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.935 117.540 325.190 169.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.555 119.185 261.955 165.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 271.835 70.585 285.505 82.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.020 94.120 242.640 102.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.240 111.875 500.565 121.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.635 114.545 541.920 132.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000493.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000493.txt
deleted file mode 100644
index ce9079f06b49d589de1dbd5e367c86ed1ec06d45..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000493.txt
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 403.585 56.020 409.950 65.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.855 112.290 500.740 121.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.905 114.745 542.140 132.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 274.310 70.160 286.385 82.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.770 96.250 339.525 110.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 265.410 116.595 292.405 150.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.235 153.380 231.620 174.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.760 118.860 262.195 166.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.930 136.895 268.375 147.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.490 93.825 242.890 102.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 111.295 109.860 134.965 144.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.750 86.900 90.150 95.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000505.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000505.txt
deleted file mode 100644
index 9ca26f8266ef6f3007cf5659e5f74a44c5fbd0ff..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000505.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 223.990 118.690 262.895 166.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.240 91.395 27.870 97.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.325 86.950 86.840 94.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.020 112.110 500.570 121.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 122.905 110.110 149.555 140.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.025 137.550 268.480 147.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 398.575 55.790 404.290 65.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.610 96.230 343.280 112.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.380 70.250 291.245 82.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.070 153.315 231.545 174.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.800 84.660 767.970 94.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.070 114.920 706.070 127.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.905 114.480 542.010 130.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.400 93.190 241.595 102.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000511.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000511.txt
deleted file mode 100644
index cf50c6c7bab2ddc82801136a8c8a0fe9f50bc783..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000511.txt
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 761.800 84.660 767.970 94.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.425 114.900 705.425 127.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.905 114.480 542.010 130.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.610 96.230 343.505 112.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 279.220 69.285 293.020 81.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.650 153.315 231.545 174.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.700 118.625 261.010 166.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.530 87.035 86.545 94.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.470 91.395 27.825 97.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 130.355 109.820 154.865 138.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.020 112.110 500.570 121.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.025 137.550 268.480 147.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.400 93.605 240.855 102.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000518.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000518.txt
deleted file mode 100644
index 2f82447d28e7dec9b213685700036d4be9b41457..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000518.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 203.350 153.315 231.545 174.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.860 118.625 259.610 166.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.530 87.035 86.505 94.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.800 91.435 27.995 97.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 141.145 109.630 166.980 136.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.020 112.110 500.570 121.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 753.420 87.035 758.505 92.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.025 137.180 268.480 147.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.400 93.605 240.855 102.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.510 84.660 768.340 93.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.015 114.880 229.640 154.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 392.095 55.805 397.305 65.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 283.950 69.175 296.350 81.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.610 96.230 343.505 112.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.700 114.520 541.805 130.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.720 114.120 703.515 126.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000525.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000525.txt
deleted file mode 100644
index 64c4c1ba7719b416c79f177d64c0e6ebea43ebd2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000525.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 22.820 91.405 27.980 97.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.530 87.035 86.380 94.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.980 86.260 758.255 92.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.510 84.660 768.340 93.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.575 113.895 228.915 154.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.400 93.605 240.855 102.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.025 137.180 268.480 147.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.020 112.110 500.570 121.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 149.560 111.355 174.860 134.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.860 118.625 259.610 166.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.340 153.315 231.545 174.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 287.835 68.755 300.135 80.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.610 96.105 343.505 112.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.700 114.520 541.805 130.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.930 113.540 702.290 125.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000537.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000537.txt
deleted file mode 100644
index ea8ee11b5f9ca10dfb419d8d700fc8fb3979f89d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000537.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 206.345 114.890 226.810 166.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.930 85.225 758.330 91.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.265 71.355 698.855 82.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 175.900 111.315 202.740 176.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.685 91.615 27.840 97.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.275 86.870 86.375 94.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.460 118.625 259.610 166.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.845 153.315 231.545 174.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.265 67.860 306.065 77.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.610 96.105 343.505 112.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.700 114.520 541.805 130.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.150 112.600 700.990 124.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.510 84.660 768.340 93.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.025 137.180 268.480 147.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.400 93.725 240.155 102.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.020 112.110 500.570 121.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000543.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000543.txt
deleted file mode 100644
index 40f0c5354fba67f5780ee97d60d6ce0c70581b21..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000543.txt
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 192.390 153.315 231.545 176.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.930 114.520 541.805 130.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.510 84.800 768.555 93.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.680 85.260 758.310 91.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.485 112.755 701.080 124.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 298.620 68.060 310.140 77.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.610 96.105 344.090 112.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.025 137.395 268.480 147.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.020 112.110 500.570 121.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.185 118.625 259.610 166.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.400 93.725 242.920 102.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.385 109.750 219.820 169.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000550.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000550.txt
deleted file mode 100644
index 53c31d3b0cacec9882632582c52fe0bde716acef..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000550.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 193.680 113.615 218.225 165.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.100 71.900 695.100 77.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.485 112.460 701.040 124.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.510 84.660 768.340 93.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 752.810 85.220 758.210 91.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.610 96.105 343.505 112.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.740 114.565 541.845 130.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.705 87.155 86.555 94.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.725 118.305 259.610 166.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.900 153.315 231.545 174.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 302.320 67.685 312.580 77.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.025 137.395 268.480 147.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.020 112.110 500.570 121.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.955 110.135 236.815 159.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.685 91.840 27.990 97.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000568.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000568.txt
deleted file mode 100644
index 29b8b7d8ed3124a612613bfc4815eb2dde77ebb6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000568.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 22.855 92.200 27.900 97.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 280.670 108.800 312.220 152.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.165 118.280 259.260 166.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.925 114.290 224.750 167.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.905 153.640 231.585 174.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.550 112.570 700.360 123.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 312.810 66.380 323.490 80.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.955 96.335 343.735 111.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.695 87.200 86.165 94.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.800 137.570 268.645 147.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 756.670 85.530 762.175 91.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.280 72.055 696.280 78.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.610 84.745 768.210 93.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.095 112.475 500.390 121.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.805 114.905 542.185 131.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000571.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000571.txt
deleted file mode 100644
index 6bd09d56a8d9586ab0b19fa14c0146c86c29c945..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000571.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 228.785 118.220 259.260 166.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.800 137.595 268.470 147.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.880 87.295 86.350 94.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.955 96.335 343.735 111.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 286.805 107.980 320.500 152.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.905 153.640 231.585 174.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.520 114.670 227.440 167.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.855 92.075 28.000 97.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.805 114.905 542.185 131.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.415 112.535 700.405 122.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.095 112.475 500.390 121.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 314.525 67.010 324.925 80.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 757.345 85.480 762.695 91.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.125 84.980 768.495 93.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.280 72.055 696.280 78.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000597.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000597.txt
deleted file mode 100644
index f0d3245663966d2a2a88a88f06bbcb55c418c3fd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000597.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 200.905 153.515 231.335 174.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.095 112.475 500.390 121.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.435 118.145 259.495 166.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 201.195 115.210 230.190 163.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.605 65.435 339.240 79.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.935 92.140 27.985 98.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.745 114.700 361.620 156.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.010 137.595 268.470 147.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.015 72.045 698.015 77.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.000 96.315 343.760 111.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.810 87.175 86.105 95.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 694.060 112.635 699.950 120.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.805 114.825 541.810 131.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.490 84.955 768.395 93.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000605.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000605.txt
deleted file mode 100644
index 9f80a564e388d00c9ff1213545166b26b367bcdb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000605.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 74.945 117.495 95.935 146.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 227.435 118.145 259.495 166.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.010 137.595 268.470 147.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.905 153.515 231.335 174.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.420 115.455 231.185 164.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.750 87.195 86.050 95.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.000 96.315 343.760 111.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 782.100 88.485 788.925 96.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 335.170 116.005 380.215 161.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.550 91.650 28.915 98.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.490 84.955 769.845 93.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.505 114.825 541.930 131.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 331.140 65.015 343.335 79.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.225 71.845 698.225 79.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.095 112.475 500.390 121.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000613.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000613.txt
deleted file mode 100644
index cdf02fc8461230767b5747e37697494c5b6292c8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000613.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 787.040 89.615 792.390 97.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.775 114.825 541.930 131.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.440 84.975 768.405 93.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.095 112.475 500.390 121.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 361.770 118.255 398.345 161.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.550 116.815 108.260 144.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 338.035 64.500 346.640 78.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.760 119.055 259.270 166.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.545 115.660 232.535 160.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.905 153.515 231.335 174.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 23.110 91.635 28.110 98.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.000 96.315 343.760 111.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.705 87.195 86.005 95.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.010 137.595 268.470 147.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000644.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000644.txt
deleted file mode 100644
index ae78b4edd9b113bf03f5f9b66570c3cfe8b9a205..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000644.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 7.685 194.690 65.435 317.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.640 114.795 542.150 132.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.760 112.020 500.370 121.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.170 63.830 375.910 80.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 77.260 110.455 92.290 143.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.975 137.455 268.410 147.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.935 96.375 344.155 111.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.865 118.505 256.750 166.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.840 153.200 231.470 174.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.175 115.015 232.495 157.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 135.505 116.170 153.850 137.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.690 84.930 768.735 93.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 495.285 130.775 552.305 219.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.310 86.870 87.175 95.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000646.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000646.txt
deleted file mode 100644
index 036b819188cb86764a94ad657106a4125848ed4b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000646.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 138.050 117.295 160.315 137.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.285 109.595 103.710 143.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.315 84.930 769.040 93.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 22.430 91.535 28.030 97.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.800 137.595 268.470 147.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.695 87.135 86.850 94.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.355 115.490 231.855 158.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.750 93.230 243.065 102.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.035 132.130 569.020 237.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 372.050 63.300 379.820 76.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.095 112.475 500.390 121.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.805 114.680 542.185 131.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.955 96.335 343.710 111.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 10.050 194.965 66.025 317.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 224.145 118.020 256.870 166.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.215 153.405 231.585 174.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000653.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000653.txt
deleted file mode 100644
index 993241999812f9b5c70bb194c5a109fd0ef518c4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000653.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 221.825 118.065 255.640 166.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.935 96.375 344.155 111.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.025 115.610 226.565 156.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.760 112.020 500.370 121.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.690 84.930 768.915 93.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.640 114.795 542.150 132.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 378.515 63.540 387.910 76.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 539.450 135.725 575.170 235.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.535 93.635 241.980 101.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.975 137.455 268.410 147.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.310 86.870 87.175 95.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 19.545 201.200 83.780 336.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 143.450 117.705 163.170 136.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.835 107.850 111.770 142.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.020 153.365 231.470 175.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000663.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000663.txt
deleted file mode 100644
index 5822bd2099bfc670974d8d53e0067db016d21356..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000663.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 78.930 86.870 87.620 95.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.775 93.635 241.980 101.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.975 137.455 268.410 147.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.770 119.615 253.465 166.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.770 114.430 221.960 157.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.840 153.365 231.470 174.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.690 84.930 768.915 93.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.640 114.795 542.150 132.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 389.765 62.850 395.000 76.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 585.790 142.335 626.170 198.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.935 96.375 344.155 111.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 35.655 206.885 113.985 349.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 155.030 119.200 170.075 134.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.760 112.020 500.370 121.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 110.045 105.550 127.750 136.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.310 89.270 792.760 97.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000664.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000664.txt
deleted file mode 100644
index 6a16f2bfdbb8555be54c957d98fbe5da2adfd702..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000664.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 590.960 143.265 647.925 215.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 391.485 62.750 397.060 75.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.640 120.020 246.870 166.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.975 137.455 268.410 147.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.775 93.635 241.980 101.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.640 114.795 542.150 132.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.690 84.930 768.915 93.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.760 112.020 500.370 121.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 786.010 88.910 791.010 96.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 116.750 104.590 130.695 133.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.465 207.850 115.140 353.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.935 96.375 344.155 111.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.930 86.870 87.620 95.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.840 153.365 231.470 174.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 157.205 118.940 172.465 133.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.495 114.430 222.425 157.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000696.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000696.txt
deleted file mode 100644
index 9aa0d7dd6f0eef4411e9b3e4b4a8d9d912112faf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000696.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 327.690 96.290 343.865 111.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.935 112.160 500.880 121.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.630 124.870 218.335 168.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 711.975 168.185 793.525 285.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.525 153.335 231.520 174.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.965 114.655 542.450 131.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.440 246.920 217.670 365.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.350 84.830 768.600 93.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 188.470 63.700 328.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.100 117.400 705.745 128.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.450 93.810 242.625 102.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.815 137.415 268.680 147.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 424.020 62.760 436.285 82.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.160 87.105 89.780 96.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.910 95.460 199.480 106.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000704.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000704.txt
deleted file mode 100644
index f1cd1be048d085038eabaed271121788563f1c60..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000704.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 204.045 93.570 216.565 104.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 228.095 120.395 247.155 164.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.855 86.875 88.065 94.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.690 96.215 344.015 111.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.405 93.265 243.115 102.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.640 137.235 268.800 147.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 483.935 112.160 500.880 121.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 755.815 85.260 761.200 92.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 12.050 198.125 97.830 351.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.775 117.035 705.010 127.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 158.285 256.545 277.615 446.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.925 114.580 542.410 131.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 787.320 179.180 829.465 232.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 190.075 124.115 218.865 168.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.405 153.455 231.640 174.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 185.780 116.015 201.040 168.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.695 84.550 768.490 93.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000713.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000713.txt
deleted file mode 100644
index 72b4d07c140393858799797066f2442ecfac0d1c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000713.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 225.735 91.460 238.000 105.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 485.300 112.290 500.915 121.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.805 115.285 198.250 175.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 40.090 209.140 122.915 373.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.760 116.475 705.515 127.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 235.370 93.785 242.885 101.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 210.785 271.825 327.890 479.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.840 137.285 268.505 147.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.035 86.940 89.395 96.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.855 96.305 344.270 111.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.745 114.690 541.925 131.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.640 153.475 231.390 174.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.800 123.050 221.985 167.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 262.720 119.215 284.070 156.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.345 84.500 768.320 93.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 751.050 85.010 756.050 91.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 830.695 190.450 887.825 268.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000735.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000735.txt
deleted file mode 100644
index 61937dc2da8c68766bdb3f5aae91954cff7fdd8d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000735.txt
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 767.625 83.495 772.895 93.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 386.105 307.040 515.580 522.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 162.270 117.455 191.600 176.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.150 120.900 232.715 165.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 152.125 239.655 270.920 437.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.965 87.065 87.530 95.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.055 153.425 231.650 174.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 277.050 89.250 295.960 116.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 648.875 73.895 655.440 80.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.505 114.930 542.185 131.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 469.715 63.285 478.220 82.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.100 112.190 500.445 121.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 311.440 121.570 339.015 169.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.375 84.860 768.940 93.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.865 96.490 341.620 111.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.990 84.995 752.140 90.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.135 114.780 704.135 127.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.775 93.680 242.350 101.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.795 137.445 268.555 147.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000745.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000745.txt
deleted file mode 100644
index 9822a28560b4dc2d990e09189e30cf9e77cc39d4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000745.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 761.580 85.015 768.570 93.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 289.580 89.620 306.100 117.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 697.075 113.915 703.075 126.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.625 84.750 752.095 90.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.580 153.425 231.435 174.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.015 96.300 339.685 110.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.430 126.105 343.450 170.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.680 114.730 542.100 131.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.910 264.830 345.920 488.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.100 87.065 85.275 94.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 151.795 116.835 167.140 134.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.740 120.465 226.895 168.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.175 93.680 242.235 102.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.100 112.190 500.580 121.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.385 63.165 489.600 82.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 504.135 324.055 586.575 496.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 686.680 138.595 699.190 149.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.795 137.445 268.555 147.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000748.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000748.txt
deleted file mode 100644
index c48dd9a95d16cede215a0c84a1b2438f8048d1d7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000748.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 193.285 153.530 231.325 175.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.015 96.300 344.270 110.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.135 93.680 242.615 102.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.100 86.875 87.905 94.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 295.540 90.890 312.310 111.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 483.485 63.390 490.575 82.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.580 85.015 768.445 93.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 317.300 126.975 346.490 170.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.680 114.730 542.100 131.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.230 120.465 226.585 168.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.670 114.070 702.670 126.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 147.980 115.775 166.370 134.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.500 329.645 624.665 509.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.200 268.705 333.405 489.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.795 137.445 268.555 147.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.100 112.190 500.580 121.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000754.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000754.txt
deleted file mode 100644
index 5b25a68cf93f289a16762daefe1f385ac9fdcd81..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000754.txt
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 305.520 89.600 325.850 112.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 760.215 84.730 768.375 93.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.680 114.730 542.100 131.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 316.705 128.730 354.590 170.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.675 153.530 231.325 174.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.815 119.455 230.400 167.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.365 115.965 164.970 135.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.100 86.875 85.430 94.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.015 96.300 343.825 110.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.780 93.845 242.645 102.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 591.395 327.605 682.770 511.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 242.475 286.520 382.740 527.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.100 112.190 500.580 121.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.795 137.445 268.370 147.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000799.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000799.txt
deleted file mode 100644
index a3a2e782daf789111e0c469263b652815e40058d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000799.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 421.005 95.545 445.200 129.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.480 412.795 409.995 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.000 93.740 242.705 103.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.850 137.455 268.525 147.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.195 111.740 500.440 121.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.650 112.385 697.650 122.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 487.590 151.685 522.905 217.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.440 64.965 551.890 84.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 79.105 114.455 100.400 145.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.390 114.880 542.255 132.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 874.235 386.390 960.140 540.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 581.745 251.530 709.605 462.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.665 119.195 241.675 167.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.940 153.465 231.750 174.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.845 86.250 93.095 96.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.160 84.455 768.305 94.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.610 84.755 753.235 90.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.045 96.475 344.400 112.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000822.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000822.txt
deleted file mode 100644
index cb93c73644dcab5f2fab4e9edb9ef762fb49350b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000822.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 489.915 111.740 500.440 121.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 562.475 66.460 574.675 85.300 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 651.975 72.395 661.540 81.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 450.725 107.685 466.390 131.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 370.750 250.635 482.415 474.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.120 413.480 408.275 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.000 93.740 242.705 103.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.850 137.455 268.525 147.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 470.540 97.420 491.920 132.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.050 119.575 246.385 167.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.845 86.250 93.680 94.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.610 84.755 752.785 90.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.940 153.465 231.750 174.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.045 96.475 344.400 112.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.390 114.880 542.255 132.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.160 84.455 768.525 94.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.705 167.840 656.425 232.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000827.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000827.txt
deleted file mode 100644
index 2b3410b48719caa47e2ba8060149111d67934559..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000827.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 199.940 153.465 231.750 174.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 570.295 66.250 579.295 85.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 641.450 172.830 686.585 242.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.160 84.455 768.525 94.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.390 114.880 542.255 132.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.530 119.575 246.385 167.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 303.650 252.625 418.140 475.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 653.385 72.710 661.600 80.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.045 96.475 344.400 112.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.120 413.480 409.640 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.845 86.250 93.240 94.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.850 137.455 268.525 147.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.535 93.770 242.700 102.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.885 107.685 466.390 131.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.745 84.755 752.785 90.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.465 97.025 503.315 132.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000838.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000838.txt
deleted file mode 100644
index e105eb3027500368678c7a1da3e75fbc14347159..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000838.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 655.590 73.105 661.545 80.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 486.995 113.165 498.925 121.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.025 84.870 752.415 90.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.635 84.990 768.345 93.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.795 153.160 231.560 174.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.685 93.765 242.570 102.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.210 86.510 92.815 94.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.900 250.040 309.735 436.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.515 411.610 414.870 540.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.250 107.610 464.950 130.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.650 98.675 516.055 127.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.535 119.890 244.830 166.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.885 96.495 344.120 111.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 583.125 67.455 590.025 74.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 703.045 182.515 744.180 278.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.750 137.215 268.420 147.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.010 114.575 541.905 130.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000839.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000839.txt
deleted file mode 100644
index bba0a83d08a921b106a80ecc07b80f2ba34bb14c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000839.txt
+++ /dev/null
@@ -1,17 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 487.145 113.165 499.415 121.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.025 84.870 752.415 90.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.795 73.105 661.755 81.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 584.035 67.530 589.035 74.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 529.010 114.575 541.905 130.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.635 84.990 768.345 93.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 712.055 182.385 748.525 279.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 448.250 107.610 464.950 130.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.885 96.495 344.120 111.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.750 137.215 268.420 147.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.125 98.870 516.530 127.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.180 251.915 306.025 437.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.210 86.510 92.815 94.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.515 411.610 414.490 540.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.535 119.890 244.830 166.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.685 93.765 242.570 102.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.795 153.160 231.560 174.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000850.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000850.txt
deleted file mode 100644
index 07122aaab7b309fb2ee5fec9dc182c00f1f77813..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000850.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 693.615 122.005 700.600 127.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.985 73.160 663.025 80.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.070 112.375 499.230 121.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 594.640 67.950 599.870 74.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.490 114.475 541.005 130.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 776.485 193.290 813.425 258.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.345 107.815 463.320 131.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.705 137.215 268.420 147.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 496.480 99.775 526.475 125.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.025 84.870 752.415 90.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.885 96.495 343.935 111.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.535 120.210 244.830 166.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.475 86.510 93.440 95.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.985 248.365 345.805 445.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.795 153.440 231.560 174.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.685 93.765 242.570 102.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.635 84.990 768.345 93.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.290 411.400 413.865 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000873.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000873.txt
deleted file mode 100644
index e6bbdf8aeb612a2c398a4c909e55e0171dd16b95..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000873.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 499.690 101.910 532.710 126.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.875 107.935 461.920 131.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.885 96.385 344.085 111.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.515 84.880 767.930 93.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 881.730 262.760 911.925 356.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.475 114.960 542.330 131.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.705 137.215 268.420 147.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.295 73.085 663.075 80.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.835 112.470 500.385 121.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.115 93.425 242.570 102.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.285 86.510 93.440 95.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.580 283.315 344.845 456.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.265 409.770 411.165 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.165 84.805 752.435 90.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.550 120.190 244.925 166.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.795 153.440 231.560 174.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000879.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000879.txt
deleted file mode 100644
index 273c1ca1f250d7b448163e5a0c9d5d09f084fd53..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000879.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 504.285 102.055 534.415 126.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.875 107.935 462.395 131.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.795 153.440 231.560 174.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.115 93.425 242.570 102.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 327.885 96.385 344.085 111.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.060 120.250 244.925 166.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.885 408.560 410.735 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.285 86.510 93.350 95.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.730 302.225 327.175 478.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.270 74.510 686.275 83.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.165 84.805 752.435 90.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 622.000 69.495 627.305 77.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.835 112.470 500.560 121.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.705 137.215 268.420 147.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.295 73.015 663.075 80.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.515 84.765 767.930 93.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000884.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000884.txt
deleted file mode 100644
index e1cd297f72de323965c85e74551ebd5307c1a8a7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000884.txt
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 445.845 107.790 463.310 132.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.040 111.640 500.675 121.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 245.800 408.950 410.310 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.975 119.885 696.490 127.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.805 73.080 663.195 81.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.585 86.245 93.215 94.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.835 84.535 753.050 91.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.945 153.715 231.480 174.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.740 120.335 244.160 170.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.270 96.480 344.035 111.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.355 102.545 535.830 126.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.110 137.290 268.535 147.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.355 84.500 767.905 94.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 164.390 317.275 291.695 526.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.420 93.665 242.320 103.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000889.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000889.txt
deleted file mode 100644
index 61714cf464ff32c0969730d863e751f3a6b2345a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000889.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 511.880 103.085 537.975 126.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.660 72.970 662.600 80.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.270 96.480 343.630 111.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.650 120.465 244.410 170.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 673.935 73.905 678.935 82.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.355 84.500 767.905 94.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.985 153.815 231.680 174.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 246.680 408.950 411.190 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.040 111.640 500.030 121.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.970 339.755 280.475 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.420 93.665 242.050 103.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.335 107.790 462.890 132.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.110 137.290 268.535 147.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.585 86.245 93.215 94.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.835 84.535 753.050 91.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.515 119.480 695.500 126.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000896.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000896.txt
deleted file mode 100644
index 3a48a3edf388dc64ef3db6150d4ffe0fab23b94b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000896.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 55.845 363.495 198.915 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.355 84.500 767.905 94.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.110 137.290 268.535 147.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.420 93.665 242.050 103.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 666.050 73.615 675.145 82.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 517.425 102.455 544.430 131.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.770 86.215 93.395 94.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.510 119.185 694.510 126.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.795 84.760 753.010 91.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.290 407.400 412.250 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.040 111.640 500.030 121.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.175 120.465 244.885 170.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.580 153.585 231.270 174.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.270 96.480 344.095 111.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.860 72.680 662.400 81.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.680 107.730 463.385 131.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000898.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000898.txt
deleted file mode 100644
index cef88584795bb453b1b83968180ad9bd13d1a894..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000898.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 761.355 84.645 768.180 93.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.770 86.215 93.395 94.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 689.470 119.185 694.470 126.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 665.405 73.520 673.445 82.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.920 84.515 752.805 91.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 249.650 406.090 412.610 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.040 111.640 500.030 121.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.175 120.465 244.885 170.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.580 153.585 231.270 174.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 518.510 102.120 546.280 131.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 50.075 370.810 193.145 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.110 137.290 268.535 147.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.760 93.665 242.390 102.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.680 107.730 463.385 131.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.270 96.480 344.095 111.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 656.860 72.680 662.400 81.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000920.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000920.txt
deleted file mode 100644
index 790b0f7c7c63ce26c7e8736e328abc539e9053b3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000920.txt
+++ /dev/null
@@ -1,16 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.175 111.770 500.725 121.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.700 86.590 93.365 96.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.190 103.705 564.105 132.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 12.185 388.510 130.515 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.975 386.140 400.900 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.020 120.155 244.540 171.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.415 107.915 463.750 131.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.100 70.315 696.710 79.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 655.335 72.105 662.140 80.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.145 96.280 344.140 112.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.280 84.500 767.890 93.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.980 84.875 752.655 90.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.580 137.455 268.585 147.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 803.170 292.010 909.430 460.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.640 153.745 231.660 174.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.155 93.545 243.065 102.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000936.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000936.txt
deleted file mode 100644
index 963bc62689ef2adca374bd115a295acf077ba94c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000936.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 446.415 107.915 463.750 131.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 192.835 153.745 231.660 175.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.020 120.155 244.540 171.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 638.485 72.095 648.515 79.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.425 93.495 242.955 102.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.105 86.345 93.765 96.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 387.860 130.640 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.215 114.890 695.930 126.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.570 103.705 560.125 131.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 284.290 352.870 429.980 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.280 84.500 767.890 93.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.980 84.875 752.655 90.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.175 111.770 500.725 121.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.580 137.455 268.585 147.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 671.920 73.520 679.860 82.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.255 296.235 751.980 467.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 659.425 72.910 667.930 81.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.145 96.280 344.140 112.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000944.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000944.txt
deleted file mode 100644
index 368f143b7f1f59b32bd9a2412f7235cf986ff917..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000944.txt
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 658.725 72.960 666.575 81.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.020 120.155 244.540 171.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.325 350.970 416.070 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.645 71.050 701.645 81.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.145 96.280 344.140 112.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.230 297.610 641.625 477.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 680.825 74.185 685.825 83.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.910 115.900 697.865 126.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.980 105.250 565.985 127.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 387.860 130.640 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.175 111.770 500.725 121.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.580 137.455 268.585 147.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 200.535 153.490 231.605 174.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.415 107.915 463.750 131.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.280 84.500 767.890 93.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.980 84.875 752.655 90.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.225 86.280 93.900 96.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.580 113.430 706.615 128.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.970 93.620 243.045 103.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000952.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000952.txt
deleted file mode 100644
index c50a413ced2cd8f7cb342db0957a8034b7e7e59c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000952.txt
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 527.510 114.875 542.280 131.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.285 71.015 701.965 81.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 397.790 292.125 541.855 478.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.530 116.395 698.400 126.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.045 137.560 268.215 147.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.325 112.245 500.580 121.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.595 86.470 93.405 96.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.295 354.890 375.315 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 380.555 131.460 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.860 84.735 752.890 90.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.470 84.590 767.870 93.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.975 114.915 705.480 126.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.530 153.610 231.460 174.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.765 120.480 244.935 166.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.175 93.925 242.485 102.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.155 96.350 344.005 110.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 446.555 107.780 463.480 131.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 545.545 106.540 566.705 127.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 657.625 72.990 665.685 81.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000980.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000980.txt
deleted file mode 100644
index 01a21133d988a896a1ae38cd6f8b917fce487dde..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000980.txt
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 202.100 153.445 231.670 174.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.615 120.565 244.415 166.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 241.850 330.775 355.870 540.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 196.125 277.065 269.360 390.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 3.905 381.110 132.470 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.400 93.550 242.660 102.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.015 95.815 343.800 111.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.405 84.885 768.885 94.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.835 107.810 463.815 131.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.720 84.715 753.055 90.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.730 114.885 542.080 131.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 643.340 71.600 648.545 79.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.575 70.910 700.575 81.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.695 69.030 615.540 76.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 602.300 112.465 627.060 148.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.100 431.520 960.295 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.905 137.335 268.540 147.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.880 86.310 93.405 94.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.630 111.880 500.410 121.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000982.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000982.txt
deleted file mode 100644
index ab0527682fbd33eb4839b74101e50c71631c673f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000982.txt
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 328.015 96.390 343.405 111.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.835 107.810 463.320 131.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.100 153.445 231.670 174.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 215.615 120.565 244.415 166.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 250.830 323.110 355.870 540.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.780 273.610 266.180 403.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 1.765 380.895 139.495 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.575 70.910 700.575 81.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 609.580 68.880 614.830 76.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.280 86.360 93.360 94.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.630 111.880 500.410 121.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.625 114.800 542.065 130.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.720 84.715 753.425 90.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 642.690 71.475 648.020 79.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.905 137.335 268.540 147.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.250 93.700 242.560 102.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.100 431.520 960.295 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.405 84.885 769.180 94.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000993.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000993.txt
deleted file mode 100644
index c4b1abde8f91db32f0728749bf7f06f24f1f0cc5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/000993.txt
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 902.100 430.280 960.295 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.785 137.335 268.415 147.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.580 114.855 542.170 131.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 11.565 378.735 156.330 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.280 86.360 93.030 94.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 268.670 301.430 413.945 539.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 179.340 266.070 267.995 404.945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.890 120.000 244.770 165.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.015 96.390 343.950 111.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.100 153.545 231.670 174.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.805 84.715 753.610 90.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 445.325 107.825 463.275 131.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.790 93.720 242.805 101.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.240 84.925 769.525 94.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.485 70.340 701.485 81.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 645.970 117.335 674.115 152.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.045 68.540 607.020 75.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 634.550 70.470 639.550 79.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.630 111.880 500.410 121.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001019.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001019.txt
deleted file mode 100644
index 684c8205c07587360ecf53095f39cdca3eeea789..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001019.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 106.780 260.185 183.440 372.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.655 114.955 542.220 131.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.485 112.460 698.800 124.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.325 112.245 500.905 121.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 244.045 137.590 268.385 147.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.030 430.720 960.000 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 255.600 240.140 352.580 461.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.465 84.940 768.530 93.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 447.810 106.855 463.685 131.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 739.140 130.985 769.090 207.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.155 96.350 344.005 110.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.690 84.625 752.540 90.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 617.240 69.295 627.400 77.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 20.395 201.405 97.560 337.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.865 71.000 701.015 81.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.480 120.265 245.600 167.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.355 93.410 242.610 102.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 580.575 67.470 586.435 74.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 96.825 5.125 104.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 80.215 86.775 89.430 95.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.635 153.090 231.330 173.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.180 353.210 319.550 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001035.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001035.txt
deleted file mode 100644
index 7eb97fb8d3af942aec132605a5a8c46be28afeef..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001035.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 328.185 96.315 344.035 111.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.390 94.220 242.725 102.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.895 86.705 88.960 95.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.480 112.940 697.480 122.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.675 112.525 500.565 121.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.630 106.420 462.005 131.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.340 84.940 768.345 93.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 182.610 424.860 345.585 540.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 205.295 220.625 275.000 413.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.160 261.100 157.260 371.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 78.095 204.500 127.995 337.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.150 96.885 5.265 104.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.605 120.725 245.780 167.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.440 68.790 626.565 77.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 565.690 66.950 575.325 83.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.095 431.375 960.000 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 768.180 141.630 812.360 224.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.525 84.810 753.185 91.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.795 70.940 701.170 81.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.875 152.585 231.515 173.850 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.890 137.425 268.280 147.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.640 114.820 541.710 131.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001037.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001037.txt
deleted file mode 100644
index 7b351213470aabf74479453190da0dc00ebc17e6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001037.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 527.640 114.820 541.710 131.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.645 70.665 701.265 80.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 564.335 66.940 574.315 83.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.890 137.425 268.280 147.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 770.730 141.170 811.765 224.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.095 431.375 960.000 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 619.215 68.710 626.570 77.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.060 113.245 697.060 123.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.185 96.410 343.645 111.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.150 96.885 5.265 104.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.415 152.970 231.745 174.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.845 120.275 246.020 167.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 83.655 203.695 129.740 336.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.050 94.220 242.725 102.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.650 106.545 462.130 131.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.675 112.525 500.725 121.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 199.005 218.955 273.085 413.725 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 120.160 262.500 161.335 372.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.640 86.460 90.030 95.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.565 84.760 753.030 90.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 762.135 84.930 768.370 93.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 181.455 431.670 351.085 540.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001041.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001041.txt
deleted file mode 100644
index 9f30333d444139796d2bf92c30d6c7f7ffe795a5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001041.txt
+++ /dev/null
@@ -1,21 +0,0 @@
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.420 112.655 500.725 121.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.240 94.025 242.920 101.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.150 96.885 5.235 104.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 449.230 106.690 463.130 131.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.095 431.375 960.000 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.915 70.615 701.110 80.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.920 265.225 170.965 372.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.840 215.205 269.500 412.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 180.005 436.020 356.215 540.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.940 84.855 752.980 90.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.950 143.090 811.940 228.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.640 114.820 541.710 131.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 563.190 66.835 571.085 83.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 620.520 69.100 627.090 77.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.185 96.410 343.710 111.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 82.760 86.645 90.400 95.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 95.010 204.195 135.730 348.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.765 84.610 768.545 93.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.110 120.275 245.500 169.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.890 137.425 268.280 147.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.415 153.025 231.745 174.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001053.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001053.txt
deleted file mode 100644
index 71a24e29aa8199b058e74ef373fa9ad210945d0d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001053.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 -0.150 96.885 5.235 104.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 121.330 208.505 207.760 365.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 216.870 119.565 248.020 167.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.110 94.025 242.790 101.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.890 137.425 268.280 147.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.200 153.460 231.760 174.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.305 112.600 500.610 121.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.835 114.870 541.900 131.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 900.095 430.265 960.000 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 202.625 202.475 292.665 375.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 186.825 434.150 364.100 540.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 161.235 275.445 209.250 347.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 552.115 66.355 560.790 83.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 774.105 151.575 821.165 243.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.110 70.775 701.110 80.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 618.060 68.805 623.800 77.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.890 84.750 752.980 90.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.480 85.045 768.215 93.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.090 86.195 93.315 96.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.185 96.410 343.710 111.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001060.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001060.txt
deleted file mode 100644
index 563e871756582863d1ad2ab9d32f1eb92941a7e2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001060.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 900.095 430.265 960.000 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 114.250 216.580 184.295 370.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.850 153.140 822.800 245.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 547.820 66.290 556.450 82.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.590 84.900 768.435 93.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.110 70.775 701.110 80.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.225 96.370 343.750 111.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.910 86.065 94.325 94.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.305 112.600 500.610 120.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.755 114.830 541.820 131.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.890 137.425 268.280 147.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.010 119.565 248.820 167.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.770 153.570 231.550 173.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.150 96.885 5.235 104.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.110 94.025 242.790 101.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.890 84.750 752.980 90.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 188.910 279.550 256.475 437.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.675 199.450 296.315 374.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 187.420 431.895 363.575 540.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 613.510 68.730 619.350 76.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001066.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001066.txt
deleted file mode 100644
index c8fd04a9edde9c89c3cb4eaa65983e9454e56e61..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001066.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 527.620 114.550 542.005 131.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.390 393.020 333.475 540.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.750 288.250 275.735 418.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 102.735 220.940 179.070 372.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 221.525 199.020 302.365 374.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.115 112.525 500.320 121.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.045 97.115 5.430 104.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 88.125 85.940 96.555 95.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.690 119.230 249.720 167.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.950 137.595 268.585 147.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 778.440 158.780 823.950 245.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.880 85.000 768.335 93.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.110 96.375 343.875 111.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.125 153.390 231.405 174.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.990 93.940 242.665 102.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.940 84.995 753.105 90.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.750 65.810 552.330 83.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 608.860 67.990 614.950 76.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.985 70.720 700.985 81.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 700.675 114.000 706.300 127.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001072.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001072.txt
deleted file mode 100644
index 347813cdd11798d662d8b8832d273c52b6d24559..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001072.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 602.130 68.085 613.245 76.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.985 70.720 700.985 81.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.940 84.995 753.105 90.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.990 93.940 242.665 102.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 541.425 65.765 547.640 82.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.175 96.375 343.675 111.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.115 112.525 500.320 121.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 775.315 160.265 830.820 246.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.850 85.000 768.305 93.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.950 137.595 268.585 147.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.940 114.890 542.030 132.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.515 197.800 299.320 313.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 -0.045 97.115 5.430 104.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.600 85.720 99.845 95.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.345 360.780 324.290 540.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 229.640 299.630 289.980 381.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 103.645 227.935 174.440 370.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.690 119.230 250.555 167.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 208.125 153.390 231.405 177.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.500 114.105 705.570 127.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001079.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001079.txt
deleted file mode 100644
index 64867405fa50855c7ff345849cd675ceca77581b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001079.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 -0.045 97.115 5.430 104.335 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.940 114.890 542.030 132.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.065 70.875 701.065 81.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.115 112.525 500.320 121.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.950 137.595 268.585 147.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 119.560 230.510 200.285 370.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 218.280 198.230 295.380 348.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 203.345 352.525 329.015 540.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 239.935 307.430 331.875 503.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.175 96.375 343.695 111.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 699.275 113.735 704.920 127.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.940 84.995 753.105 90.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.850 85.000 768.305 93.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 771.005 163.925 825.535 245.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 222.250 118.620 250.215 166.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 207.765 153.570 231.590 174.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 90.480 86.035 100.910 96.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 536.575 65.895 543.915 83.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.990 93.940 242.665 102.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 600.230 67.645 605.260 75.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001083.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001083.txt
deleted file mode 100644
index 9f7fbd0a607a3a1510fd450efe8aac6ac3739dab..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001083.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 328.205 96.375 343.990 111.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.120 308.965 324.675 502.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.445 114.725 541.835 131.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.730 84.950 768.270 93.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.955 198.175 296.500 339.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.855 153.490 231.615 174.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 126.735 235.745 217.875 345.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 96.790 5.165 103.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.825 118.630 250.845 168.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.960 137.315 268.535 147.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 698.550 113.120 704.030 126.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.260 114.865 696.325 126.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.320 351.550 328.410 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 765.600 164.735 819.590 252.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 595.520 67.550 601.070 75.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 535.160 65.485 540.160 73.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.915 84.710 752.955 91.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.275 70.925 701.435 80.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.520 85.385 99.970 95.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.135 112.785 500.470 121.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001105.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001105.txt
deleted file mode 100644
index d7a53a91a569192605170945b1f24402eee26d8e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001105.txt
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 516.620 65.250 524.150 82.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.745 85.075 768.225 93.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 329.495 178.445 344.545 187.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.470 431.560 960.000 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.205 96.375 343.990 111.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 577.735 66.240 583.260 74.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.275 70.925 701.275 81.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.085 84.675 752.235 90.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.405 93.875 242.415 102.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 701.330 117.575 706.330 128.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.805 163.035 737.935 277.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.440 113.005 702.500 125.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.960 137.435 268.420 147.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 96.890 5.270 104.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.685 86.060 96.495 95.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 223.660 255.645 276.390 369.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 146.215 209.965 219.215 348.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.980 153.490 231.740 174.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 217.885 118.700 250.385 167.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.165 365.240 338.810 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.865 308.470 322.780 496.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.135 112.785 500.470 121.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.445 114.725 541.835 131.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001107.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001107.txt
deleted file mode 100644
index 11d6e40e1d23d585154356c3e745b5d753c8d843..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001107.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 206.980 153.490 231.740 174.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.960 137.435 268.420 147.565 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 96.890 5.270 104.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.885 113.005 702.500 125.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 512.965 65.230 522.800 82.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.745 84.985 768.405 93.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 902.470 431.045 960.000 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 682.630 161.755 730.885 273.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 329.830 178.585 344.885 186.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 238.130 254.345 292.680 360.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.860 84.750 752.855 90.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.275 70.925 701.275 80.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 574.990 65.930 581.900 84.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.675 114.785 541.835 131.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.290 118.700 250.385 167.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 142.870 212.295 217.320 348.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.205 96.375 343.990 111.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 197.200 367.870 336.390 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.135 112.785 500.470 121.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.795 93.700 243.160 102.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.610 86.260 95.980 96.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 243.430 312.160 320.740 495.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001123.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001123.txt
deleted file mode 100644
index adf871237902532d44fff750b23691dd1cd8aa77..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001123.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 328.040 96.575 343.310 111.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.870 84.770 753.130 90.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.545 85.090 768.515 93.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 528.000 114.880 541.965 133.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.545 153.585 231.565 174.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.800 119.820 245.095 168.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 627.450 157.920 660.610 263.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 97.045 5.435 104.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.015 71.115 701.130 81.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 204.240 358.315 341.385 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.660 137.535 268.070 147.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.650 112.565 700.080 124.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.340 431.160 960.000 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.915 86.295 96.020 96.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 502.320 64.990 510.690 82.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 559.375 65.545 571.995 84.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.460 93.760 242.835 102.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.345 112.245 500.135 121.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.005 230.070 165.770 390.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 323.810 274.460 407.685 478.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001128.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001128.txt
deleted file mode 100644
index 8d946e773843f221c33d6766cd566ba71139dc90..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001128.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 528.000 114.880 541.965 133.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.545 85.090 768.515 93.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 747.100 84.770 753.130 90.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 696.035 70.580 701.035 81.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 63.570 235.820 172.645 390.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 601.585 155.450 633.315 199.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.075 120.015 244.570 168.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.295 153.025 231.565 174.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 693.425 112.630 699.530 124.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 97.045 5.225 104.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 558.500 65.040 565.765 84.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 498.655 64.660 505.370 82.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.485 430.705 960.000 540.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.040 96.575 344.250 111.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.180 93.850 242.555 102.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.345 112.245 500.135 121.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.660 137.535 268.070 147.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.685 357.335 321.590 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.915 86.295 96.020 96.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 367.305 282.140 475.865 480.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001131.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001131.txt
deleted file mode 100644
index 14a009c8a582c48ca4fc10fa4a357bd060ba12aa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001131.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 554.895 64.850 565.840 83.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 499.030 64.945 504.950 82.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.915 86.295 96.020 96.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 97.045 5.225 104.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.180 93.850 242.555 102.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.980 112.630 699.530 123.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.485 430.705 960.000 540.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.345 112.245 500.135 121.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.660 137.535 268.070 147.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 209.390 357.825 317.160 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 365.945 287.950 480.065 483.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 62.535 236.855 155.450 390.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 588.145 153.810 621.100 197.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.550 120.345 244.175 168.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.295 153.025 231.565 174.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.705 114.880 541.965 133.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.545 85.090 768.515 93.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.985 84.820 753.155 90.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.875 70.390 700.875 81.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.040 96.575 343.720 111.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001143.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001143.txt
deleted file mode 100644
index 768842f82e2258b99182389208a80b1b183c414a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001143.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 527.165 151.500 565.245 237.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 81.605 232.680 153.900 390.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 429.120 307.980 545.700 484.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 198.705 425.960 381.840 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.400 70.840 695.400 83.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.380 66.200 490.140 79.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.040 96.575 342.805 111.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.380 120.800 243.655 168.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.705 114.880 541.965 133.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.295 153.320 231.565 174.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.985 84.820 753.225 90.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.545 85.090 768.515 93.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.925 70.500 700.925 81.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.660 137.395 268.070 147.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 692.250 112.635 698.040 122.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.180 94.000 242.630 102.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.745 112.490 500.320 121.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.210 86.295 96.020 96.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 97.045 5.225 104.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 544.760 64.830 555.450 84.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.485 430.705 960.000 540.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.330 319.335 333.515 530.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001145.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001145.txt
deleted file mode 100644
index 5e0e7179f5d0eda10e5a6f4a436a79ef4b865db5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001145.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 213.380 120.800 243.655 168.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.295 153.320 231.565 174.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 85.450 230.970 163.980 391.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 521.160 150.605 557.660 238.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 193.740 433.810 379.590 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 434.755 312.460 550.890 484.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 484.110 64.130 490.345 81.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.905 112.635 698.040 122.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.660 137.395 268.070 147.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 226.330 319.335 336.375 529.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.485 430.705 960.000 540.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 97.045 5.225 104.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.255 86.155 96.065 95.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.745 112.490 500.320 121.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.180 94.000 242.630 102.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.545 85.090 768.515 93.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.985 84.820 753.225 90.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.705 114.880 541.965 133.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 543.895 64.830 555.170 83.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.040 96.575 342.805 111.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.925 70.500 700.925 81.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.475 70.955 695.770 82.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001147.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001147.txt
deleted file mode 100644
index 222457d56f473cf9d90c00d9cc5e77883c411c2a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001147.txt
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 901.485 430.705 960.000 540.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.905 112.635 698.040 122.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.660 137.395 268.070 147.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.745 112.490 500.320 121.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 542.820 64.655 553.195 83.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 695.925 70.500 700.925 81.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.180 94.000 242.630 102.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.255 86.155 96.065 95.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 97.045 5.225 104.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.360 71.345 695.920 82.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.040 96.575 343.935 111.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 225.680 319.335 317.350 444.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.545 85.090 768.515 93.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.985 84.820 753.225 90.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 437.265 317.220 555.200 477.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 89.120 229.890 169.375 387.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 189.760 439.775 375.050 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.295 153.320 231.565 174.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.705 114.880 541.965 132.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 514.030 150.605 551.595 237.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 213.380 120.800 243.785 168.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 482.205 64.095 488.570 82.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001156.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001156.txt
deleted file mode 100644
index 7fb588f6efe5ea6b51277686845c6e61b6be0c13..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001156.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 328.040 96.575 344.165 111.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 233.180 94.000 242.630 102.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.745 112.490 500.320 121.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 220.735 321.360 317.210 529.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.545 85.090 768.515 93.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.985 84.820 753.225 90.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.510 153.395 231.440 174.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.705 114.880 541.965 133.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 87.535 86.190 95.980 96.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 97.045 5.225 104.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 532.765 64.335 545.235 82.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.710 137.395 268.070 147.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.625 63.950 480.710 81.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 901.485 430.705 960.000 540.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 691.365 112.410 697.440 122.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 475.570 147.610 524.085 217.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 113.205 233.860 166.720 372.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 212.635 120.500 243.785 168.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 468.065 340.280 600.435 493.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 194.255 445.600 380.530 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001169.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001169.txt
deleted file mode 100644
index f55115c3416a9591a773df2ebe23339d4dd0fb81..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001169.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 195.820 445.220 385.165 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 508.020 363.940 634.980 501.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.565 114.805 542.050 132.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 443.320 151.820 504.110 229.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.770 84.840 768.835 93.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.390 112.940 697.295 120.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.820 137.260 268.185 147.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 523.155 63.665 529.730 83.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 903.645 431.685 960.000 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.800 63.780 469.890 81.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.605 84.375 753.080 91.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.630 93.655 242.800 102.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.230 96.330 344.010 111.900 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.225 112.075 500.450 121.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.370 320.120 321.470 530.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.145 235.485 191.820 368.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 96.925 5.520 104.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.195 86.140 96.120 96.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.515 153.500 231.800 174.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 214.350 120.965 244.415 167.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001170.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001170.txt
deleted file mode 100644
index f76342a7603dce041b0ef55d95ff2ba4d75365bf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels_hres/001170.txt
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-person 0.00 0 0.00 214.350 120.965 244.415 167.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 328.285 96.330 344.010 111.875 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 243.820 137.260 268.185 147.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 527.565 114.805 542.050 132.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 440.890 151.415 503.160 230.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 690.465 113.280 696.440 121.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 903.645 431.685 960.000 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 761.770 84.840 768.835 93.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 195.820 445.220 385.165 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 232.985 93.605 242.415 102.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 219.370 320.120 317.980 530.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 506.135 363.940 632.615 501.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 0.000 96.925 5.520 104.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 118.960 234.875 187.550 368.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 206.515 153.500 231.800 174.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 86.195 86.140 96.120 96.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 460.360 63.855 470.330 81.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 746.605 84.375 753.080 91.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0.00 0 0.00 522.395 63.320 528.900 83.330 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag 0.00 0 0.00 484.365 112.030 500.315 121.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000606.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000606.txt
deleted file mode 100644
index edab946d09fff461c7b51a855dc10201a411988c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000606.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1676.88 162.39 1744.53 270.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1221.19 64.12 1344.15 176.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 348.17 199.27 610.85 865.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 360.76 0.00 467.92 340.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 427.21 65.07 514.70 210.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000612.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000612.txt
deleted file mode 100644
index 2d7c654235a51fd1e843668199c1c8bfa4142bfa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000612.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 354.98 181.77 589.43 760.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1209.71 59.21 1346.28 177.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1676.65 162.63 1746.20 271.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 408.66 54.52 498.31 199.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 349.68 0.00 453.76 297.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000614.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000614.txt
deleted file mode 100644
index d65d4711cb7a0bb29c9694965b5f9e0318e7317e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000614.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 356.38 174.77 592.23 758.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1676.65 162.63 1746.20 271.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1211.82 56.41 1340.98 177.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 341.27 0.00 430.18 287.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 407.13 54.01 496.79 199.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 428.92 0.00 522.55 274.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000629.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000629.txt
deleted file mode 100644
index 8a12047aaa616a8fa8bf446fb991fa8219a33422..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000629.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1198.50 43.24 1319.02 175.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 424.87 0.00 531.99 292.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 370.88 46.73 440.32 176.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1676.88 163.82 1745.48 272.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 338.74 154.33 587.63 798.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 297.92 0.00 384.93 256.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 662.54 0.00 807.02 404.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000638.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000638.txt
deleted file mode 100644
index a28452c3219cf6bf67d46b6c99ee979c6ecbba1f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000638.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 285.11 0.00 366.25 214.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 336.43 56.89 410.85 190.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1678.32 164.30 1748.83 272.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 330.23 167.04 747.68 803.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 428.73 0.00 544.87 292.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 650.38 0.00 792.87 258.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1185.76 45.77 1304.83 169.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000644.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000644.txt
deleted file mode 100644
index 9363ea60981f81c82dd87e450b4a638851ef514b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000644.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1189.34 55.89 1302.52 163.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 453.65 0.00 578.15 290.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 654.61 0.00 798.16 401.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1697.51 180.16 1773.38 277.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 655.21 235.47 788.28 362.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 335.25 56.30 424.31 192.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 355.34 175.40 750.48 802.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000650.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000650.txt
deleted file mode 100644
index 293abb6154ae6328317da444adab5d4762668200..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000650.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 360.75 57.49 449.02 193.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 382.08 180.89 774.16 796.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 497.66 0.00 633.22 309.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1198.27 73.83 1316.38 177.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1729.86 202.98 1801.94 304.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 644.59 -0.86 803.45 403.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 652.35 234.53 804.26 364.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000661.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000661.txt
deleted file mode 100644
index 364152eb125d7914b87b28a2dfa99591d005ac8f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000661.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1243.21 88.22 1352.98 202.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 425.02 39.26 498.34 175.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 543.02 139.22 605.45 245.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 441.85 204.59 597.07 782.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 661.50 226.81 812.86 357.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 560.94 0.00 719.63 309.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1778.22 247.74 1848.68 346.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 664.34 0.00 833.87 432.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000669.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000669.txt
deleted file mode 100644
index 7e8aba4450fef9e5368f92eec82a5a324842830b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000669.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 586.29 127.40 654.15 224.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 681.25 232.82 817.31 399.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 591.48 92.31 624.24 149.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 453.45 32.35 514.81 168.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1240.83 83.97 1354.90 192.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 461.39 223.80 663.57 778.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1797.57 262.52 1870.33 361.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 610.67 0.00 744.18 330.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 700.82 7.43 854.70 489.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000685.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000685.txt
deleted file mode 100644
index ad0472ccae454b5252648a31e5fd3d7be03de560..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000685.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1212.86 66.88 1320.85 195.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 584.35 0.00 735.57 314.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 674.80 31.31 848.26 522.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1801.97 270.18 1874.73 368.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 683.58 285.38 808.24 468.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 637.77 121.99 691.70 227.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 575.48 109.02 626.39 179.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 483.04 284.97 709.86 915.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000688.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000688.txt
deleted file mode 100644
index cad57d8bdc6283aa93bb5eca16d5e7aa1dde2df8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000688.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 637.54 124.78 689.38 230.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 571.50 114.31 625.80 187.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1804.49 270.18 1874.73 369.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 684.86 295.82 814.87 481.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 491.37 297.46 711.25 917.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1204.12 65.27 1322.71 195.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 576.76 0.00 731.39 309.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 662.41 41.82 835.71 501.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000693.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000693.txt
deleted file mode 100644
index 38f7e0a451243bfd9a30d36e2be45df522135187..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000693.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 683.27 330.25 809.40 513.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 568.71 122.47 621.23 196.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 638.79 56.00 818.13 510.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1804.49 270.18 1874.73 369.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1197.56 64.98 1319.02 195.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 572.00 0.68 729.34 322.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 490.03 324.33 720.48 918.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000701.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000701.txt
deleted file mode 100644
index db850f3bc39318e8a65a52b84880c77d3d83c385..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000701.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 677.13 359.01 825.62 560.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1808.43 270.40 1875.16 369.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 571.71 138.32 625.21 213.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1198.01 65.27 1319.47 195.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 616.94 78.76 806.28 386.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 574.04 0.00 740.64 310.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 474.32 361.10 711.32 1012.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 459.18 0.00 537.91 173.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000703.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000703.txt
deleted file mode 100644
index f013e38f66d2505180da8456cb9dc08dc6ed1fbd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000703.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 460.16 0.00 538.62 184.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 465.08 381.18 711.42 1014.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 612.81 85.98 808.17 651.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 673.23 381.19 831.29 569.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 576.25 0.76 747.27 320.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 575.85 151.85 617.34 229.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1807.91 271.00 1874.55 372.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1190.97 63.67 1296.90 195.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000733.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000733.txt
deleted file mode 100644
index a938aab1476603dd88d2709d1d81ea1c353a1dde..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000733.txt
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 563.61 221.26 617.61 312.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 694.30 249.87 979.52 890.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 576.88 37.27 755.71 511.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 405.29 395.66 648.91 1011.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 843.67 559.81 1052.06 777.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1809.72 273.38 1875.36 361.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1217.03 73.09 1289.39 189.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 463.84 0.00 535.27 92.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 481.56 0.00 581.54 231.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 669.21 260.56 739.57 370.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000736.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000736.txt
deleted file mode 100644
index 06fa261e87aefcd24c31d29c36bc0c3892cebd55..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000736.txt
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 400.55 386.13 633.39 1011.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 670.55 267.62 740.90 392.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 560.25 230.27 614.25 321.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 575.95 46.32 754.78 510.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 707.50 269.47 1021.83 890.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 872.97 578.33 1081.36 773.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1809.55 272.53 1875.19 361.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1214.33 73.09 1286.69 189.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 463.84 0.00 535.27 86.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 491.79 0.00 581.54 231.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000740.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000740.txt
deleted file mode 100644
index 162373af2026892b370a183f76e22abd7f6ffea9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000740.txt
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 396.93 380.11 624.96 1011.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 559.37 242.63 613.37 334.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 570.60 54.39 754.78 533.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 750.89 307.93 1058.31 885.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 922.73 589.53 1131.12 783.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 463.84 0.00 529.16 78.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 498.47 0.00 579.76 231.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 673.20 291.00 743.56 416.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1809.55 272.53 1875.19 361.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1211.86 72.64 1287.81 189.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000742.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000742.txt
deleted file mode 100644
index 70975d9cc5cba23bced596cd08b1624a45d831bf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000742.txt
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 396.93 378.89 624.96 1011.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 939.52 599.23 1147.91 792.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 750.89 319.01 1080.52 888.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 569.65 61.87 759.37 566.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1211.86 72.64 1290.07 189.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 463.84 0.00 529.16 74.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 498.47 0.00 577.98 231.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 560.08 252.17 614.08 343.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 676.09 302.57 746.45 427.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1809.55 272.53 1875.19 361.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000743.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000743.txt
deleted file mode 100644
index 14fa68c2e45cb0e6c78a9c8242a62b1ec9a959df..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000743.txt
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 944.37 599.23 1166.19 792.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 749.79 331.09 1094.79 888.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 396.93 376.46 624.96 1011.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 675.61 309.32 745.97 434.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 465.85 0.00 529.16 74.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1211.18 72.19 1289.39 189.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1809.55 272.53 1875.19 361.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 569.65 67.70 759.37 567.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 560.25 255.53 614.25 347.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 498.47 0.00 577.98 231.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000748.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000748.txt
deleted file mode 100644
index 06d0555442b3ef22e9475dfa3e0f856380bfd4be..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000748.txt
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 993.62 623.48 1217.31 817.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 392.04 370.34 624.96 1011.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 498.47 0.00 577.98 231.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 564.84 278.48 616.20 370.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 567.73 82.40 775.99 601.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 752.91 376.31 1159.81 899.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1209.83 68.82 1289.88 188.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 465.85 0.00 527.31 68.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 584.04 0.00 726.50 189.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 678.72 342.17 758.68 465.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1809.55 272.53 1875.19 361.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000758.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000758.txt
deleted file mode 100644
index 2167ab93646f952bc921d0b7a016e2e9b35a4721..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000758.txt
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1809.03 271.67 1874.68 360.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1207.30 69.97 1292.65 189.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 581.36 323.45 627.15 410.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 600.10 106.11 808.69 607.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 471.54 0.00 533.00 59.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 499.28 0.00 578.95 204.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 387.10 370.34 638.54 1011.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 979.74 402.67 1347.58 937.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1191.08 656.94 1363.50 813.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 710.99 403.00 802.81 526.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 570.63 0.00 719.75 255.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000775.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000775.txt
deleted file mode 100644
index 30ef5aa7d54217fea9e62bd1ca7040b1106f3211..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000775.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 505.72 0.00 614.20 192.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 567.19 10.42 738.20 469.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 750.07 527.31 845.06 649.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 529.78 0.00 588.98 53.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 584.36 190.12 832.57 744.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 376.09 377.81 622.11 1010.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1237.20 496.87 1552.95 874.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000786.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000786.txt
deleted file mode 100644
index 831f64178a3f29cca43e19c137cb5d5c2b968f16..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000786.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 537.07 0.00 601.41 37.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 588.16 482.60 641.90 606.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 558.79 0.00 626.26 177.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 557.10 44.79 729.70 481.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 600.64 242.18 880.66 820.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1334.51 522.37 1683.81 871.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 617.39 0.00 749.35 132.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 361.51 407.12 621.49 1010.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000796.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000796.txt
deleted file mode 100644
index 3db9e4ae3e216be71c346dcc09f7967a0520aa88..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000796.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 849.61 624.12 961.46 736.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 645.13 534.50 751.70 670.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 552.69 70.44 722.21 558.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 363.06 420.68 623.72 1011.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 656.48 287.66 937.37 843.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1797.91 271.65 1875.18 373.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1402.52 506.17 1791.22 868.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 556.89 0.00 630.50 175.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 618.74 0.00 756.46 148.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000802.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000802.txt
deleted file mode 100644
index 6e7690a0951d42cbcb2fd03e97d4925208bfaa02..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000802.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 684.39 581.62 778.93 724.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 723.09 311.12 970.73 896.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1397.22 550.87 1809.11 873.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 887.70 627.76 993.23 738.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 562.55 94.49 743.65 598.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 365.56 418.53 626.10 1018.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000803.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000803.txt
deleted file mode 100644
index 5ae80370cde0b2693ba1e84d81ace4317dbe8a3e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000803.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1409.49 547.60 1821.37 870.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 891.33 629.99 996.87 740.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 562.55 98.32 747.48 605.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 365.56 418.53 624.58 1009.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 690.49 594.70 785.03 737.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 723.09 317.05 978.15 906.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000811.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000811.txt
deleted file mode 100644
index 9341193118d26dbfa5fe1a20c5c7c0127bf4f463..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000811.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1804.27 272.50 1877.93 398.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1192.97 78.96 1294.20 193.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1548.80 575.17 1881.83 897.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 587.80 0.00 741.55 224.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 962.82 636.46 1026.83 732.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 761.70 669.81 882.23 803.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 578.09 123.37 785.34 606.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 758.75 357.33 1036.25 922.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 361.19 423.92 621.62 1010.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000821.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000821.txt
deleted file mode 100644
index 4d3bc0c1ecbfd3e6e07d533295a244da75c5016b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000821.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1192.97 78.96 1294.20 193.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1804.27 272.50 1877.93 398.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 819.04 401.82 1140.90 928.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 873.23 748.98 1015.87 859.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 581.29 0.00 737.97 284.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1578.40 575.79 1911.56 902.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 590.52 174.33 790.31 716.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 361.19 418.76 621.62 1010.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000836.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000836.txt
deleted file mode 100644
index a82f63f469da4c59e7ccac58cbcdf2400013eb53..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000836.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 910.62 436.14 1251.06 943.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 599.03 0.27 768.86 385.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1782.75 563.34 1913.69 772.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1098.17 789.72 1205.83 870.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 365.28 412.18 618.88 1007.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 630.11 237.72 818.92 793.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 579.94 409.20 643.55 553.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000847.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000847.txt
deleted file mode 100644
index 84a85c00304c5d1a113665f00691eab72edaff1b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000847.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 379.36 411.41 621.75 1010.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 600.96 7.65 779.43 481.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 680.13 282.41 903.12 810.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 973.63 453.56 1349.28 904.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1727.97 582.11 1920.00 836.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1237.49 758.17 1300.53 853.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 653.07 474.89 713.68 626.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000857.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000857.txt
deleted file mode 100644
index 63defc451a37a7fd660dbcba353f99fdc8491c26..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000857.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1817.88 272.38 1874.95 357.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 737.97 336.61 971.03 880.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 705.77 532.81 797.46 696.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1043.58 483.19 1417.29 892.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1742.35 598.68 1920.00 823.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1194.74 77.31 1292.81 192.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 388.69 409.00 622.77 1008.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 596.03 22.80 782.16 481.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000862.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000862.txt
deleted file mode 100644
index d93fa2aa6f1dcd9c6d7cbc1bb7b321d779c7a848..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000862.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1815.62 272.92 1874.36 349.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 395.17 413.59 618.26 1009.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1337.11 758.82 1386.02 842.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1065.44 492.01 1411.28 871.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1199.49 79.46 1291.29 190.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 596.06 35.74 783.70 543.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 748.96 355.57 1010.69 878.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 747.87 569.01 834.90 727.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000864.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000864.txt
deleted file mode 100644
index b4391e3ec2a1e1466a701e1a479daeefff620bad..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000864.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1077.12 492.01 1422.95 871.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 763.26 581.23 850.29 740.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 748.96 355.57 1010.69 878.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1199.49 79.77 1291.29 191.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1335.77 761.66 1382.47 838.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 597.02 42.52 786.90 553.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 395.17 413.59 618.26 1009.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1815.62 272.92 1874.36 349.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000878.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000878.txt
deleted file mode 100644
index 07cf3a05461e509bb60eb59192ab17da6164fe91..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000878.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1198.85 79.77 1288.43 191.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 833.29 395.64 1104.12 882.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 607.98 73.16 810.50 579.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1110.34 487.00 1429.45 872.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 826.87 622.63 953.73 776.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1367.41 761.38 1409.34 837.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 395.17 413.59 618.26 1009.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1815.98 272.92 1874.72 349.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000894.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000894.txt
deleted file mode 100644
index 9aecc1ef96c04742853697267758085902b64813..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000894.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 1426.96 782.79 1474.67 844.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1198.85 79.77 1288.43 191.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 395.17 398.58 621.41 1009.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1816.15 272.92 1874.89 349.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 937.15 385.32 1186.04 879.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 585.45 130.44 814.60 706.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1158.76 509.80 1519.65 873.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 929.92 609.74 1043.60 758.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000911.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000911.txt
deleted file mode 100644
index 16f8349631124350c10ae7bb0e28b65b25654c12..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000911.txt
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 586.11 194.39 828.99 805.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 648.51 0.00 756.44 197.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1196.18 77.37 1293.36 189.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1600.80 201.75 1671.83 283.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1805.23 272.53 1877.35 366.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 379.88 370.66 622.70 1011.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1436.63 773.18 1485.56 861.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1037.73 633.52 1170.36 779.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1204.67 498.15 1548.54 875.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1017.73 407.80 1334.44 870.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000914.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000914.txt
deleted file mode 100644
index 9c282f80f5b276aaf22139f2bfe81f340eaac61b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000914.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 1053.48 634.60 1186.11 782.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1199.89 498.15 1548.54 875.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1435.99 773.18 1485.56 861.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1204.30 79.99 1294.35 193.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1615.11 200.27 1675.43 280.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 383.72 368.33 622.70 1011.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 592.73 208.66 838.90 803.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 648.51 0.00 749.98 199.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1027.78 426.90 1348.44 870.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000929.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000929.txt
deleted file mode 100644
index fbd240022f94c356f0d24c0c3c5ebdb860858ac7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000929.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 607.17 0.00 742.79 231.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 639.63 261.00 921.55 912.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 376.53 362.58 627.39 1008.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1222.78 514.98 1605.56 878.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1088.61 412.80 1410.64 869.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1134.03 609.31 1254.20 758.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1176.38 73.61 1286.02 186.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1450.68 778.93 1532.96 872.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1612.06 201.99 1676.21 284.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000939.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000939.txt
deleted file mode 100644
index 78df38bc365fd2f56860c32bb862bc603f9e937e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000939.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1827.21 271.89 1875.09 339.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 378.73 366.63 623.42 1011.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 597.78 0.00 741.57 262.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 690.84 308.03 967.93 926.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1105.51 417.04 1479.20 874.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1188.31 638.76 1307.78 774.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1321.97 529.96 1656.18 915.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1442.83 793.88 1571.77 916.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1151.79 64.56 1280.03 195.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000957.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000957.txt
deleted file mode 100644
index b1446c323d3b3a5d907e825b80f0bbeb74edaa7f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000957.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1138.50 56.72 1244.68 187.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1812.46 272.59 1874.87 338.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1423.18 533.72 1730.39 871.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1564.29 808.28 1638.61 867.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1283.77 645.97 1402.14 783.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1178.08 465.38 1538.54 870.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 774.01 358.95 1087.98 933.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 589.95 0.00 741.67 336.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 388.23 374.02 622.58 1011.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000963.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000963.txt
deleted file mode 100644
index bcc8b323e04d8129c4da9f5e8f1e5a0b2c539c59..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000963.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1454.78 531.83 1761.01 872.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1602.86 800.98 1673.38 869.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1320.01 632.62 1433.08 768.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1803.72 272.50 1877.38 398.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1237.20 467.11 1568.54 866.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 599.33 0.00 754.29 339.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1125.25 52.45 1236.31 188.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 387.21 381.42 621.62 1011.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 783.97 354.81 1146.29 934.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000991.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000991.txt
deleted file mode 100644
index 81f8fdc26afc5366916261aaca9efa5b93f4970e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000991.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1612.87 601.26 1873.37 868.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1470.64 663.00 1576.43 795.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1341.05 507.91 1705.63 873.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 976.57 434.44 1380.03 907.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1094.82 50.82 1209.24 174.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1811.42 272.50 1877.38 398.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 381.70 392.47 623.00 1011.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 607.68 21.10 783.39 474.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1736.60 827.31 1785.18 886.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000994.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000994.txt
deleted file mode 100644
index 037230bab809dee244cac9f9a8a7f434ccafb1df..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/000994.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 1746.30 821.78 1793.38 883.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1561.36 601.26 1882.41 949.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1484.91 663.56 1590.70 795.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1341.05 507.91 1705.63 873.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 381.70 392.47 623.00 1011.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1809.30 271.43 1875.25 397.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1094.03 50.03 1206.36 173.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1027.55 438.44 1406.02 911.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 607.77 24.26 791.32 492.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001009.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001009.txt
deleted file mode 100644
index b8532d7d503c33702ca2f69cb0226ebcad3d35d5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001009.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 652.47 71.07 857.01 522.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 379.71 388.31 620.47 1010.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1430.51 526.17 1752.32 863.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1095.09 47.13 1200.39 176.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1042.19 425.90 1482.91 911.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1554.25 675.16 1647.43 790.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1660.35 614.58 1917.19 884.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1782.24 813.62 1819.78 867.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1810.14 271.16 1876.28 391.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001012.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001012.txt
deleted file mode 100644
index a3dda91885e81bbb2707f9ab4e34e7d5254794e4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001012.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1810.14 271.16 1876.28 391.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1795.63 811.77 1830.05 870.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1657.21 624.02 1917.16 889.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1573.12 680.43 1666.29 794.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1440.86 536.49 1771.58 864.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1094.81 47.13 1200.11 176.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1088.39 418.42 1504.53 875.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 653.47 83.24 867.00 563.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 379.71 388.31 620.47 1010.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001026.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001026.txt
deleted file mode 100644
index 022aac31ee014ad7d22e0568a89e67db3798e1bb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001026.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1809.67 270.93 1876.98 383.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1738.36 624.02 1920.00 864.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1817.12 829.97 1851.26 867.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1197.17 441.69 1556.98 876.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1634.58 704.88 1717.34 806.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 649.37 119.10 863.51 635.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1521.82 563.90 1815.69 865.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 379.71 384.20 620.47 1010.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1097.41 42.64 1199.24 173.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001034.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001034.txt
deleted file mode 100644
index 2e2c212e1e95797cc40002d0ef6da5235f4db788..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001034.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 1686.49 627.80 1920.00 901.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1662.53 690.16 1748.59 801.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1205.83 468.14 1624.70 876.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1566.91 543.68 1859.51 868.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1810.18 271.40 1875.22 348.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1839.19 303.97 1874.20 349.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 636.92 141.14 852.82 639.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 385.15 381.27 625.94 1014.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1091.25 39.09 1181.12 177.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001053.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001053.txt
deleted file mode 100644
index a6c51666472fbb623df3f4d9719b3bba7441eeee..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001053.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 390.00 355.95 623.89 1010.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 206.82 837.89 578.03 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1322.85 508.15 1695.35 873.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 636.28 225.84 894.41 791.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1603.34 573.03 1893.62 883.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1808.34 271.64 1877.51 374.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1737.51 698.98 1810.84 800.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1750.40 651.31 1920.00 860.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001063.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001063.txt
deleted file mode 100644
index fb82e8ceeefe866e48fafb6b856bdafea5aecd35..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001063.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 3 0 0.00 240.13 785.79 530.68 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 390.58 348.00 621.69 1012.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 682.50 289.93 927.87 906.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1640.23 572.12 1896.44 882.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1764.73 712.22 1823.97 798.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1832.97 281.88 1881.58 339.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1402.31 487.84 1744.84 871.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001068.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001068.txt
deleted file mode 100644
index fc664580e9a5f7cae451da5f7823dd94848f5b36..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001068.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1812.87 284.13 1881.99 349.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1674.64 565.42 1922.40 862.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1776.93 703.07 1843.24 794.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 709.49 330.25 955.24 917.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1431.35 488.46 1757.40 866.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 390.23 341.94 632.88 999.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 257.37 771.66 543.46 1081.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001087.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001087.txt
deleted file mode 100644
index bbc4871176f79e8c5b2684b7e440109d4a51145a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001087.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 468.83 339.24 662.69 801.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 809.42 413.49 1157.55 926.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 444.49 730.29 779.10 1081.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1711.57 621.29 1921.46 865.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1835.15 704.41 1887.71 782.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 815.61 493.63 960.77 709.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1504.17 543.40 1834.28 875.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1843.71 294.41 1886.24 334.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001093.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001093.txt
deleted file mode 100644
index 371cf5d4fbaf3cbc901c6d76e23b1989dbc88daa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001093.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 521.31 337.83 726.40 819.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 886.60 505.03 1027.62 732.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 818.09 420.13 1244.47 928.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1847.42 706.13 1903.92 791.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1743.68 628.74 1920.00 871.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 513.42 695.97 893.16 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1523.92 534.47 1861.63 879.16 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001103.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001103.txt
deleted file mode 100644
index 7db93b672edbb27837a9b1bb587abcc6e4f6660d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001103.txt
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 940.33 5.26 1058.06 111.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1659.85 233.86 1725.75 322.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1839.30 298.29 1901.98 383.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1421.16 167.73 1494.44 252.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 557.69 654.65 927.94 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1536.59 544.03 1886.01 906.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 952.68 426.31 1318.44 951.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 962.44 520.51 1100.82 738.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 578.54 333.46 789.25 785.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1866.34 716.65 1919.33 793.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1753.73 629.62 1920.00 867.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001106.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001106.txt
deleted file mode 100644
index dc668d825632c838c4683701d615caa095c915db..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001106.txt
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1839.30 298.29 1901.98 383.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1659.85 233.86 1725.75 322.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1868.26 716.23 1920.00 791.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 940.33 5.26 1058.06 111.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1421.16 167.73 1494.44 252.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 983.52 531.70 1121.89 749.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 972.29 421.41 1336.42 899.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 557.69 638.78 923.97 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 585.57 333.46 796.28 785.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1554.61 532.77 1904.03 894.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1777.43 629.62 1920.00 847.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001118.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001118.txt
deleted file mode 100644
index a724d02411c9cd867455b4583815aa4b8431da1e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001118.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 1787.64 659.98 1920.00 854.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1609.25 553.31 1892.45 869.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1083.81 584.98 1256.15 804.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 976.40 461.78 1441.27 899.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 557.76 575.47 848.88 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 679.81 316.06 905.50 819.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1837.49 300.09 1901.03 388.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1683.70 237.40 1732.66 323.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 1878.73 722.06 1920.00 788.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001129.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001129.txt
deleted file mode 100644
index fd51990bfa42a00138b61cb859d0e505a50422d9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001129.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1836.35 294.65 1895.57 384.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1113.87 476.43 1500.39 878.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 754.34 300.06 989.91 894.80 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 535.23 549.02 1074.37 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1813.98 675.04 1921.30 858.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1610.57 589.63 1894.53 876.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1151.63 608.53 1328.10 825.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001152.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001152.txt
deleted file mode 100644
index fd6aba3757c679315eae5573046f80942bc73e03..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001152.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 1264.99 526.42 1501.22 767.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 843.19 394.04 1166.63 881.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 537.14 543.69 1216.09 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1241.88 473.41 1575.08 876.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1834.92 288.44 1895.67 391.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1705.84 641.98 1917.27 866.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001182.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001182.txt
deleted file mode 100644
index e483c0c9af72e4530911bd1225d7b95d2da77c0c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001182.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1335.34 572.74 1718.24 874.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1438.51 566.91 1595.80 738.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1732.51 659.06 1920.00 877.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 544.26 514.21 1069.91 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1075.48 448.22 1410.36 880.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001187.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001187.txt
deleted file mode 100644
index 6f65ddfe0ac356afc258d440e59897aacf3ddf16..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001187.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1050.22 442.40 1449.70 907.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1142.96 62.33 1241.41 172.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1455.15 577.14 1614.13 735.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1434.13 591.50 1731.94 861.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 539.53 496.73 877.60 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1758.84 701.81 1920.00 868.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001204.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001204.txt
deleted file mode 100644
index 8014b7afedba95c0a5d7f0f1cd229d925ad23a86..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001204.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 1539.62 571.38 1672.90 720.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1846.95 306.05 1906.36 373.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1223.31 82.97 1314.14 193.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1098.09 511.85 1580.12 873.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 566.40 468.73 838.09 1082.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1573.43 200.90 1650.21 285.44 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1454.76 560.17 1797.96 865.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001230.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001230.txt
deleted file mode 100644
index 7ed2e8c50d647f2c168feba14d17206c005c529d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001230.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 802.10 403.60 1179.86 1021.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1377.31 514.76 1695.96 871.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1632.49 644.63 1756.11 774.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1610.59 610.53 1879.37 864.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1786.23 693.17 1920.00 872.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1207.59 79.21 1323.54 195.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001232.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001232.txt
deleted file mode 100644
index 5297beee19a8f9e23362b5b83b60b556a6acd5b8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001232.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 1786.23 693.17 1920.00 872.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1211.48 81.87 1331.12 194.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1638.64 641.07 1766.47 776.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1616.93 610.08 1885.71 863.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 806.25 397.37 1175.02 1021.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1379.82 516.02 1697.67 872.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001240.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001240.txt
deleted file mode 100644
index 0263546ed8fa43e0c12b334b0bd8374731f7ed1c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001240.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 1676.26 648.81 1791.35 774.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1446.80 525.04 1727.72 954.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1699.20 616.96 1911.29 898.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 823.60 329.22 1242.86 997.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1241.43 95.67 1358.58 198.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001258.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001258.txt
deleted file mode 100644
index 6528241bfecc1be2cd270af46f5b36ad3f98f8e1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001258.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 1710.22 629.85 1803.63 778.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1319.97 106.14 1412.60 207.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1566.88 594.97 1903.09 955.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1411.17 553.74 1785.39 884.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 906.23 374.68 1425.32 868.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001262.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001262.txt
deleted file mode 100644
index ad7fa02987ca1fc95a6bd85656cf6fa53c5e86a5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001262.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1838.60 308.80 1900.45 383.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1592.17 574.91 1910.06 942.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1512.29 550.67 1797.67 953.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 940.31 389.55 1472.65 860.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001264.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001264.txt
deleted file mode 100644
index 4fbd56d94412cca7c6ad24988bedcfdbf2b7759f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001264.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1838.60 308.80 1900.45 383.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1592.17 574.91 1910.06 942.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1512.29 552.12 1800.56 932.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 972.09 395.80 1504.42 853.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001267.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001267.txt
deleted file mode 100644
index 83a3f1f42a15a2970d25745124969e4f907492af..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001267.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1030.11 399.27 1528.47 871.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1595.66 574.91 1910.06 930.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1512.29 552.84 1803.44 932.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1838.60 308.80 1900.45 383.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001269.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001269.txt
deleted file mode 100644
index f7b21b95812d516923a6a1ace560d6f1d995bfe0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001269.txt
+++ /dev/null
@@ -1,3 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1072.16 404.97 1548.72 877.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1507.20 554.65 1808.09 879.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1596.24 590.65 1909.09 923.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001287.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001287.txt
deleted file mode 100644
index a9a1283c43cd3485c5eab080a9d8806a0a68c010..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001287.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1177.51 389.04 1629.15 877.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1708.39 582.93 1920.00 886.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1469.54 514.85 1820.39 870.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1779.07 641.55 1876.82 773.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1868.85 309.54 1902.59 385.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1815.46 312.60 1872.70 382.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001303.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001303.txt
deleted file mode 100644
index c5e723d71749a94e78de3d30d3c0e6e6e2f34a81..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001303.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1869.03 309.73 1905.02 404.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1815.27 630.79 1920.00 767.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1810.32 311.54 1875.65 395.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1368.75 132.83 1470.68 245.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1474.00 503.28 1825.86 871.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1245.06 435.30 1688.16 875.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1236.04 76.95 1318.15 195.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1704.62 595.40 1920.00 896.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001312.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001312.txt
deleted file mode 100644
index ddbe9b33655d1c594e46de57d26e32fda8236fc4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001312.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-person 3 0 0.00 243.91 851.01 561.73 1079.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1256.63 480.14 1732.70 858.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1372.52 143.91 1461.26 227.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1186.53 53.05 1271.52 179.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 1582.58 504.87 1827.30 832.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001325.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001325.txt
deleted file mode 100644
index ba9c6216e0d4f9ef5e492b8230183bd88577ab5b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001325.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1871.22 310.57 1907.38 389.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 416.86 678.68 801.38 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1825.26 306.71 1876.25 385.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1709.46 610.99 1919.90 897.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1827.70 614.80 1919.62 747.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1361.51 525.64 1765.05 878.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1558.21 509.88 1827.72 901.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1102.09 33.30 1191.04 159.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001336.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001336.txt
deleted file mode 100644
index 24fb0de6577ae82ae16f2ed27807591ff7518e9f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001336.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1590.47 513.67 1835.02 867.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1709.72 611.86 1920.00 899.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 568.60 551.98 940.67 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1404.62 543.38 1753.30 878.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1823.33 640.12 1913.49 775.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1823.84 302.32 1876.85 381.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1866.39 310.60 1905.98 410.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001353.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001353.txt
deleted file mode 100644
index ac17ea4711dc88c198c64bbe06e20a8d3b57f5b8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001353.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1383.42 516.02 1761.19 881.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 740.70 412.71 1154.26 961.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1580.53 515.06 1836.47 830.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1858.42 310.31 1907.62 393.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1709.02 616.44 1920.00 899.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1824.82 620.08 1920.00 775.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001373.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001373.txt
deleted file mode 100644
index dd7c9e621bdf30e71d6f558fb6e648b606e4d548..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001373.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 735.13 -0.26 912.96 398.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1308.71 460.18 1709.74 871.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 996.96 457.37 1428.18 945.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1709.17 618.53 1920.00 898.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1614.71 536.84 1847.10 841.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1829.35 651.81 1914.37 758.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001377.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001377.txt
deleted file mode 100644
index 5317dcca4926d348744aa00522b586f2b086360d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001377.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1308.71 465.12 1704.80 871.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 735.13 -0.26 894.83 398.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 996.96 453.62 1446.40 945.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1555.54 544.40 1854.28 892.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1833.44 646.88 1920.12 758.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1709.17 616.97 1920.00 898.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001406.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001406.txt
deleted file mode 100644
index e1f9962797266c43e1b4c07496cdaee177dfd8fd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001406.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1158.71 399.51 1551.66 869.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1666.49 534.01 1876.48 822.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1308.71 465.12 1743.97 871.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1826.11 616.32 1920.73 760.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1710.11 614.85 1920.00 898.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 612.52 0.00 790.23 451.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001410.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001410.txt
deleted file mode 100644
index c624f2634a6302c9905e4d28eba0bb65c366ec45..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001410.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 1710.11 612.19 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1826.11 615.01 1920.73 758.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 611.25 0.00 780.33 462.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1158.71 411.86 1555.22 872.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1308.71 471.25 1756.21 871.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1668.68 530.73 1879.22 820.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001411.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001411.txt
deleted file mode 100644
index 66d791bdd9f181c0950c1b04f3d579e87e750b9f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001411.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 1826.11 615.01 1920.73 758.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1158.71 416.23 1555.22 872.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1308.71 471.25 1756.21 871.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1669.78 530.73 1880.32 820.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1710.11 612.19 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 608.90 0.00 778.57 465.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001421.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001421.txt
deleted file mode 100644
index 56bc9a7ece296a675830fb1966824daf341c30c6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001421.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1846.30 308.89 1908.21 401.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1552.32 530.22 1892.18 895.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1834.81 613.30 1920.73 743.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1711.32 614.34 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1136.60 421.84 1570.84 872.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1334.16 491.98 1776.12 871.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 596.60 0.00 769.80 486.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001426.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001426.txt
deleted file mode 100644
index b99f746a35c0b850497cf44b759ca2339bea9daf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001426.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1819.24 309.82 1907.69 422.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1548.38 542.20 1898.83 889.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1708.64 609.13 1920.00 896.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1135.66 415.29 1570.18 876.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1374.01 496.83 1794.61 873.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 595.28 0.00 771.96 488.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1823.69 633.15 1906.43 772.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001434.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001434.txt
deleted file mode 100644
index 2a8fb94dbd2c0f9d1144ec80b7a42529cf60bdce..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001434.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 1 1 0.00 1711.32 618.61 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1374.80 523.77 1824.15 872.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1136.60 417.58 1570.84 875.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 585.45 0.00 768.37 527.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1624.62 557.92 1914.30 907.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1852.62 308.89 1907.16 393.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1853.23 626.75 1920.00 761.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001440.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001440.txt
deleted file mode 100644
index 0b0cab3bbefee0dea8151deadefa22bb9dea46d0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001440.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1136.60 417.58 1570.84 875.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1380.64 537.73 1841.99 872.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 576.06 9.89 763.56 564.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1849.95 640.01 1920.00 754.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1852.62 308.89 1907.16 393.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 2 0.00 1714.17 562.72 1920.79 845.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1712.01 620.71 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001460.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001460.txt
deleted file mode 100644
index aa38b2f414c4046b7042b7fb61881e3cb93d8d9a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001460.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 557.21 42.90 749.47 626.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1857.29 308.25 1905.40 393.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1826.82 639.01 1920.00 751.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 623.24 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 3 0.00 1735.13 559.49 1920.00 799.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1534.46 555.59 1854.00 887.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1190.42 438.29 1597.56 867.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001463.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001463.txt
deleted file mode 100644
index 5294465608658582e6a7d7cc7ff0f35bf3dcf573..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001463.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1184.95 441.74 1603.03 870.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 557.74 50.73 757.50 650.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1541.76 547.61 1848.02 884.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 621.78 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 3 0.00 1733.35 556.71 1920.00 789.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1857.29 308.25 1905.74 393.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1826.46 634.45 1920.00 751.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001465.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001465.txt
deleted file mode 100644
index 4a9d41bfa0ef904eb098c390e3f190db6089b6e5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001465.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1189.24 440.88 1615.05 870.83 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 559.44 57.11 761.38 661.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 2 0.00 1724.28 557.64 1920.00 785.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1548.51 534.11 1848.03 882.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1830.55 619.10 1920.00 751.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 621.78 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1857.29 308.25 1905.74 397.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001471.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001471.txt
deleted file mode 100644
index c4bbd59f1b404fe72c61be7f3bc422c8e94319d7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001471.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1857.29 308.25 1905.74 395.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1444.55 510.55 1832.59 868.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1715.73 555.35 1918.14 779.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 621.48 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1825.40 616.26 1920.00 745.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 574.35 75.32 786.04 676.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1229.84 427.04 1628.40 869.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001478.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001478.txt
deleted file mode 100644
index 03be894d42d15a9de3f71a7030041369bf50af93..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001478.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 590.05 90.99 816.03 677.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1253.35 423.50 1638.53 869.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1444.55 488.28 1830.22 868.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1706.45 551.81 1918.14 774.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1823.36 617.95 1919.69 742.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1864.00 308.42 1907.23 386.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 621.77 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001488.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001488.txt
deleted file mode 100644
index 310a119ad87eec5e89397989f77487afc4c7883f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001488.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 592.61 114.16 822.42 773.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 620.58 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1820.57 617.72 1920.00 746.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1869.95 309.76 1907.97 387.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1255.49 457.90 1676.91 872.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1445.28 484.70 1843.22 869.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1710.79 549.70 1915.16 781.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001490.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001490.txt
deleted file mode 100644
index 30f72925f078de6f6347912840a7d211e3eea6f2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001490.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1713.87 550.14 1916.47 785.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 620.58 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1820.57 617.72 1920.00 746.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1869.95 309.76 1907.97 387.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1256.27 464.16 1678.47 872.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 587.00 118.98 824.10 783.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1636.39 486.89 1847.60 834.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001496.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001496.txt
deleted file mode 100644
index b0fbf3151e7884dc984977304cce26efd7de4304..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001496.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1845.66 309.76 1907.97 396.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1820.57 618.94 1920.00 746.77 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 623.18 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1254.90 496.34 1704.25 872.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 578.35 132.13 807.17 800.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1716.38 552.37 1916.91 788.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1660.16 503.71 1852.74 834.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001497.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001497.txt
deleted file mode 100644
index 451f6a52b5959a6ececea03bcbb171983b1bf0cf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001497.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1661.41 504.96 1853.99 834.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1716.38 552.37 1919.15 790.70 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 576.12 135.84 803.46 803.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1262.02 499.18 1714.92 872.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 623.18 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1823.72 618.94 1920.00 747.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1845.50 310.25 1907.81 410.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001505.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001505.txt
deleted file mode 100644
index 384ac96e4f6f45d80b1aa9bf2a6fcfeb5ee177f7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001505.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 547.63 151.28 788.55 804.61 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1845.69 310.82 1908.57 411.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1825.00 618.94 1920.00 747.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 623.18 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1705.14 555.07 1919.15 793.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1641.48 512.39 1855.24 836.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1272.95 513.87 1728.16 872.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001522.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001522.txt
deleted file mode 100644
index 5343aa36f3b144218db6984c0bc9e3e90fd54aed..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001522.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1700.37 557.77 1919.15 791.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1668.38 493.06 1844.47 801.29 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1854.05 312.94 1908.77 414.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 624.73 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1341.87 520.60 1705.41 866.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 544.89 188.82 792.35 826.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1382.74 139.64 1458.75 235.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001524.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001524.txt
deleted file mode 100644
index 3e7bf946cbcf07f4804a46b91dbd27dae8dbc4c2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001524.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 544.89 196.22 796.70 832.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1337.92 525.19 1706.62 866.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1665.20 491.59 1845.15 802.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1703.47 559.09 1918.70 790.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 626.79 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1382.74 138.19 1456.40 235.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1854.05 312.94 1908.77 414.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001525.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001525.txt
deleted file mode 100644
index 725aa7ef5912361bee0ce3dcf5cf23f2e7e89531..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001525.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1335.09 523.25 1704.03 866.59 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 549.50 198.63 796.70 835.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1382.74 136.90 1457.13 235.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1854.05 312.94 1908.77 410.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 626.79 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1707.86 559.09 1918.70 790.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1665.20 491.59 1845.15 797.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001533.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001533.txt
deleted file mode 100644
index 91fc38cf1e66d290898de2aa590834ccf0cf5796..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001533.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1382.74 133.97 1461.94 236.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1855.89 313.70 1908.38 412.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1651.43 471.50 1837.48 779.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 630.90 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1697.25 555.10 1918.19 790.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1328.11 515.34 1704.75 865.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 560.03 209.29 823.56 842.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001535.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001535.txt
deleted file mode 100644
index 58bde269a3d74ddac10f4246e2b1770ef569d277..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001535.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1650.48 466.25 1834.56 777.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 630.90 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1694.38 555.10 1918.19 790.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1382.74 133.97 1461.94 236.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1855.89 313.70 1908.38 412.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1328.11 515.34 1704.75 865.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 565.65 211.70 833.21 842.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001536.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001536.txt
deleted file mode 100644
index 5da6e11b36d0b454e636d1806cb8ff343070d828..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001536.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 1 1 0.00 1711.53 630.90 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1382.74 133.97 1461.94 236.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1857.01 313.70 1908.38 411.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1328.11 510.69 1703.42 865.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 569.31 217.19 836.87 842.69 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1694.38 555.10 1918.19 790.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1650.48 463.90 1832.21 777.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001546.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001546.txt
deleted file mode 100644
index aef41f7bb2eb675c1578d883373d286ff3c40d9e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001546.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1857.20 313.88 1908.38 411.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1376.17 127.17 1453.97 236.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1850.29 633.38 1905.15 735.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1698.78 553.79 1914.22 790.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 630.90 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 592.09 236.82 871.77 900.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1339.59 503.28 1706.13 865.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1660.04 450.64 1818.21 772.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001556.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001556.txt
deleted file mode 100644
index 8c51b558cbe903b6c2c487d432300943421a0692..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001556.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1652.68 448.24 1815.25 729.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1694.70 553.79 1914.67 789.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 630.90 1920.00 895.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 596.16 269.87 843.78 932.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1342.33 506.71 1699.26 865.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1835.05 640.20 1907.24 756.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1344.39 102.62 1418.40 221.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1857.75 314.62 1908.94 412.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001560.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001560.txt
deleted file mode 100644
index 153e8ede2c0cb8cec7bd41b5b01a6bb17aaf8a67..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001560.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 1652.68 448.24 1815.25 729.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 596.16 284.40 834.33 932.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1342.33 506.71 1701.31 865.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1329.44 95.32 1414.21 216.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1840.10 650.34 1908.18 744.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 632.90 1920.00 893.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1847.34 314.62 1908.01 405.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1629.39 553.79 1914.67 866.93 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001566.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001566.txt
deleted file mode 100644
index 16616a999d7a7713234826dd8b439e774a219e8b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001566.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 593.30 299.85 858.68 932.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1711.53 632.90 1920.00 893.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1694.70 553.79 1914.67 785.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1652.68 453.04 1815.78 717.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1344.20 506.71 1702.45 865.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1307.41 86.25 1378.39 195.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1845.10 314.62 1907.49 404.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1842.42 653.34 1908.18 747.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001579.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001579.txt
deleted file mode 100644
index be6e414de80b692610ac74a14b8991901d0b3ead..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001579.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 1843.55 643.54 1910.04 739.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1262.05 78.53 1327.52 190.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1846.37 312.85 1907.06 402.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1721.42 644.40 1920.00 893.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1697.45 547.83 1911.18 783.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1662.69 453.69 1817.79 717.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1336.03 513.24 1694.90 865.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 593.33 309.73 861.40 932.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001588.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001588.txt
deleted file mode 100644
index 6d3189dcd97d97336a9546371b57dfb5fb7ccba2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001588.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1833.60 309.79 1903.69 398.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1234.72 74.90 1322.26 196.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1665.06 453.69 1817.79 767.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1712.48 547.83 1911.70 783.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1721.42 650.05 1920.00 893.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 589.16 311.82 854.68 932.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1324.08 512.34 1696.14 865.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001611.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001611.txt
deleted file mode 100644
index 1c0099bdb55a2afae1383428f7cba1de10c76e4a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001611.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 586.70 319.05 847.99 932.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1400.19 507.36 1704.01 860.25 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1666.88 454.86 1818.38 765.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1702.44 544.68 1911.23 783.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1725.97 649.21 1920.00 906.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1121.56 39.15 1214.67 164.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1835.69 303.56 1898.32 394.89 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001624.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001624.txt
deleted file mode 100644
index 2e65025782b689fd2c4eed40c321f8021d212d05..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001624.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1666.50 454.86 1820.14 764.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1265.56 418.73 1663.29 871.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1726.62 649.21 1920.00 910.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1690.65 544.68 1911.23 861.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1084.60 26.46 1148.56 166.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1834.38 297.56 1897.01 392.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 588.48 319.65 851.85 932.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001625.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001625.txt
deleted file mode 100644
index 7122980c39701a9b0d6e0b9e0578b4891e75eb23..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001625.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1690.65 544.68 1911.23 861.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1667.13 454.86 1820.14 766.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1265.56 416.16 1663.29 871.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 588.48 319.65 851.85 932.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1080.08 24.33 1144.04 164.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1834.38 297.56 1897.01 392.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1726.62 649.21 1920.00 910.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001628.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001628.txt
deleted file mode 100644
index ca7b71613ae114f8b27ab29b8362f45cd522ef1e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001628.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1833.49 297.56 1896.12 393.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1726.62 649.21 1920.00 910.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 1054.56 25.19 1129.32 164.73 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1265.56 405.76 1659.76 871.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 588.48 319.65 850.07 932.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1696.35 545.13 1911.23 782.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1441.24 452.01 1820.14 868.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001640.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001640.txt
deleted file mode 100644
index 047916bbd4d90b26764ee080fa526e4b3a27e80c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001640.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1194.91 395.78 1603.97 874.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1441.24 452.01 1821.72 868.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 586.81 322.17 847.04 932.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1728.07 645.42 1920.00 910.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1833.49 297.56 1896.12 393.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1697.25 551.43 1912.08 783.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001641.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001641.txt
deleted file mode 100644
index 19e00772d1da2f64d63d37147856f1a2ed23a5e6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001641.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1833.49 297.56 1896.12 393.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 1728.07 645.42 1920.00 910.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1697.25 551.43 1912.08 783.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 586.81 322.17 847.04 932.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1192.20 395.78 1601.26 874.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1441.24 452.01 1821.72 868.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001667.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001667.txt
deleted file mode 100644
index 56c7c217bdd4047cc5af818cb10d51484a4d1636..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001667.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 584.84 316.06 831.74 937.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1703.34 577.17 1920.00 864.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1812.90 294.90 1891.41 391.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1439.22 454.08 1823.76 892.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 780.84 0.00 925.93 403.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1122.56 407.27 1586.14 886.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001671.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001671.txt
deleted file mode 100644
index b471966fb06a5c2c08d06098affe3f997d6acc5d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001671.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1041.04 396.85 1573.97 868.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 754.38 0.00 912.10 443.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1439.22 454.08 1823.76 892.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1703.34 577.17 1920.00 864.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1806.84 289.18 1888.96 371.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 584.84 316.06 831.74 937.32 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001689.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001689.txt
deleted file mode 100644
index d71dba9345ef1f0dc850e2fae2fedbdd85ab2609..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001689.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 568.32 302.37 824.94 933.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1442.10 450.76 1828.75 867.30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1601.45 581.83 1920.00 951.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 665.03 0.37 825.25 406.57 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1010.45 338.51 1417.38 881.51 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1808.91 276.78 1876.76 354.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 1836.93 314.81 1876.40 354.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001705.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001705.txt
deleted file mode 100644
index 9bbaf4cdebb48d937c38cc6244e777aae951d9fc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001705.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1441.42 453.24 1826.90 862.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 533.15 234.03 758.01 931.47 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1817.53 272.64 1875.71 369.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 598.08 5.28 770.03 430.33 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 982.56 354.29 1347.86 969.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1682.48 567.56 1920.00 896.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001708.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001708.txt
deleted file mode 100644
index ec69ee9ecee3b92497f0c301415b86a355c95bfc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001708.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 525.77 222.61 749.70 923.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 579.04 3.65 755.71 436.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 2 0.00 1752.15 569.83 1919.72 829.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1441.19 453.23 1827.48 861.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 958.06 355.70 1337.05 965.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1811.91 271.53 1875.11 352.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001713.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001713.txt
deleted file mode 100644
index 56befcb1c5a3e96357209620330f261bcfbc0b65..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001713.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 516.86 216.84 743.84 882.48 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1441.19 453.23 1827.48 861.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 836.87 377.14 1313.47 966.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 556.39 2.08 734.70 429.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1811.37 271.66 1874.79 367.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 2 0.00 1758.84 588.35 1919.72 825.54 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001717.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001717.txt
deleted file mode 100644
index 09d40f01d6a4d17ccf13588f21c8d67966daebc2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001717.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1810.64 271.66 1874.06 367.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1696.98 596.77 1919.72 879.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1441.19 453.23 1827.48 861.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 801.65 375.04 1260.52 975.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 513.61 211.01 740.58 881.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 550.40 1.08 725.92 394.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001725.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001725.txt
deleted file mode 100644
index df112d6bebc58f9febd8f9ad7ed70cb8a3479b7f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001725.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 546.94 0.00 746.65 427.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 503.54 210.44 740.58 881.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1441.19 453.23 1827.48 861.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 787.88 388.52 1169.96 978.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1810.64 271.66 1874.06 367.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1717.84 607.90 1919.72 891.74 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001755.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001755.txt
deleted file mode 100644
index 54a0605a176e8159139ad6720bc5bd0a915e9e61..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001755.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1809.74 271.11 1873.56 369.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1732.50 613.78 1920.00 885.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 523.14 200.51 748.39 882.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 585.60 0.00 800.10 427.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 643.27 513.56 1062.75 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1441.19 453.23 1827.48 861.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001780.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001780.txt
deleted file mode 100644
index 7f0a29787b229bc3003c958b5a821983875a41f8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001780.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1441.19 451.68 1824.39 861.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 409.24 730.12 826.18 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1811.61 271.85 1873.56 369.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1796.59 658.03 1920.00 870.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 577.03 221.68 805.12 768.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 576.70 0.00 747.48 393.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001784.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001784.txt
deleted file mode 100644
index 2caed317e09e9885b99496d2485cd1bff59a7ebb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001784.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 1790.46 673.52 1920.00 862.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1812.91 271.85 1873.37 369.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1441.19 449.90 1821.42 861.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 391.70 767.20 816.66 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 576.39 0.00 747.17 443.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 590.51 227.65 821.32 779.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001787.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001787.txt
deleted file mode 100644
index f611b4fb7f42294725300f0ebb587662dd54aecd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001787.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1436.68 448.17 1828.53 865.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 572.45 234.54 846.13 885.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1810.03 271.54 1871.86 343.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1748.11 685.56 1920.00 886.41 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 576.43 0.00 747.10 456.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 382.55 799.91 804.97 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001790.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001790.txt
deleted file mode 100644
index c37a70e34197a47d9f512b04d6e67918defefa4d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001790.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 3 0 0.00 379.21 818.78 793.59 1080.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1436.68 448.17 1828.53 865.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 572.45 241.03 933.33 885.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 576.43 0.00 749.53 456.84 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1810.43 273.97 1872.61 346.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1765.40 686.44 1920.00 876.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001798.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001798.txt
deleted file mode 100644
index 6fd4763a6c923e10669f2630d683a9b95e1172bb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001798.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 599.13 258.72 874.13 885.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1812.92 285.48 1882.56 387.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 572.72 0.00 747.95 458.43 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1441.19 450.73 1827.02 871.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1782.67 695.69 1920.00 885.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001804.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001804.txt
deleted file mode 100644
index fc20d26e1e1416f9db600fed0700a1c464b50f15..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001804.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1441.18 465.74 1829.94 875.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1820.17 292.33 1885.91 382.53 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 571.72 -0.46 739.79 458.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 618.45 263.41 864.00 886.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001810.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001810.txt
deleted file mode 100644
index b2dc03577062a5caad787ed69b63756e2a6141b4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001810.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 570.93 -0.46 739.79 458.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1812.32 296.74 1888.86 385.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1441.18 469.25 1829.94 869.86 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 622.92 267.08 873.61 886.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001816.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001816.txt
deleted file mode 100644
index 126e5786c2633b1f1d4ca2be4363239c7994fa0d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001816.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 569.56 0.00 739.65 459.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 644.15 270.28 919.18 887.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1811.12 297.64 1889.83 377.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1441.17 471.63 1825.64 869.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001820.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001820.txt
deleted file mode 100644
index d909b353a5fa5414ff348b04a2dfec8f1eaab8c0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001820.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 655.14 267.62 933.54 887.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 569.56 0.00 741.72 459.98 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1811.12 297.64 1890.43 377.96 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1441.17 471.63 1825.64 869.52 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001821.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001821.txt
deleted file mode 100644
index 4e83f907e00964901225f76f238470180cd90579..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001821.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1806.32 297.96 1891.80 378.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 567.57 0.00 741.80 463.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person -1 -1 0.00 1436.66 468.26 1824.30 861.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 652.26 263.48 933.94 888.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001852.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001852.txt
deleted file mode 100644
index e8aa3923b31635738ae93492111b0a3f627438d8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001852.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1520.01 490.60 1898.76 880.81 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 764.45 255.21 1025.13 911.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 559.71 0.00 737.69 455.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1811.06 282.45 1887.03 378.27 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001863.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001863.txt
deleted file mode 100644
index 8e178d5bc3a73dfe344a073a293d05bdcb9bc7a6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001863.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 1588.92 533.76 1920.00 884.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1838.69 279.14 1880.19 342.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 764.79 290.67 1067.51 914.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 561.29 0.00 737.78 454.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001865.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001865.txt
deleted file mode 100644
index 8ed5bec8c776fcc7f19454be2a47a6a9bd2b9363..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001865.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 1601.32 535.41 1920.00 889.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 567.96 0.00 736.81 454.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 764.79 297.61 1077.92 914.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1838.69 279.14 1880.19 342.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001911.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001911.txt
deleted file mode 100644
index 432b470a6b6c37288298696c1e3f170322d75f16..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001911.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 1678.45 480.34 1920.00 830.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1827.84 275.98 1876.15 343.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 921.54 351.90 1340.04 917.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 562.23 0.00 736.84 454.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001926.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001926.txt
deleted file mode 100644
index 60c120124c2e5d59985f6acf18f51d7c8ce393f9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001926.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 558.38 0.00 738.18 454.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1021.82 346.95 1382.79 876.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1676.94 497.63 1920.00 805.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1823.46 275.98 1876.15 343.07 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001930.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001930.txt
deleted file mode 100644
index f5709cedf63b8886bf655a1b95389e3e89d21f03..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001930.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 558.38 0.00 738.18 454.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1676.94 524.46 1920.00 805.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1021.82 358.89 1392.64 876.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1818.83 275.25 1875.77 343.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001940.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001940.txt
deleted file mode 100644
index 038cd03b60021e1c290c81e67e882d6fe32847ca..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001940.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 1021.82 387.70 1443.12 876.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 558.38 0.00 738.18 454.38 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1676.94 524.46 1920.00 805.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1818.83 275.25 1875.77 343.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001963.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001963.txt
deleted file mode 100644
index ac87a6eb0a2021a3e1aa7d553c4b4c4e6290f831..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001963.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 1698.62 528.96 1920.00 793.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1172.74 410.49 1528.98 868.37 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1824.99 278.70 1878.04 346.55 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 559.78 0.00 740.66 457.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001968.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001968.txt
deleted file mode 100644
index dff4c796d29b171da1c6669ed88a407721221aab..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001968.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 572.30 0.00 739.58 457.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1170.51 409.53 1540.33 873.72 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1824.27 278.51 1879.78 341.62 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1698.62 525.04 1920.00 789.66 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001974.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001974.txt
deleted file mode 100644
index fb3282c2080f1d9cf479f1ce123955e4a9fdf309..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001974.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 572.30 0.00 739.58 457.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1181.22 400.39 1557.59 867.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1825.08 278.83 1880.59 341.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1698.62 523.53 1920.00 788.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001978.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001978.txt
deleted file mode 100644
index 53dc76bc690f6915675da025cb17b0816a685632..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001978.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 1698.62 523.53 1920.00 788.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1825.08 278.83 1880.59 341.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1171.33 395.50 1567.43 869.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 572.30 0.00 739.58 457.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001982.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001982.txt
deleted file mode 100644
index 9b9aa8801bdb830c459b25b11fa2f4749f35af6b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001982.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 572.30 0.00 739.58 457.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1179.13 393.24 1578.53 870.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1825.08 278.83 1880.59 341.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1698.62 523.53 1920.00 788.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001988.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001988.txt
deleted file mode 100644
index 43de505b92a2d07eb314f293fa257134643bcad7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001988.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1823.78 278.83 1880.45 341.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1698.62 523.53 1920.00 788.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 575.08 0.00 739.58 457.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1207.66 393.24 1602.07 874.14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001990.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001990.txt
deleted file mode 100644
index 2441b2d1c86ef6e88b64d11398e93e78c3ce276e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/001990.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 1698.62 523.53 1920.00 788.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 575.08 0.00 739.58 457.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1823.78 278.83 1880.45 341.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1226.00 393.24 1602.07 863.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/002014.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/002014.txt
deleted file mode 100644
index 11f4133c3ce56d110622c883b49086ede29aa915..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/002014.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 1697.28 516.11 1920.00 792.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1238.80 441.62 1675.25 861.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1823.87 274.45 1874.51 339.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 575.08 0.00 739.58 457.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/002021.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/002021.txt
deleted file mode 100644
index 583cf670ce1c6598e0138d4c68a9f31ae0abd891..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/002021.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 1823.87 274.45 1874.51 339.71 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1697.28 516.11 1920.00 792.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 575.08 0.00 739.58 457.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1283.85 461.73 1698.42 857.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/002043.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/002043.txt
deleted file mode 100644
index 7bb04e396b5881a329208783c2ea66460e5285f8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/002043.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 575.08 0.00 739.58 457.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 1350.85 467.13 1707.55 862.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1840.59 291.92 1888.41 359.88 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1697.28 516.89 1920.00 789.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_debug/001982.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_debug/001982.txt
deleted file mode 100644
index 9b9aa8801bdb830c459b25b11fa2f4749f35af6b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_debug/001982.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 572.30 0.00 739.58 457.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1179.13 393.24 1578.53 870.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 1825.08 278.83 1880.59 341.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 1698.62 523.53 1920.00 788.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000606.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000606.txt
deleted file mode 100644
index 4179717af91971cd1f32fa8556200a7b90aaf719..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000606.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 838.440 81.195 872.265 135.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 610.595 32.060 672.075 88.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 174.085 99.635 305.425 432.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 180.380 0.000 233.960 170.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 213.605 32.535 257.350 105.220 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000612.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000612.txt
deleted file mode 100644
index d83a25cd2a90c5cc5c025305cc465d9a9bc78c8f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000612.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 177.490 90.885 294.715 380.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 604.855 29.605 673.140 88.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 838.325 81.315 873.100 135.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 204.330 27.260 249.155 99.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 174.840 0.000 226.880 148.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000614.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000614.txt
deleted file mode 100644
index 24e6ff2cf10faf41e717fe52f0e2963c66aaace2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000614.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 178.190 87.385 296.115 379.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 838.325 81.315 873.100 135.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 605.910 28.205 670.490 88.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 170.635 0.000 215.090 143.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 203.565 27.005 248.395 99.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 214.460 0.000 261.275 137.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000629.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000629.txt
deleted file mode 100644
index 18ee31a179419af7943851d0aca394fa220858d8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000629.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 599.250 21.620 659.510 87.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 212.435 0.000 265.995 146.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 185.440 23.365 220.160 88.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 838.440 81.910 872.740 136.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 169.370 77.165 293.815 399.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 148.960 0.000 192.465 128.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 331.270 0.000 403.510 202.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000638.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000638.txt
deleted file mode 100644
index 7ac3ba258f7c505a7b082f3bcc2021cdd7856dd5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000638.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 142.555 0.000 183.125 107.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 168.215 28.445 205.425 95.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 839.160 82.150 874.415 136.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 165.115 83.520 373.840 401.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 214.365 0.000 272.435 146.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 325.190 0.000 396.435 129.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 592.880 22.885 652.415 84.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000644.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000644.txt
deleted file mode 100644
index 554de03401e376aebd1f97e359ebd8327897606d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000644.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 594.670 27.945 651.260 81.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 226.825 0.000 289.075 145.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 327.305 0.000 399.080 200.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 848.755 90.080 886.690 138.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 327.605 117.735 394.140 181.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 167.625 28.150 212.155 96.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 177.670 87.700 375.240 401.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000650.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000650.txt
deleted file mode 100644
index 079c1d9325eb953318b1229c264937cd7cd8db55..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000650.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 180.375 28.745 224.510 96.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 191.040 90.445 387.080 398.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 248.830 0.000 316.610 154.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 599.135 36.915 658.190 88.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 864.930 101.490 900.970 152.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 322.295 -0.430 401.725 201.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 326.175 117.265 402.130 182.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000661.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000661.txt
deleted file mode 100644
index 981a519fca657e349a79f6c19350dd74a2f0a591..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000661.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 621.605 44.110 676.490 101.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 212.510 19.630 249.170 87.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 271.510 69.610 302.725 122.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 220.925 102.295 298.535 391.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 330.750 113.405 406.430 178.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 280.470 0.000 359.815 154.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 889.110 123.870 924.340 173.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 332.170 0.000 416.935 216.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000669.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000669.txt
deleted file mode 100644
index 40ac16b5f3234b7e911543440dba31ea5186eb5b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000669.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 293.145 63.700 327.075 112.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 340.625 116.410 408.655 199.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 295.740 46.155 312.120 74.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 226.725 16.175 257.405 84.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 620.415 41.985 677.450 96.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 230.695 111.900 331.785 389.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 898.785 131.260 935.165 180.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 305.335 0.000 372.090 165.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 350.410 3.715 427.350 244.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000685.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000685.txt
deleted file mode 100644
index dfcf67384ae457a5f34f9478344cc77cf2871751..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000685.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 606.430 33.440 660.425 97.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 292.175 0.000 367.785 157.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 337.400 15.655 424.130 261.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 900.985 135.090 937.365 184.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 341.790 142.690 404.120 234.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 318.885 60.995 345.850 113.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 287.740 54.510 313.195 89.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 241.520 142.485 354.930 457.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000688.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000688.txt
deleted file mode 100644
index 845bf3b1e415d41654907d543e8e1052d4e8daf7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000688.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 318.770 62.390 344.690 115.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 285.750 57.155 312.900 93.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 902.245 135.090 937.365 184.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 342.430 147.910 407.435 240.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 245.685 148.730 355.625 458.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 602.060 32.635 661.355 97.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 288.380 0.000 365.695 154.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 331.205 20.910 417.855 250.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000693.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000693.txt
deleted file mode 100644
index de53a01d3bc6265e1d07cb851c11c54e3dcc6163..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000693.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 341.635 165.125 404.700 256.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 284.355 61.235 310.615 98.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 319.395 28.000 409.065 255.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 902.245 135.090 937.365 184.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 598.780 32.490 659.510 97.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 286.000 0.340 364.670 161.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 245.015 162.165 360.240 459.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000701.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000701.txt
deleted file mode 100644
index a4f3ed830824aa1f2aec364682c14c2fca8aca36..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000701.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 338.565 179.505 412.810 280.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 904.215 135.200 937.580 184.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 285.855 69.160 312.605 106.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 599.005 32.635 659.735 97.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 308.470 39.380 403.140 193.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 287.020 0.000 370.320 155.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 237.160 180.550 355.660 506.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 229.590 0.000 268.955 86.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000703.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000703.txt
deleted file mode 100644
index ec66193d2e935c2d23620601b9d9753d5af46854..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000703.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 230.080 0.000 269.310 92.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 232.540 190.590 355.710 507.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 306.405 42.990 404.085 325.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 336.615 190.595 415.645 284.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 288.125 0.380 373.635 160.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 287.925 75.925 308.670 114.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 903.955 135.500 937.275 186.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 595.485 31.835 648.450 97.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000733.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000733.txt
deleted file mode 100644
index 1205886922daf23305b32f7893aec8d384927ea8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000733.txt
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 281.805 110.630 308.805 156.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 347.150 124.935 489.760 445.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 288.440 18.635 377.855 255.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 202.645 197.830 324.455 505.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 421.835 279.905 526.030 388.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 904.860 136.690 937.680 180.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 608.515 36.545 644.695 94.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 231.920 0.000 267.635 46.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 240.780 0.000 290.770 115.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 334.605 130.280 369.785 185.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000736.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000736.txt
deleted file mode 100644
index e773ecee0eacb396ae006ddacd50953f521114d7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000736.txt
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 200.275 193.065 316.695 505.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 335.275 133.810 370.450 196.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 280.125 115.135 307.125 160.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 287.975 23.160 377.390 255.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 353.750 134.735 510.915 445.160 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 436.485 289.165 540.680 386.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 904.775 136.265 937.595 180.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 607.165 36.545 643.345 94.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 231.920 0.000 267.635 43.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 245.895 0.000 290.770 115.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000740.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000740.txt
deleted file mode 100644
index 2a3e5bf7ae1249fbdb25234077d412e21ec71cd9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000740.txt
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 198.465 190.055 312.480 505.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 279.685 121.315 306.685 167.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 285.300 27.195 377.390 266.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 375.445 153.965 529.155 442.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 461.365 294.765 565.560 391.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 231.920 0.000 264.580 39.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 249.235 0.000 289.880 115.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 336.600 145.500 371.780 208.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 904.775 136.265 937.595 180.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 605.930 36.320 643.905 94.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000742.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000742.txt
deleted file mode 100644
index 0054166ce1ca8b1c6929898cbdd47615fbc48c1a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000742.txt
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 198.465 189.445 312.480 505.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 469.760 299.615 573.955 396.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 375.445 159.505 540.260 444.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 284.825 30.935 379.685 283.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 605.930 36.320 645.035 94.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 231.920 0.000 264.580 37.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 249.235 0.000 288.990 115.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 280.040 126.085 307.040 171.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 338.045 151.285 373.225 213.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 904.775 136.265 937.595 180.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000743.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000743.txt
deleted file mode 100644
index 026b0764d431ca4a4903a3ac9bd490039e7ec50e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000743.txt
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 472.185 299.615 583.095 396.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 374.895 165.545 547.395 444.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 198.465 188.230 312.480 505.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 337.805 154.660 372.985 217.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 232.925 0.000 264.580 37.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 605.590 36.095 644.695 94.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 904.775 136.265 937.595 180.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 284.825 33.850 379.685 283.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 280.125 127.765 307.125 173.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 249.235 0.000 288.990 115.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000748.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000748.txt
deleted file mode 100644
index 54f32c772bb8bb119aeb105590332a6dca3f82dd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000748.txt
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 496.810 311.740 608.655 408.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 196.020 185.170 312.480 505.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 249.235 0.000 288.990 115.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 282.420 139.240 308.100 185.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 283.865 41.200 387.995 300.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 376.455 188.155 579.905 449.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 604.915 34.410 644.940 94.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 232.925 0.000 263.655 34.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 292.020 0.000 363.250 94.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 339.360 171.085 379.340 232.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 904.775 136.265 937.595 180.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000758.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000758.txt
deleted file mode 100644
index ee6e92f057b2e1cfa1a5e1230716f2dd1769546b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000758.txt
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 904.515 135.835 937.340 180.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 603.650 34.985 646.325 94.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 290.680 161.725 313.575 205.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 300.050 53.055 404.345 303.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 235.770 0.000 266.500 29.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 249.640 0.000 289.475 102.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 193.550 185.170 319.270 505.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 489.870 201.335 673.790 468.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 595.540 328.470 681.750 406.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 355.495 201.500 401.405 263.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 285.315 0.000 359.875 127.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000775.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000775.txt
deleted file mode 100644
index 4bd09a9c379984a9a2c6e891fdc4262941b71537..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000775.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 252.860 0.000 307.100 96.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 283.595 5.210 369.100 234.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 375.035 263.655 422.530 324.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 264.890 0.000 294.490 26.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 292.180 95.060 416.285 372.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 188.045 188.905 311.055 505.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 618.600 248.435 776.475 437.050 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000786.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000786.txt
deleted file mode 100644
index a8b06e92e4650cea932cc2e09b087b32acef4785..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000786.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 268.535 0.000 300.705 18.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 294.080 241.300 320.950 303.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 279.395 0.000 313.130 88.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 278.550 22.395 364.850 240.925 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 300.320 121.090 440.330 410.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 667.255 261.185 841.905 435.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 308.695 0.000 374.675 66.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 180.755 203.560 310.745 505.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000796.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000796.txt
deleted file mode 100644
index e038ce203fd2c5d46cdbce6c1b09bd700627251b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000796.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 424.805 312.060 480.730 368.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 322.565 267.250 375.850 335.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 276.345 35.220 361.105 279.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 181.530 210.340 311.860 505.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 328.240 143.830 468.685 421.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 898.955 135.825 937.590 186.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 701.260 253.085 895.610 434.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 278.445 0.000 315.250 87.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 309.370 0.000 378.230 74.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000802.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000802.txt
deleted file mode 100644
index 4f7161aa0aa14e292c9a5c4e53c9abd9a6feb64e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000802.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 342.195 290.810 389.465 362.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 361.545 155.560 485.365 448.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 698.610 275.435 904.555 436.655 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 443.850 313.880 496.615 369.010 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 281.275 47.245 371.825 299.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 182.780 209.265 313.050 509.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000803.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000803.txt
deleted file mode 100644
index d17f4a55e319f0d998881c4cc97d7b97bd59be01..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000803.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 704.745 273.800 910.685 435.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 445.665 314.995 498.435 370.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 281.275 49.160 373.740 302.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 182.780 209.265 312.290 504.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 345.245 297.350 392.515 368.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 361.545 158.525 489.075 453.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000811.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000811.txt
deleted file mode 100644
index 67365d723b942aead7bf00d9404a32cc55fcd89a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000811.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 902.135 136.250 938.965 199.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 596.485 39.480 647.100 96.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 774.400 287.585 940.915 448.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 293.900 0.000 370.775 112.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 481.410 318.230 513.415 366.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 380.850 334.905 441.115 401.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 289.045 61.685 392.670 303.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 379.375 178.665 518.125 461.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 180.595 211.960 310.810 505.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000821.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000821.txt
deleted file mode 100644
index cb9ea630ecdeb3a022315deecfc383bb9245a621..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000821.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 596.485 39.480 647.100 96.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 902.135 136.250 938.965 199.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 409.520 200.910 570.450 464.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 436.615 374.490 507.935 429.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 290.645 0.000 368.985 142.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 789.200 287.895 955.780 451.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 295.260 87.165 395.155 358.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 180.595 209.380 310.810 505.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000836.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000836.txt
deleted file mode 100644
index 14c60d5f0bb54cd6df851905932422b5713f71ec..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000836.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 455.310 218.070 625.530 471.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 299.515 0.135 384.430 192.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 891.375 281.670 956.845 386.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 549.085 394.860 602.915 435.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 182.640 206.090 309.440 503.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 315.055 118.860 409.460 396.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 289.970 204.600 321.775 276.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000847.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000847.txt
deleted file mode 100644
index 47b795e08a70f181f3931fec1d529b56feedecf2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000847.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 189.680 205.705 310.875 505.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 300.480 3.825 389.715 240.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 340.065 141.205 451.560 405.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 486.815 226.780 674.640 452.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 863.985 291.055 960.000 418.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 618.745 379.085 650.265 426.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 326.535 237.445 356.840 313.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000857.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000857.txt
deleted file mode 100644
index f7decf3a150dc2cf92e4aa889f2ef6365eff7bd6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000857.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 908.940 136.190 937.475 178.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 368.985 168.305 485.515 440.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 352.885 266.405 398.730 348.210 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 521.790 241.595 708.645 446.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 871.175 299.340 960.000 411.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 597.370 38.655 646.405 96.080 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 194.345 204.500 311.385 504.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 298.015 11.400 391.080 240.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000862.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000862.txt
deleted file mode 100644
index a10e773dfbf6e585acc66a1239588dec23302d3d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000862.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 907.810 136.460 937.180 174.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 197.585 206.795 309.130 504.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 668.555 379.410 693.010 421.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 532.720 246.005 705.640 435.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 599.745 39.730 645.645 95.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 298.030 17.870 391.850 271.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 374.480 177.785 505.345 439.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 373.935 284.505 417.450 363.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000864.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000864.txt
deleted file mode 100644
index 7e902022d252d0d13af2b73293fb10cd19fb5524..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000864.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 538.560 246.005 711.475 435.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 381.630 290.615 425.145 370.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 374.480 177.785 505.345 439.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 599.745 39.885 645.645 95.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 667.885 380.830 691.235 419.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 298.510 21.260 393.450 276.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 197.585 206.795 309.130 504.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 907.810 136.460 937.180 174.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000878.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000878.txt
deleted file mode 100644
index 5e4b668d9c639c179d51433ac482358148b971a8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000878.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 599.425 39.885 644.215 95.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 416.645 197.820 552.060 441.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 303.990 36.580 405.250 289.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 555.170 243.500 714.725 436.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 413.435 311.315 476.865 388.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 683.705 380.690 704.670 418.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 197.585 206.795 309.130 504.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 907.990 136.460 937.360 174.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000894.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000894.txt
deleted file mode 100644
index 407338e1788199f637108345ccb1ab38de608c50..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000894.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 713.480 391.395 737.335 422.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 599.425 39.885 644.215 95.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 197.585 199.290 310.705 504.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 908.075 136.460 937.445 174.710 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 468.575 192.660 593.020 439.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 292.725 65.220 407.300 353.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 579.380 254.900 759.825 436.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 464.960 304.870 521.800 379.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000911.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000911.txt
deleted file mode 100644
index 363914278fa2e001f10d3496b3f74fac5d028a97..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000911.txt
+++ /dev/null
@@ -1,10 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 293.055 97.195 414.495 402.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 324.255 0.000 378.220 98.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 598.090 38.685 646.680 94.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 800.400 100.875 835.915 141.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 902.615 136.265 938.675 183.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 189.940 185.330 311.350 505.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 718.315 386.590 742.780 430.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 518.865 316.760 585.180 389.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 602.335 249.075 774.270 437.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 508.865 203.900 667.220 435.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000914.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000914.txt
deleted file mode 100644
index a28423e07e6bf8252ccfe3186ab1d3d92f574743..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000914.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 526.740 317.300 593.055 391.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 599.945 249.075 774.270 437.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 717.995 386.590 742.780 430.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 602.150 39.995 647.175 96.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 807.555 100.135 837.715 140.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 191.860 184.165 311.350 505.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 296.365 104.330 419.450 401.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 324.255 0.000 374.990 99.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 513.890 213.450 674.220 435.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000929.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000929.txt
deleted file mode 100644
index e817ab0156fa26f95a48c6b28bf6c612dfffc1dc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000929.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 303.585 0.000 371.395 115.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 319.815 130.500 460.775 456.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 188.265 181.290 313.695 504.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 611.390 257.490 802.780 439.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 544.305 206.400 705.320 434.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 567.015 304.655 627.100 379.255 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 588.190 36.805 643.010 93.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 725.340 389.465 766.480 436.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 806.030 100.995 838.105 142.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000939.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000939.txt
deleted file mode 100644
index d15dc37ff7fa64c5b3a6f0a1ddda554fa13abc03..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000939.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 913.605 135.945 937.545 169.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 189.365 183.315 311.710 505.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 298.890 0.000 370.785 131.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 345.420 154.015 483.965 463.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 552.755 208.520 739.600 437.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 594.155 319.380 653.890 387.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 660.985 264.980 828.090 457.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 721.415 396.940 785.885 458.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 575.895 32.280 640.015 97.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000957.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000957.txt
deleted file mode 100644
index 9ea16c94ebe2b102ca6429708156a4756ab95bcd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000957.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 569.250 28.360 622.340 93.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 906.230 136.295 937.435 169.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 711.590 266.860 865.195 435.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 782.145 404.140 819.305 433.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 641.885 322.985 701.070 391.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 589.040 232.690 769.270 435.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 387.005 179.475 543.990 466.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 294.975 0.000 370.835 168.460 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 194.115 187.010 311.290 505.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000963.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000963.txt
deleted file mode 100644
index 9c6a169e5fd68d42ba92945f049927380647d5e7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000963.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 727.390 265.915 880.505 436.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 801.430 400.490 836.690 434.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 660.005 316.310 716.540 384.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 901.860 136.250 938.690 199.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 618.600 233.555 784.270 433.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 299.665 0.000 377.145 169.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 562.625 26.225 618.155 94.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 193.605 190.710 310.810 505.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 391.985 177.405 573.145 467.005 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000991.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000991.txt
deleted file mode 100644
index cc0323f3bce7633db601f0426d7b519b6c2e6fdb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000991.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 806.435 300.630 936.685 434.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 735.320 331.500 788.215 397.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 670.525 253.955 852.815 436.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 488.285 217.220 690.015 453.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 547.410 25.410 604.620 87.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 905.710 136.250 938.690 199.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 190.850 196.235 311.500 505.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 303.840 10.550 391.695 237.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 868.300 413.655 892.590 443.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000994.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000994.txt
deleted file mode 100644
index d9da15dcf0f9c23691df716083754a9c1e71b5c7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/000994.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-personal_bag -1 -1 0.00 873.150 410.890 896.690 441.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 780.680 300.630 941.205 474.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 742.455 331.780 795.350 397.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 670.525 253.955 852.815 436.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 190.850 196.235 311.500 505.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 904.650 135.715 937.625 198.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 547.015 25.015 603.180 86.965 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 513.775 219.220 703.010 455.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 303.885 12.130 395.660 246.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001009.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001009.txt
deleted file mode 100644
index af553b8395f4e171a2bb4d38765c02cf8512d2a3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001009.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 326.235 35.535 428.505 261.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 189.855 194.155 310.235 505.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 715.255 263.085 876.160 431.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 547.545 23.565 600.195 88.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 521.095 212.950 741.455 455.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 777.125 337.580 823.715 395.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 830.175 307.290 958.595 442.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 891.120 406.810 909.890 433.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 905.070 135.580 938.140 195.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001012.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001012.txt
deleted file mode 100644
index 73bae64289aacba95b4ea2c87ecb394eeb7e4528..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001012.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 905.070 135.580 938.140 195.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 897.815 405.885 915.025 435.480 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 828.605 312.010 958.580 444.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 786.560 340.215 833.145 397.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.430 268.245 885.790 432.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 547.405 23.565 600.055 88.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 544.195 209.210 752.265 437.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 326.735 41.620 433.500 281.575 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 189.855 194.155 310.235 505.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001026.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001026.txt
deleted file mode 100644
index 2168775fa0734a974ea16fb64216ba01829895a8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001026.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 904.835 135.465 938.490 191.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 869.180 312.010 960.000 432.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 908.560 414.985 925.630 433.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 598.585 220.845 778.490 438.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 817.290 352.440 858.670 403.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 324.685 59.550 431.755 317.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 760.910 281.950 907.845 432.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 189.855 192.100 310.235 505.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 548.705 21.320 599.620 86.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001034.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001034.txt
deleted file mode 100644
index e07b9d78f9810a6c55d03bea60d7832dd7edd2d3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001034.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 843.245 313.900 960.000 450.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 831.265 345.080 874.295 400.955 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 602.915 234.070 812.350 438.250 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 783.455 271.840 929.755 434.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 905.090 135.700 937.610 174.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 919.595 151.985 937.100 174.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 318.460 70.570 426.410 319.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 192.575 190.635 312.970 507.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 545.625 19.545 590.560 88.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001053.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001053.txt
deleted file mode 100644
index 335b1b712501b9064832d7213cecd06cd3a1bd0b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001053.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 195.000 177.975 311.945 505.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 103.410 418.945 289.015 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 661.425 254.075 847.675 436.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 318.140 112.920 447.205 395.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 801.670 286.515 946.810 441.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 904.170 135.820 938.755 187.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 868.755 349.490 905.420 400.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 875.200 325.655 960.000 430.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001063.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001063.txt
deleted file mode 100644
index 00d6f8812138ea659ed4035240b82486b9500b35..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001063.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 3 0 0.00 120.065 392.895 265.340 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 195.290 174.000 310.845 506.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 341.250 144.965 463.935 453.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 820.115 286.060 948.220 441.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 882.365 356.110 911.985 399.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 916.485 140.940 940.790 169.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 701.155 243.920 872.420 435.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001068.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001068.txt
deleted file mode 100644
index 83aaab02a133d2da4729553dca845b90066bb738..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001068.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 906.435 142.065 940.995 174.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 837.320 282.710 961.200 431.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 888.465 351.535 921.620 397.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 354.745 165.125 477.620 458.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 715.675 244.230 878.700 433.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 195.115 170.970 316.440 499.740 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 128.685 385.830 271.730 540.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001087.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001087.txt
deleted file mode 100644
index ca8b47c93e35b1967cf1d18420703d5dc0eaab9b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001087.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 234.415 169.620 331.345 400.555 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 404.710 206.745 578.775 463.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 222.245 365.145 389.550 540.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 855.785 310.645 960.730 432.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 917.575 352.205 943.855 391.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 407.805 246.815 480.385 354.805 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 752.085 271.700 917.140 437.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 921.855 147.205 943.120 167.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001093.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001093.txt
deleted file mode 100644
index ae4f68ccb934069ac1e57450b2ec9b4394504569..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001093.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 260.655 168.915 363.200 409.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 443.300 252.515 513.810 366.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 409.045 210.065 622.235 464.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 923.710 353.065 951.960 395.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 871.840 314.370 960.000 435.950 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 256.710 347.985 446.580 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 761.960 267.235 930.815 439.580 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001103.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001103.txt
deleted file mode 100644
index 0fca3db0e27af23cf27e85efbb5244a7f3a4b333..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001103.txt
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 470.165 2.630 529.030 55.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 829.925 116.930 862.875 161.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 919.650 149.145 950.990 191.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 710.580 83.865 747.220 126.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 278.845 327.325 463.970 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 768.295 272.015 943.005 453.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 476.340 213.155 659.220 475.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 481.220 260.255 550.410 369.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 289.270 166.730 394.625 392.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 933.170 358.325 959.665 396.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 876.865 314.810 960.000 433.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001106.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001106.txt
deleted file mode 100644
index 007ef409327e42e3be6d0b8908df514105e00051..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001106.txt
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 919.650 149.145 950.990 191.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 829.925 116.930 862.875 161.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 934.130 358.115 960.000 395.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 470.165 2.630 529.030 55.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 710.580 83.865 747.220 126.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 491.760 265.850 560.945 374.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 486.145 210.705 668.210 449.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 278.845 319.390 461.985 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 292.785 166.730 398.140 392.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 777.305 266.385 952.015 447.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 888.715 314.810 960.000 423.505 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001118.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001118.txt
deleted file mode 100644
index 72e3b9f3ca28d79d9543e7b1349bb2d3097a98d4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001118.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 893.820 329.990 960.000 427.435 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 804.625 276.655 946.225 434.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 541.905 292.490 628.075 402.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 488.200 230.890 720.635 449.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 278.880 287.735 424.440 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 339.905 158.030 452.750 409.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 918.745 150.045 950.515 194.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 841.850 118.700 866.330 161.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-personal_bag -1 -1 0.00 939.365 361.030 960.000 394.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001129.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001129.txt
deleted file mode 100644
index 830228414d3a086d07c3bf0bbcf7215922cbfd6a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001129.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 918.175 147.325 947.785 192.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 556.935 238.215 750.195 439.235 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 377.170 150.030 494.955 447.400 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 267.615 274.510 537.185 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 906.990 337.520 960.650 429.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 805.285 294.815 947.265 438.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 575.815 304.265 664.050 412.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001152.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001152.txt
deleted file mode 100644
index 40270e9d4e90b70ecf9c4b6458059fa1851127d9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001152.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 632.495 263.210 750.610 383.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 421.595 197.020 583.315 440.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 268.570 271.845 608.045 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 620.940 236.705 787.540 438.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 917.460 144.220 947.835 195.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 852.920 320.990 958.635 433.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001182.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001182.txt
deleted file mode 100644
index 12110f55e3068d34eda7d698f110a023db909f86..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001182.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 667.670 286.370 859.120 437.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 719.255 283.455 797.900 369.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 866.255 329.530 960.000 438.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 272.130 257.105 534.955 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 537.740 224.110 705.180 440.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001187.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001187.txt
deleted file mode 100644
index a86f48258d8ecdc6f95d8e4ac1cd9a948eac17e2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001187.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 525.110 221.200 724.850 453.600 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 571.480 31.165 620.705 86.225 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 727.575 288.570 807.065 367.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 717.065 295.750 865.970 430.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 269.765 248.365 438.800 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 879.420 350.905 960.000 434.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001204.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001204.txt
deleted file mode 100644
index cfbf62571f95c658f695a9e9937170497eae0208..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001204.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 769.810 285.690 836.450 360.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 923.475 153.025 953.180 186.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 611.655 41.485 657.070 96.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 549.045 255.925 790.060 436.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 283.200 234.365 419.045 541.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 786.715 100.450 825.105 142.720 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 727.380 280.085 898.980 432.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001230.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001230.txt
deleted file mode 100644
index 2df939a5ed74ba7761f3f3f613cbac42cca33103..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001230.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 401.050 201.800 589.930 510.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 688.655 257.380 847.980 435.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 816.245 322.315 878.055 387.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 805.295 305.265 939.685 432.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 893.115 346.585 960.000 436.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 603.795 39.605 661.770 97.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001232.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001232.txt
deleted file mode 100644
index dbefce0099afcbb6fda7bfef12b0df481b6975ec..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001232.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 893.115 346.585 960.000 436.095 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 605.740 40.935 665.560 97.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 819.320 320.535 883.235 388.315 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 808.465 305.040 942.855 431.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 403.125 198.685 587.510 510.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 689.910 258.010 848.835 436.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001240.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001240.txt
deleted file mode 100644
index 0c747d8fa0c1c44ac97e5ac5164496561af85519..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001240.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 838.130 324.405 895.675 387.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 723.400 262.520 863.860 477.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 849.600 308.480 955.645 449.200 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 411.800 164.610 621.430 498.625 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 620.715 47.835 679.290 99.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001258.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001258.txt
deleted file mode 100644
index 331265b9463a0d8bf0565e52a927767a843202be..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001258.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 855.110 314.925 901.815 389.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 659.985 53.070 706.300 103.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 783.440 297.485 951.545 477.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 705.585 276.870 892.695 442.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 453.115 187.340 712.660 434.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001262.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001262.txt
deleted file mode 100644
index 21e8c1221e35947b8535139c3ea7464112f973c8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001262.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 919.300 154.400 950.225 191.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 796.085 287.455 955.030 471.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 756.145 275.335 898.835 476.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 470.155 194.775 736.325 430.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001264.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001264.txt
deleted file mode 100644
index a292a07fa33e3ae919fac7f17ff4c7ed2d54ee6f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001264.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 919.300 154.400 950.225 191.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 796.085 287.455 955.030 471.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 756.145 276.060 900.280 466.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 486.045 197.900 752.210 426.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001267.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001267.txt
deleted file mode 100644
index 107303cb1badea2446ddfcee7a8afe2e168b0fa2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001267.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 515.055 199.635 764.235 435.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 797.830 287.455 955.030 465.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 756.145 276.420 901.720 466.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 919.300 154.400 950.225 191.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001269.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001269.txt
deleted file mode 100644
index 397935d3679c8be0ff121ceb4d2735c1464d175e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001269.txt
+++ /dev/null
@@ -1,3 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 536.080 202.485 774.360 438.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 753.600 277.325 904.045 439.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 798.120 295.325 954.545 461.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001287.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001287.txt
deleted file mode 100644
index 311a1850ab537da718951f1206faeab870a9917a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001287.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 588.755 194.520 814.575 438.890 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 854.195 291.465 960.000 443.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 734.770 257.425 910.195 435.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 889.535 320.775 938.410 386.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 934.425 154.770 951.295 192.515 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 907.730 156.300 936.350 191.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001303.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001303.txt
deleted file mode 100644
index be9d1785ef006656e59b18020aaa32b1766ed10d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001303.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 934.515 154.865 952.510 202.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 907.635 315.395 960.000 383.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 905.160 155.770 937.825 197.885 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 684.375 66.415 735.340 122.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 737.000 251.640 912.930 435.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 622.530 217.650 844.080 437.915 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 618.020 38.475 659.075 97.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 852.310 297.700 960.000 448.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001312.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001312.txt
deleted file mode 100644
index b8b0574dcc66dc2d21e0c2578dcf86004aa02cb2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001312.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-person 3 0 0.00 121.955 425.505 280.865 539.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 628.315 240.070 866.350 429.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 686.260 71.955 730.630 113.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 593.265 26.525 635.760 89.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 1 0.00 791.290 252.435 913.650 416.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001325.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001325.txt
deleted file mode 100644
index 6f8e16db4d0341b36cc7a534b7a6ad9c849290af..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001325.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 935.610 155.285 953.690 194.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 208.430 339.340 400.690 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 912.630 153.355 938.125 192.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 854.730 305.495 959.950 448.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 913.850 307.400 959.810 373.780 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 680.755 262.820 882.525 439.115 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 779.105 254.940 913.860 450.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 551.045 16.650 595.520 79.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001336.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001336.txt
deleted file mode 100644
index a5e8e1d0ec8999996467c3f1c04dbcc026b536d6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001336.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 795.235 256.835 917.510 433.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 854.860 305.930 960.000 449.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 284.300 275.990 470.335 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 702.310 271.690 876.650 439.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 911.665 320.060 956.745 387.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 911.920 151.160 938.425 190.560 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 933.195 155.300 952.990 205.075 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001353.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001353.txt
deleted file mode 100644
index 795a06674207b1217e918b0a9cd6589f5e3ab744..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001353.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 691.710 258.010 880.595 440.995 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 370.350 206.355 577.130 480.865 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 790.265 257.530 918.235 415.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 929.210 155.155 953.810 196.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 854.510 308.220 960.000 449.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 912.410 310.040 960.000 387.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001373.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001373.txt
deleted file mode 100644
index fde91d895208491d1f6ed91413a70611411a74af..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001373.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 367.565 -0.130 456.480 199.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 654.355 230.090 854.870 435.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 498.480 228.685 714.090 472.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 854.585 309.265 960.000 449.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 807.355 268.420 923.550 420.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 914.675 325.905 957.185 379.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001377.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001377.txt
deleted file mode 100644
index 2bf77e0d17e602e619080bebb6598c6a4ee5d47e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001377.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 654.355 232.560 852.400 435.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 367.565 -0.130 447.415 199.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 498.480 226.810 723.200 472.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 777.770 272.200 927.140 446.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 916.720 323.440 960.060 379.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 854.585 308.485 960.000 449.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001406.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001406.txt
deleted file mode 100644
index a01217a327ded2c5fb711e9e590dbdbb774983c0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001406.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 579.355 199.755 775.830 434.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 833.245 267.005 938.240 411.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 654.355 232.560 871.985 435.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 913.055 308.160 960.365 380.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 855.055 307.425 960.000 449.055 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 306.260 0.000 395.115 225.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001410.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001410.txt
deleted file mode 100644
index 6e9b543255d2f70189ae53f683970cfb957b142b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001410.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 855.055 306.095 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 913.055 307.505 960.365 379.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 305.625 0.000 390.165 231.145 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 579.355 205.930 777.610 436.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 654.355 235.625 878.105 435.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 834.340 265.365 939.610 410.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001411.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001411.txt
deleted file mode 100644
index d1ee698dbb76f8e7fccd4151e2f04b928fe0df11..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001411.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 913.055 307.505 960.365 379.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 579.355 208.115 777.610 436.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 654.355 235.625 878.105 435.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 834.890 265.365 940.160 410.290 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 855.055 306.095 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 304.450 0.000 389.285 232.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001421.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001421.txt
deleted file mode 100644
index 07e0f57406a88917627112f3b8c46834bfaa371c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001421.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 923.150 154.445 954.105 200.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 776.160 265.110 946.090 447.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 917.405 306.650 960.365 371.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 855.660 307.170 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 568.300 210.920 785.420 436.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 667.080 245.990 888.060 435.765 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 298.300 0.000 384.900 243.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001426.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001426.txt
deleted file mode 100644
index e6bcb2726673d1e4a3dec7e275766b7419b85ee6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001426.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 909.620 154.910 953.845 211.085 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 774.190 271.100 949.415 444.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 854.320 304.565 960.000 448.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 567.830 207.645 785.090 438.370 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 687.005 248.415 897.305 436.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 297.640 0.000 385.980 244.175 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 911.845 316.575 953.215 386.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001434.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001434.txt
deleted file mode 100644
index df6e6a95d87d04ecb2b289f92aa5c205f5fbcd7b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001434.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 1 1 0.00 855.660 309.305 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 687.400 261.885 912.075 436.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 568.300 208.790 785.420 437.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 292.725 0.000 384.185 263.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 812.310 278.960 957.150 453.845 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 926.310 154.445 953.580 196.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 926.615 313.375 960.000 380.670 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001440.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001440.txt
deleted file mode 100644
index fa5eeab1c80bd3d9e4c18f05f7bac038db3ccb52..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001440.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 568.300 208.790 785.420 437.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 690.320 268.865 920.995 436.150 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 288.030 4.945 381.780 282.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 924.975 320.005 960.000 377.355 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 926.310 154.445 953.580 196.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 2 0.00 857.085 281.360 960.395 422.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 856.005 310.355 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001460.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001460.txt
deleted file mode 100644
index 8086c5089ed8c504951de8d0efc52cc3357bca61..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001460.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 278.605 21.450 374.735 313.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 928.645 154.125 952.700 196.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 913.410 319.505 960.000 375.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 311.620 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 3 0.00 867.565 279.745 960.000 399.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 767.230 277.795 927.000 443.795 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 595.210 219.145 798.780 433.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001463.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001463.txt
deleted file mode 100644
index 064e28fe7b0e89c37168616f95a851813796876b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001463.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 592.475 220.870 801.515 435.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 278.870 25.365 378.750 325.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 770.880 273.805 924.010 442.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 310.890 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 3 0.00 866.675 278.355 960.000 394.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 928.645 154.125 952.870 196.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 913.230 317.225 960.000 375.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001465.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001465.txt
deleted file mode 100644
index 5d2386d5c8a020f32e3919cfa32ca3a8a6bd7a53..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001465.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 594.620 220.440 807.525 435.415 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 279.720 28.555 380.690 330.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 2 0.00 862.140 278.820 960.000 392.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 774.255 267.055 924.015 441.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 915.275 309.550 960.000 375.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 310.890 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 928.645 154.125 952.870 198.500 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001471.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001471.txt
deleted file mode 100644
index 3b094e844edf0c570735b890e490e5c967032c69..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001471.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 928.645 154.125 952.870 197.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 722.275 255.275 916.295 434.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 857.865 277.675 959.070 389.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 310.740 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 912.700 308.130 960.000 372.635 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 287.175 37.660 393.020 338.340 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 614.920 213.520 814.200 434.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001478.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001478.txt
deleted file mode 100644
index 36d3b78b61eea07304a6b8b434f568408751b7fd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001478.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 295.025 45.495 408.015 338.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 626.675 211.750 819.265 434.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 722.275 244.140 915.110 434.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 853.225 275.905 959.070 387.110 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 911.680 308.975 959.845 371.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 932.000 154.210 953.615 193.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 310.885 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001488.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001488.txt
deleted file mode 100644
index 32a6b15005ea98498616be436d0f988649f3205c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001488.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 296.305 57.080 411.210 386.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 310.290 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 910.285 308.860 960.000 373.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 934.975 154.880 953.985 193.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 627.745 228.950 838.455 436.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 722.640 242.350 921.610 434.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 855.395 274.850 957.580 390.920 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001490.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001490.txt
deleted file mode 100644
index 6b5f33b48de445e94f981aa16f08c04d81516029..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001490.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 856.935 275.070 958.235 392.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 310.290 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 910.285 308.860 960.000 373.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 934.975 154.880 953.985 193.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 628.135 232.080 839.235 436.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 293.500 59.490 412.050 391.620 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 818.195 243.445 923.800 417.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001496.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001496.txt
deleted file mode 100644
index a01788c8c814061fbe8d1872c982c44fc2e59284..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001496.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 922.830 154.880 953.985 198.015 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 910.285 309.470 960.000 373.385 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 311.590 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 627.450 248.170 852.125 436.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 289.175 66.065 403.585 400.455 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 858.190 276.185 958.455 394.450 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 830.080 251.855 926.370 417.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001497.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001497.txt
deleted file mode 100644
index 79b2e1b07a6fcb09c1190ea3652d5c86276ca30c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001497.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 830.705 252.480 926.995 417.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 858.190 276.185 959.575 395.350 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 288.060 67.920 401.730 401.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 631.010 249.590 857.460 436.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 311.590 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 911.860 309.470 960.000 373.510 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 922.750 155.125 953.905 205.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001505.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001505.txt
deleted file mode 100644
index 29ddebdd7bb1a02b06d663a5bd7a6adba6f0985b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001505.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 273.815 75.640 394.275 402.305 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 922.845 155.410 954.285 205.570 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 912.500 309.470 960.000 373.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 311.590 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 852.570 277.535 959.575 396.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 820.740 256.195 927.620 418.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 636.475 256.935 864.080 436.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001522.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001522.txt
deleted file mode 100644
index e30a7923b30a284f3c7e62af696fe289d8d5051d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001522.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 850.185 278.885 959.575 395.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 834.190 246.530 922.235 400.645 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 927.025 156.470 954.385 207.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 312.365 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 670.935 260.300 852.705 433.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 272.445 94.410 396.175 413.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 691.370 69.820 729.375 117.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001524.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001524.txt
deleted file mode 100644
index 7a67a2c0a7972c74697f0e42e4ac5e70cb93fd60..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001524.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 272.445 98.110 398.350 416.195 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 668.960 262.595 853.310 433.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 832.600 245.795 922.575 401.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 851.735 279.545 959.350 395.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 313.395 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 691.370 69.095 728.200 117.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 927.025 156.470 954.385 207.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001525.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001525.txt
deleted file mode 100644
index d3cc9661865c6d0b780354b58c1210af7bed96c4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001525.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 667.545 261.625 852.015 433.295 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 274.750 99.315 398.350 417.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 691.370 68.450 728.565 117.615 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 927.025 156.470 954.385 205.270 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 313.395 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 853.930 279.545 959.350 395.430 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 832.600 245.795 922.575 398.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001533.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001533.txt
deleted file mode 100644
index 7af7d42dc396cf2bf9b6437b3d1e2da31f87e1ed..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001533.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 691.370 66.985 730.970 118.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 927.945 156.850 954.190 206.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 825.715 235.750 918.740 389.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 315.450 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 848.625 277.550 959.095 395.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 664.055 257.670 852.375 432.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 280.015 104.645 411.780 421.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001535.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001535.txt
deleted file mode 100644
index a7646ec30edabec26e78040da80b6497c4754b14..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001535.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 825.240 233.125 917.280 388.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 315.450 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 847.190 277.550 959.095 395.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 691.370 66.985 730.970 118.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 927.945 156.850 954.190 206.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 664.055 257.670 852.375 432.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 282.825 105.850 416.605 421.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001536.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001536.txt
deleted file mode 100644
index c7265b12b2695aee9976426cc87e6a53d4a7c238..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001536.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 1 1 0.00 855.765 315.450 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 691.370 66.985 730.970 118.325 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 928.505 156.850 954.190 205.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 664.055 255.345 851.710 432.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 284.655 108.595 418.435 421.345 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 847.190 277.550 959.095 395.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 825.240 231.950 916.105 388.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001546.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001546.txt
deleted file mode 100644
index 20df8386ec267c9d4ca197531fe74e13a2dcd52c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001546.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 928.600 156.940 954.190 205.640 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 688.085 63.585 726.985 118.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 925.145 316.690 952.575 367.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 849.390 276.895 957.110 395.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 315.450 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 296.045 118.410 435.885 450.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 669.795 251.640 853.065 432.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 830.020 225.320 909.105 386.060 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001556.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001556.txt
deleted file mode 100644
index cf9280d4c576350d51b78a587c7b78a7c0eabe1a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001556.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 826.340 224.120 907.625 364.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 847.350 276.895 957.335 394.785 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 315.450 960.000 447.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 298.080 134.935 421.890 466.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 671.165 253.355 849.630 432.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 917.525 320.100 953.620 378.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 672.195 51.310 709.200 110.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 928.875 157.310 954.470 206.375 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001560.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001560.txt
deleted file mode 100644
index 6394498d3757de88cf417e1425d7d67cb51edb7b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001560.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 3 0.00 826.340 224.120 907.625 364.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 298.080 142.200 417.165 466.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 671.165 253.355 850.655 432.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 664.720 47.660 707.105 108.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 920.050 325.170 954.090 372.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 316.450 960.000 446.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 923.670 157.310 954.005 202.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 814.695 276.895 957.335 433.465 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001566.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001566.txt
deleted file mode 100644
index 7cb1a2b3a80a57655d297c3a59b9e1877e0c9ffd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001566.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 296.650 149.925 429.340 466.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 855.765 316.450 960.000 446.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 847.350 276.895 957.335 392.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 826.340 226.520 907.890 358.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 672.100 253.355 851.225 432.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 653.705 43.125 689.195 97.685 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 922.550 157.310 953.745 202.245 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 921.210 326.670 954.090 373.665 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001579.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001579.txt
deleted file mode 100644
index c80d993e3d30e0db7b9222f80c70ddbd75f0b4d6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001579.txt
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-backpack -1 -1 0.00 921.775 321.770 955.020 369.605 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 631.025 39.265 663.760 95.470 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 923.185 156.425 953.530 201.360 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 860.710 322.200 960.000 446.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 848.725 273.915 955.590 391.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 831.345 226.845 908.895 358.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 668.015 256.620 847.450 432.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 296.665 154.865 430.700 466.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001588.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001588.txt
deleted file mode 100644
index f0e4e64bd02773a188d2c3c4b2d674b435edf9f2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001588.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 916.800 154.895 951.845 199.065 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 617.360 37.450 661.130 98.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 832.530 226.845 908.895 383.705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 856.240 273.915 955.850 391.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 860.710 325.025 960.000 446.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 294.580 155.910 427.340 466.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 662.040 256.170 848.070 432.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001611.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001611.txt
deleted file mode 100644
index 6354f329310a0993fef45891fbcf7d9ee1b44325..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001611.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 293.350 159.525 423.995 466.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 700.095 253.680 852.005 430.125 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 833.440 227.430 909.190 382.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 851.220 272.340 955.615 391.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 862.985 324.605 960.000 453.170 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 560.780 19.575 607.335 82.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 917.845 151.780 949.160 197.445 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001624.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001624.txt
deleted file mode 100644
index bac052d55cad5517fba2fe697c5cd97ed8518969..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001624.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 833.250 227.430 910.070 382.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 632.780 209.365 831.645 435.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 863.310 324.605 960.000 455.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 845.325 272.340 955.615 430.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 542.300 13.230 574.280 83.425 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 917.190 148.780 948.505 196.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 294.240 159.825 425.925 466.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001625.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001625.txt
deleted file mode 100644
index b677cef6eee95fc9395833074278336c483d048c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001625.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 845.325 272.340 955.615 430.540 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 833.565 227.430 910.070 383.390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 632.780 208.080 831.645 435.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 294.240 159.825 425.925 466.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 540.040 12.165 572.020 82.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 917.190 148.780 948.505 196.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 863.310 324.605 960.000 455.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001628.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001628.txt
deleted file mode 100644
index 5149bd25d09df669ee4f14988c9bdbf6dd1fe8b8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001628.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 916.745 148.780 948.060 196.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 863.310 324.605 960.000 455.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 3 0.00 527.280 12.595 564.660 82.365 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 632.780 202.880 829.880 435.835 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 294.240 159.825 425.035 466.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 848.175 272.565 955.615 391.475 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.620 226.005 910.070 434.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001640.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001640.txt
deleted file mode 100644
index f2762bf0aa6c27822332623c5dad9f3c1a8bb356..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001640.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 597.455 197.890 801.985 437.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.620 226.005 910.860 434.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 293.405 161.085 423.520 466.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 864.035 322.710 960.000 455.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 916.745 148.780 948.060 196.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 848.625 275.715 956.040 391.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001641.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001641.txt
deleted file mode 100644
index 94675802563ae2f4b87e7aae9f1232303e1fa994..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001641.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 916.745 148.780 948.060 196.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 1 0.00 864.035 322.710 960.000 455.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 848.625 275.715 956.040 391.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 293.405 161.085 423.520 466.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 596.100 197.890 800.630 437.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.620 226.005 910.860 434.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001667.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001667.txt
deleted file mode 100644
index 6fe8afad591e64fca916952249d154e5cbd4a14b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001667.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 292.420 158.030 415.870 468.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 851.670 288.585 960.000 432.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 906.450 147.450 945.705 195.905 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 719.610 227.040 911.880 446.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 390.420 0.000 462.965 201.985 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 561.280 203.635 793.070 443.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001671.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001671.txt
deleted file mode 100644
index 2da7f186661b5b23c3f9f65de24a896e9cc681e3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001671.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 520.520 198.425 786.985 434.040 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 377.190 0.000 456.050 221.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 719.610 227.040 911.880 446.320 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 851.670 288.585 960.000 432.130 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 903.420 144.590 944.480 185.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 292.420 158.030 415.870 468.660 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001689.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001689.txt
deleted file mode 100644
index 1eefe611fce1ab5aff5c44103a6bed5d45d48bde..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001689.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 284.160 151.185 412.470 466.690 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 721.050 225.380 914.375 433.650 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 800.725 290.915 960.000 475.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 332.515 0.185 412.625 203.285 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 505.225 169.255 708.690 440.755 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 904.455 138.390 938.380 177.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-backpack -1 -1 0.00 918.465 157.405 938.200 177.140 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001705.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001705.txt
deleted file mode 100644
index 2570e862fa5db043a78f30f6908b2b936a9597dc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001705.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 720.710 226.620 913.450 431.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 266.575 117.015 379.005 465.735 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 908.765 136.320 937.855 184.610 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 299.040 2.640 385.015 215.165 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 491.280 177.145 673.930 484.530 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 841.240 283.780 960.000 448.380 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001708.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001708.txt
deleted file mode 100644
index a6df22e67cda3981c20c8aa04f8fcf3ffb709a30..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001708.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 262.885 111.305 374.850 461.590 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 289.520 1.825 377.855 218.035 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 2 0.00 876.075 284.915 959.860 414.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.595 226.615 913.740 430.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 479.030 177.850 668.525 482.815 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 905.955 135.765 937.555 176.045 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001713.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001713.txt
deleted file mode 100644
index c5111c400e05ecac16d0b8e0d461d335ab6d0d13..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001713.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 258.430 108.420 371.920 441.240 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.595 226.615 913.740 430.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 418.435 188.570 656.735 483.490 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 278.195 1.040 367.350 214.715 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 905.685 135.830 937.395 183.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 2 0.00 879.420 294.175 959.860 412.770 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001717.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001717.txt
deleted file mode 100644
index 9159211528bbe98190c47f52d4cf3d94b109b697..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001717.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 905.320 135.830 937.030 183.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 848.490 298.385 959.860 439.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.595 226.615 913.740 430.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 400.825 187.520 630.260 487.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 256.805 105.505 370.290 440.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 275.200 0.540 362.960 197.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001725.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001725.txt
deleted file mode 100644
index aecde6c6febb3e780fa380c44364df030c55d5fd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001725.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 273.470 0.000 373.325 213.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 251.770 105.220 370.290 440.910 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.595 226.615 913.740 430.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 393.940 194.260 584.980 489.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 905.320 135.830 937.030 183.630 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 858.920 303.950 959.860 445.870 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001755.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001755.txt
deleted file mode 100644
index d2668c0ccfaee2554773b89332e3c2ff041f24b3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001755.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 904.870 135.555 936.780 184.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 866.250 306.890 960.000 442.745 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 261.570 100.255 374.195 441.395 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 292.800 0.000 400.050 213.895 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 321.635 256.780 531.375 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.595 226.615 913.740 430.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001780.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001780.txt
deleted file mode 100644
index e31845274db5b86f1a712f64da0de0e1d0819fd6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001780.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 720.595 225.840 912.195 430.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 204.620 365.060 413.090 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 905.805 135.925 936.780 184.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 898.295 329.015 960.000 435.280 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 288.515 110.840 402.560 384.120 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 288.350 0.000 373.740 196.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001784.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001784.txt
deleted file mode 100644
index 30572353dd6da71ef1b10097bce25860da3249d8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001784.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 895.230 336.760 960.000 431.260 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 906.455 135.925 936.685 184.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.595 224.950 910.710 430.730 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 195.850 383.600 408.330 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 288.195 0.000 373.585 221.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 295.255 113.825 410.660 389.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001787.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001787.txt
deleted file mode 100644
index c426a14fcb850378150d47dbaf2548057b91a293..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001787.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 718.340 224.085 914.265 432.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 286.225 117.270 423.065 442.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 905.015 135.770 935.930 171.700 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 874.055 342.780 960.000 443.205 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 288.215 0.000 373.550 228.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 3 0 0.00 191.275 399.955 402.485 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001790.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001790.txt
deleted file mode 100644
index 6df28cf55f56c0ce91f5b31f0a0a323f3a1a224a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001790.txt
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-person 3 0 0.00 189.605 409.390 396.795 540.000 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 718.340 224.085 914.265 432.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 286.225 120.515 466.665 442.840 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 288.215 0.000 374.765 228.420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 905.215 136.985 936.305 173.495 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 882.700 343.220 960.000 438.180 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001798.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001798.txt
deleted file mode 100644
index 2b3ee1903e903dea0af414ed1c1595ff4023f41b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001798.txt
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 299.565 129.360 437.065 442.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 906.460 142.740 941.280 193.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 286.360 0.000 373.975 229.215 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.595 225.365 913.510 435.750 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 891.335 347.845 960.000 442.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001804.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001804.txt
deleted file mode 100644
index cc80a5e3eb4c3698a780c97360f2776963953df4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001804.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 720.590 232.870 914.970 437.525 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 910.085 146.165 942.955 191.265 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 285.860 -0.230 369.895 229.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 309.225 131.705 432.000 443.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001810.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001810.txt
deleted file mode 100644
index 033d29c84e90718058ebcd086b0cd82fb35f14d8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001810.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 285.465 -0.230 369.895 229.230 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 906.160 148.370 944.430 192.775 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.590 234.625 914.970 434.930 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 311.460 133.540 436.805 443.155 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001816.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001816.txt
deleted file mode 100644
index fbadd7438c520c22e0fbf6c73dc16be443da5e17..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001816.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 284.780 0.000 369.825 229.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 322.075 135.140 459.590 443.695 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 905.560 148.820 944.915 188.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.585 235.815 912.820 434.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001820.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001820.txt
deleted file mode 100644
index 571d2d629554782d64f1e1a44ab9ce2f38aeeec0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001820.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 327.570 133.810 466.770 443.520 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 284.780 0.000 370.860 229.990 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 905.560 148.820 945.215 188.980 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 720.585 235.815 912.820 434.760 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001821.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001821.txt
deleted file mode 100644
index f28d015268afd2541c31b5b9c700a97d77019417..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001821.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 903.160 148.980 945.900 189.025 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 283.785 0.000 370.900 231.585 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person -1 -1 0.00 718.330 234.130 912.150 430.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 326.130 131.740 466.970 444.100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001852.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001852.txt
deleted file mode 100644
index 5ecc8cc7aff370ddf2bdb06787a7b2da1dda2c04..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001852.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 760.005 245.300 949.380 440.405 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 382.225 127.605 512.565 455.680 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 279.855 0.000 368.845 227.595 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 905.530 141.225 943.515 189.135 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001863.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001863.txt
deleted file mode 100644
index a0b23d4df7720e48652ac300b36f4eead190c09f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001863.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 794.460 266.880 960.000 442.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 919.345 139.570 940.095 171.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 382.395 145.335 533.755 457.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 280.645 0.000 368.890 227.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001865.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001865.txt
deleted file mode 100644
index 2cbe14d80b5574170797896c53070408258b2ebf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001865.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 800.660 267.705 960.000 444.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 283.980 0.000 368.405 227.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 382.395 148.805 538.960 457.410 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 919.345 139.570 940.095 171.030 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001911.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001911.txt
deleted file mode 100644
index 60bc8360e9f89d764555badc1863ffc447646b40..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001911.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 839.225 240.170 960.000 415.310 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 913.920 137.990 938.075 171.675 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 460.770 175.950 670.020 458.800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 281.115 0.000 368.420 227.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001926.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001926.txt
deleted file mode 100644
index c2832254f36c29b6a833776321aed6dbc3750e52..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001926.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 279.190 0.000 369.090 227.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 510.910 173.475 691.395 438.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 838.470 248.815 960.000 402.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 911.730 137.990 938.075 171.535 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001930.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001930.txt
deleted file mode 100644
index de337441a95157b46efa087f5d074f16a46ea015..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001930.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 279.190 0.000 369.090 227.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 838.470 262.230 960.000 402.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 510.910 179.445 696.320 438.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 909.415 137.625 937.885 171.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001940.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001940.txt
deleted file mode 100644
index bd74b9a2f0519a981c6be131a5126b8677d813e8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001940.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 510.910 193.850 721.560 438.105 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 279.190 0.000 369.090 227.190 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 838.470 262.230 960.000 402.825 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 909.415 137.625 937.885 171.550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001963.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001963.txt
deleted file mode 100644
index 0c47c756730cfd238601eb28aa41f04434aada2d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001963.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 849.310 264.480 960.000 396.790 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 586.370 205.245 764.490 434.185 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 912.495 139.350 939.020 173.275 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 279.890 0.000 370.330 228.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001968.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001968.txt
deleted file mode 100644
index 2053ae44f5f85e270c97bda8eda17187f8b0eb3a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001968.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 286.150 0.000 369.790 228.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 585.255 204.765 770.165 436.860 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 912.135 139.255 939.890 170.810 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 849.310 262.520 960.000 394.830 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001974.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001974.txt
deleted file mode 100644
index f011e708371370a32d4e7588adfdd3077860c1ad..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001974.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 286.150 0.000 369.790 228.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 590.610 200.195 778.795 433.545 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 912.540 139.415 940.295 170.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 849.310 261.765 960.000 394.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001978.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001978.txt
deleted file mode 100644
index ba00cfbb6d107d5ea458ff940186738ff94b4d0a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001978.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 849.310 261.765 960.000 394.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 912.540 139.415 940.295 170.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 585.665 197.750 783.715 434.880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 286.150 0.000 369.790 228.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001982.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001982.txt
deleted file mode 100644
index 185c7bc2c5de22c319908345d3ca1c27de5a0ef4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001982.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 286.150 0.000 369.790 228.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 589.565 196.620 789.265 435.090 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 912.540 139.415 940.295 170.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 849.310 261.765 960.000 394.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001988.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001988.txt
deleted file mode 100644
index 0f6fa0fc50649373115007fff2f233c0d10c064d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001988.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 911.890 139.415 940.225 170.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 849.310 261.765 960.000 394.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 287.540 0.000 369.790 228.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 603.830 196.620 801.035 437.070 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001990.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001990.txt
deleted file mode 100644
index e3ab1eef0767b324caefa047aa166b6fde2c0713..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/001990.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 849.310 261.765 960.000 394.485 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 287.540 0.000 369.790 228.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 911.890 139.415 940.225 170.970 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 613.000 196.620 801.035 431.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/002014.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/002014.txt
deleted file mode 100644
index 934bed70ced762e4b9386642276a318a96012e40..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/002014.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 1 0 0.00 848.640 258.055 960.000 396.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 619.400 220.810 837.625 430.960 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 911.935 137.225 937.255 169.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 287.540 0.000 369.790 228.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/002021.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/002021.txt
deleted file mode 100644
index 75a03bda1cfa063bfe6502ec4f8fddcedf2db16b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/002021.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 2 0.00 911.935 137.225 937.255 169.855 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 848.640 258.055 960.000 396.440 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 287.540 0.000 369.790 228.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 641.925 230.865 849.210 428.820 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/002043.txt b/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/002043.txt
deleted file mode 100644
index 76c0445686a6dc9286554b04f6fba7f570ed3484..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/2dbbox/IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels_hres/002043.txt
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-person 0 0 0.00 287.540 0.000 369.790 228.935 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 0 0.00 675.425 233.565 853.775 431.020 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 0 2 0.00 920.295 145.960 944.205 179.940 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
-person 1 0 0.00 848.640 258.445 960.000 394.975 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/MetropolisDVC.tsv b/annotations/Dense Video Caption/MetropolisDVC.tsv
deleted file mode 100644
index d0b1163dcc15744581f0539eca6fdee937404f38..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/MetropolisDVC.tsv	
+++ /dev/null
@@ -1,105 +0,0 @@
-index	video	question	answer	duration	category	qid
-0	1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.059, ""end"": 2.7636, ""caption"": ""A trailer truck drives on the first oncoming lane and then exits the frame.""}, {""start"": 0.4882, ""end"": 4.7841, ""caption"": ""Two black SUVs in the second and first oncoming lanes exit the frame from the left, one after the other.""}, {""start"": 2.9596, ""end"": 7.2674, ""caption"": ""A black car enters from the left of the frame, drives on the right turn lane, and exits from the right of the frame.""}, {""start"": 7.1118, ""end"": 13.7746, ""caption"": ""A dark red car entering from the right of the frame drives ahead and turns right without a proper right turn signal.""}, {""start"": 7.121, ""end"": 11.2315, ""caption"": ""A black pickup truck enters from the left of the frame, drives on the right turn lane, and exits from the right of the frame.""}, {""start"": 8.9332, ""end"": 19.0647, ""caption"": ""A black sedan enters from the left of the frame and moves in the wrong direction in the second oncoming lane.""}, {""start"": 9.3799, ""end"": 10.904, ""caption"": ""A red hatchback drives past the \""STOP\"" sign on the side of the road.""}]"	30.791	Transportation_real	1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z
-3	1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0737, ""end"": 29.5683, ""caption"": ""A dark blue car in the first ongoing lane drives on the wrong side of the road, moving from the top of the frame toward the bottom left.""}, {""start"": 3.4465, ""end"": 7.1141, ""caption"": ""A white truck in the first ongoing lane shifts to the second ongoing lane.""}, {""start"": 4.0559, ""end"": 6.8743, ""caption"": ""A white truck in the first ongoing lane moves to the second ongoing lane.""}, {""start"": 5.2705, ""end"": 7.6155, ""caption"": ""A red car driving in the first oncoming lane turns on its right blinker.""}, {""start"": 5.7075, ""end"": 11.3522, ""caption"": ""The white truck in the second ongoing lane enters from the bottom of the frame and passes two chevron alignment signs, indicating a sharp change in the direction of the road.""}, {""start"": 11.6557, ""end"": 21.3685, ""caption"": ""A red pickup truck in the second ongoing lane passes a 'WEST 20' road sign located on the right side of the frame.""}, {""start"": 13.267, ""end"": 15.8451, ""caption"": ""Two cars, a white sedan and a black SUV, in the first and second oncoming lanes, respectively, move along the curved road and exit from the left side of the frame.""}, {""start"": 13.696, ""end"": 29.548, ""caption"": ""A dark blue sedan drives the wrong way in the first ongoing lane and exits from the left of the frame.""}, {""start"": 14.7742, ""end"": 21.5417, ""caption"": ""A black SUV in the first ongoing lane veers into the second ongoing lane to avoid a head-on collision with a dark blue sedan driving the wrong way in the first ongoing lane.""}, {""start"": 17.4797, ""end"": 21.3277, ""caption"": ""The black car driving in the first ongoing lane shifts right to the second ongoing lane to allow the dark blue car, coming from the wrong side, to pass.""}, {""start"": 27.9436, ""end"": 34.5726, ""caption"": ""A maroon and yellow tow truck in the second ongoing lane moves into the first ongoing lane while providing proper turn signals.""}, {""start"": 29.7887, ""end"": 35.0437, ""caption"": ""The black car stalled in the first ongoing lane turns on its blinkers.""}]"	35.801	Transportation_real	1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z
-13	9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 2.2414, ""end"": 8.1266, ""caption"": ""A man in a gray shirt scans a card on a cad scanner and walks through the door.""}, {""start"": 7.5385, ""end"": 9.9335, ""caption"": ""A man wearing a red striped shirt tailgates through the door without scanning the card, right behind the man in a gray shirt, and closes the door.""}]"	14.5385	Smart Spaces	9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed
-15	GX010011_Clip_10	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 1.8139, ""end"": 13.4765, ""caption"": ""A door opens and a man holding a black box walks out the door and continues walking to the left of the door till he exits the frame.""}, {""start"": 15.9087, ""end"": 18.5135, ""caption"": ""A man holding a device resembling a monitor walks out the door and continues walking to the right of the door and exits the frame.""}, {""start"": 38.7801, ""end"": 40.4776, ""caption"": ""A man wearing a white sweater walks through the door.""}, {""start"": 49.7484, ""end"": 50.5163, ""caption"": ""A man wearing a white sweater can be seen handing a bunch of papers to a partially visible person.""}, {""start"": 55.1669, ""end"": 62.2074, ""caption"": ""A man in a white sweater picks up a partially visible object and walks towards the door.""}, {""start"": 62.3107, ""end"": 71.7452, ""caption"": ""A man holding a monitor enters the frame, walks to the end of the hallway, and turns to his left.""}, {""start"": 66.2918, ""end"": 74.5399, ""caption"": ""A man wearing a white shirt holding a thin silver box walks out the door into the hallway and stops at the end of the hallway.""}, {""start"": 68.9362, ""end"": 70.0647, ""caption"": ""A man wearing a brown shirt walks out of the door while holding papers.""}, {""start"": 70.3919, ""end"": 73.9871, ""caption"": ""A man wearing a denim jacket comes out of a door and closes it.""}, {""start"": 76.1652, ""end"": 79.1043, ""caption"": ""A man wearing a white shirt holding a thin silver box can be seen walking in the hallway.""}]"	79.1124	Smart Spaces	GX010011_Clip_10
-16	GX010011_Clip_11	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.2818, ""end"": 3.864, ""caption"": ""A man holding a flat rectangular object walks down the hallway and exits the frame.""}, {""start"": 9.8641, ""end"": 15.4288, ""caption"": ""A man exits a room while pulling on a door and enters a hallway while pushing a black dolly.""}, {""start"": 17.0598, ""end"": 18.767, ""caption"": ""A man in a black outfit closes a door.""}, {""start"": 18.9733, ""end"": 25.4219, ""caption"": ""A man in a black outfit walks down a hallway while pushing a dolly and carefully avoiding two tripod in his way.""}, {""start"": 24.1547, ""end"": 29.9694, ""caption"": ""A man in a white sweater walks down the hallway while holding a flat rectangular object in his right hand.""}]"	30.0634	Smart Spaces	GX010011_Clip_11
-17	GX010011_Clip_1	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 6.825, ""end"": 12.9135, ""caption"": ""A man in a green t-shirt scans a card on a scanner, opens a door, and stands outside it.""}, {""start"": 15.1974, ""end"": 16.8465, ""caption"": ""A man wearing a black outfit enters a room with an open door and walks inside without scanning a card.""}, {""start"": 21.4545, ""end"": 27.6896, ""caption"": ""Four people, two men, a woman, and a man wearing spectacles, enter a room with an open door, one after the other, without scanning key cards.""}, {""start"": 30.8836, ""end"": 33.4052, ""caption"": ""A man in a red sweater and a man in a black outfit enter a room with an open door, one behind the other, without scanning key cards.""}, {""start"": 35.6311, ""end"": 38.2483, ""caption"": ""Two men in black outfits enter a room with an open door, one after the other, without scanning key cards.""}, {""start"": 40.2071, ""end"": 41.4672, ""caption"": ""A man wearing a white sweatshirtenters a room with an open door without scanning a key card.""}, {""start"": 41.9363, ""end"": 43.9924, ""caption"": ""A man in a green T-shirt enters a room with an open door without scanning a key card.""}]"	60.0934	Smart Spaces	GX010011_Clip_1
-18	GX010011_Clip_2	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 9.1663, ""end"": 12.3941, ""caption"": ""A man in a green T-shirt exits a room through an open door and takes a left down a passage.""}, {""start"": 15.5125, ""end"": 23.2096, ""caption"": ""Six people walk out of an open door of a room one after the other and take a left.""}, {""start"": 23.3443, ""end"": 25.4146, ""caption"": ""A man in a maroon sweatshirt walks out of the open door of a room and goes towards the right of the passage.""}, {""start"": 24.7352, ""end"": 27.7064, ""caption"": ""A man wearing spectacles, followed by another man wearing spectacles and carrying a bunch of papers, exits the room with an open door and walks towards the left in a passage.""}, {""start"": 28.3219, ""end"": 30.6735, ""caption"": ""A man in a white sweatshirt exits the room through an open door and goes towards the right of the passage.""}]"	37.0704	Smart Spaces	GX010011_Clip_2
-19	GX010011_Clip_3	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 2.2104, ""end"": 8.6305, ""caption"": ""A man in a green T-shirt walks down a narrow hallway.""}, {""start"": 8.6305, ""end"": 13.3716, ""caption"": ""A person wearing a green T-shirt and a sling bag taps a card on a black card reader, opens the door, and enters the room.""}, {""start"": 21.3267, ""end"": 22.4849, ""caption"": ""A man wearing a black shirt is seen entering a room without tapping his card on the card reader.""}, {""start"": 23.8642, ""end"": 30.0675, ""caption"": ""Three men can be seen entering a room without tapping their cards in a sequence.""}]"	35.0684	Smart Spaces	GX010011_Clip_3
-20	GX010011_Clip_4	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 6.9511, ""end"": 18.8251, ""caption"": ""A man dressed in black walks through the corridor, taps a card on the door card reader beside the door, and enters the room.""}, {""start"": 9.3219, ""end"": 23.8732, ""caption"": ""A man wearing a black shirt walks through the corridor carrying boxes behind a man wearing black attire, enters the room and places the boxes on the partially visible table.""}, {""start"": 18.0336, ""end"": 29.1573, ""caption"": ""A man in a white sweater walks through the corridor carrying a rectangular box, enters the room and places the box on the partially visible table.""}]"	33.0664	Smart Spaces	GX010011_Clip_4
-21	GX010011_Clip_5	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 5.64, ""end"": 17.492, ""caption"": ""A door opens, and a man in black attire holding a box walks on the floor and turns left at the end near the wall.""}, {""start"": 11.2997, ""end"": 20.418, ""caption"": ""A man in a black jacket walks out of a room carrying a box, walks on the floor, and turns left at the end near the wall.""}, {""start"": 12.6877, ""end"": 22.9968, ""caption"": ""A man in a white sweater walks out of a room carrying a box, closes the door behind him, walks on the floor, and turns left at the end near the wall.""}]"	25.0584	Smart Spaces	GX010011_Clip_5
-22	GX010011_Clip_6	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 5.3504, ""end"": 12.6833, ""caption"": ""A man in an orange T-shirt walks through the corridor, takes a card attached to his pants, taps it on the door access card reader next to the door, and enters the room.""}, {""start"": 7.5146, ""end"": 14.7827, ""caption"": ""A man wearing black attire and glasses walks through the corridor and tailgates into the room without tapping a card on the door access card reader.""}, {""start"": 16.5921, ""end"": 19.6163, ""caption"": ""A man in a white T-shirt walks into the room without tapping a card on the door access card reader.""}, {""start"": 18.5881, ""end"": 27.3763, ""caption"": ""A person in black attire walks through the corridor and turns left at the end.""}, {""start"": 20.7531, ""end"": 31.8809, ""caption"": ""A person in a denim jacket walks through the corridor and turns left at the end.""}, {""start"": 27.9616, ""end"": 35.0684, ""caption"": ""A man opens a door, walks out as the door closes behind him, and continues walking through the corridor.""}]"	35.0684	Smart Spaces	GX010011_Clip_6
-23	GX010011_Clip_7	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.3991, ""end"": 8.1881, ""caption"": ""A man pulls a wheeled cart loaded with objects through a corridor and stops in front of a door.""}, {""start"": 8.1008, ""end"": 21.7188, ""caption"": ""A man can be seen placing a card on the card reader next to a door, opening the door, and entering the room while pulling a cart.""}]"	30.0634	Smart Spaces	GX010011_Clip_7
-24	GX010011_Clip_8	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 4.7203, ""end"": 15.4769, ""caption"": ""A man in a white sweater walks through the corridor and knocks on the door.""}, {""start"": 8.9241, ""end"": 10.2129, ""caption"": ""A man in black attire knocks on the door.""}, {""start"": 17.8622, ""end"": 23.0952, ""caption"": ""A man wearing a black jacket walks out of the room and stands near the door.""}, {""start"": 65.3024, ""end"": 69.8095, ""caption"": ""A man walks out of the room and stands near the door.""}, {""start"": 66.5303, ""end"": 70.4343, ""caption"": ""A man in the white sweater closes the door.""}]"	85.1184	Smart Spaces	GX010011_Clip_8
-25	GX010011_Clip_9	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 3.0321, ""end"": 7.0598, ""caption"": ""A man in a white sweater taps the card on the card reader, opens the door, and walks through the door.""}, {""start"": 5.7116, ""end"": 9.0043, ""caption"": ""A man in black attire taps the card on the card reader and walks through the door.""}, {""start"": 7.5024, ""end"": 10.0497, ""caption"": ""Another man in black attire tailgates and walks inside the room without tapping a card on the card reader.""}, {""start"": 13.0586, ""end"": 18.142, ""caption"": ""A man in an orange sweater taps a card on the card reader, opens the door, and walks inside the room.""}, {""start"": 18.3193, ""end"": 21.6147, ""caption"": ""A man in blue jacket taps a card on the card reader and enters the room.""}]"	39.0724	Smart Spaces	GX010011_Clip_9
-27	GX010012_Clip_2	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 2.8, ""end"": 7.8762, ""caption"": ""A man in a white sweater enters the frame and walks through a turnstile gate.""}, {""start"": 7.2123, ""end"": 13.048, ""caption"": ""A man in a green T-shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.""}, {""start"": 11.7142, ""end"": 16.6437, ""caption"": ""A man in a light blue shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.""}, {""start"": 15.5495, ""end"": 23.4601, ""caption"": ""A woman holding a laptop enters the frame and walks through a turnstile gate.""}, {""start"": 17.8182, ""end"": 32.7725, ""caption"": ""Three people are walking down a staircase and then walk out of the frame.""}, {""start"": 24.9132, ""end"": 29.9724, ""caption"": ""A person with long hair wearing an all black attire enters the frame and walks through a turnstile gate.""}, {""start"": 25.7503, ""end"": 30.9703, ""caption"": ""A man in an orange sweater enters the frame and walks through a turnstile gate.""}, {""start"": 30.2866, ""end"": 38.9106, ""caption"": ""A person in a gray jacket walks down a staircase and exits the frame.""}, {""start"": 30.9079, ""end"": 34.3577, ""caption"": ""A man in an all black attire enters the frame and walks through a turnstile gate.""}, {""start"": 34.6558, ""end"": 39.1025, ""caption"": ""A man in a black jacket holding a piece of paper enters the frame and walks through a turnstile gate.""}, {""start"": 39.0359, ""end"": 43.9618, ""caption"": ""A man with a backpack enters the frame and walks through a turnstile gate.""}, {""start"": 44.7713, ""end"": 49.3455, ""caption"": ""A man in a black T-shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.""}]"	59.3927	Smart Spaces	GX010012_Clip_2
-28	GX010012_Clip_3	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 2.032, ""end"": 13.0991, ""caption"": ""A woman climbs down a flight of stairs while holding cups in their hand and then exits the frame while walking.""}, {""start"": 2.7609, ""end"": 20.6113, ""caption"": ""A person walks up a flight of stairs and exits the frame while walking.""}, {""start"": 3.5158, ""end"": 6.4371, ""caption"": ""A man scans a key card at a turnstile gate, which opens, and he walks out to the other side.""}, {""start"": 17.3162, ""end"": 21.5392, ""caption"": ""A man in a white sweatshirt scans a key card at a turnstile gate, which opens, and he stops at the threshold.""}, {""start"": 25.2235, ""end"": 27.8816, ""caption"": ""A man in a green T-shirt runs and walks past the open gate without scanning a card and joins the man in white, and they both walk out to the other side.""}, {""start"": 43.3755, ""end"": 49.9068, ""caption"": ""A man wearing a blue jacket scans a key card at a turnstile gate, which opens, and two more men follow him to the other side of the gate without scanning their cards.""}, {""start"": 51.6178, ""end"": 64.8077, ""caption"": ""A man carrying a bagpack walks down a flight of stairs and exits the frame while turning towards his left and walking.""}, {""start"": 58.7375, ""end"": 71.5498, ""caption"": ""A man in a black outfit walks down a flight of stairs and exits the frame while walking forward.""}, {""start"": 65.3309, ""end"": 74.4002, ""caption"": ""A woman wearing a blue top scans a key card at a turnstile gate, which opens, and three people follow her to the other side of the gate without scanning their cards.""}]"	79.2458	Smart Spaces	GX010012_Clip_3
-29	GX010012_Clip_4	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.3969, ""end"": 6.0927, ""caption"": ""A person walks down the stairs and exits the frame.""}, {""start"": 2.5633, ""end"": 11.9945, ""caption"": ""A person wearing a white sweater can be seen passing through a smart space, and behind him, four individuals, including a woman, are visible tailgating.""}]"	22.1888	Smart Spaces	GX010012_Clip_4
-30	GX010012_Clip_5	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 2.8945, ""end"": 11.8149, ""caption"": ""A man in a green T-shirt walks through a turnstile gate as it opens, followed by another man in a gray shirt, after which the gate closes.""}, {""start"": 5.7487, ""end"": 13.0062, ""caption"": ""A turnstile gate opens as a man in a black jacket taps an access card and walks through it, after letting another man in a black T-shirt pass through the same gate in the opposite direction, after which the gate closes.""}, {""start"": 8.0994, ""end"": 14.6553, ""caption"": ""A man in a black outfit walks through a turnstile gate, followed by a woman in a gray shirt, before the gate closes.""}]"	17.6176	Smart Spaces	GX010012_Clip_5
-31	GX010013_Clip_1	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 5.366, ""end"": 8.5899, ""caption"": ""A person in a white sweatshirt gestures to a partially visible person in a blue jacket who walks out of the frame.""}, {""start"": 6.8689, ""end"": 10.9643, ""caption"": ""A partially visible individual with a backpack runs into the frame and exits the scene as a group of people start running in the same direction after he enters the scene.""}, {""start"": 7.1525, ""end"": 10.9643, ""caption"": ""A man in a white shirt starts to run away from the frame, followed by other people standing around him.""}]"	11.0444	Smart Spaces	GX010013_Clip_1
-32	GX010013_Clip_2	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 10.7652, ""end"": 15.65, ""caption"": ""A group of men and a woman start running towards the other end of the lobby and turn towards the right of the wall.""}, {""start"": 11.3207, ""end"": 15.045, ""caption"": ""A person wearing a backpack runs into the frame and joins the group of people running.""}]"	23.0564	Smart Spaces	GX010013_Clip_2
-33	GX010013_Clip_3	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.1388, ""end"": 10.3006, ""caption"": ""A person pushing a trolley opens a door and enters a room, pulling the trolley inside with her.""}, {""start"": 6.5586, ""end"": 9.0444, ""caption"": ""Three men are walking inside a passage as the man leading the sequence gestures a man in a black t-shirt towards his left and he stops walking ahead.""}, {""start"": 9.1832, ""end"": 13.4871, ""caption"": ""A man in a white sweatshirt walks into the scene and gestures to a man in a black t-shirt to walk away as both walk out of the frame.""}, {""start"": 10.8065, ""end"": 14.1687, ""caption"": ""A woman in a black outfit walking near the man in a white sweatshirt walks towards a passage and enters it, closely following the man in a blue jacket.""}, {""start"": 16.2004, ""end"": 20.6072, ""caption"": ""Two men are entering a passage in a sequence.""}, {""start"": 24.7448, ""end"": 27.2001, ""caption"": ""A man wearing a backpack is entering through a passage.""}, {""start"": 37.115, ""end"": 39.054, ""caption"": ""A man holding a cup is entering through a passage.""}, {""start"": 43.4678, ""end"": 49.123, ""caption"": ""Three men are entering a passage, where the man leading the sequence enters the frame from the left of the tripod stand in the foreground while the other two walk through the middle of the two stands.""}, {""start"": 45.1386, ""end"": 52.8692, ""caption"": ""A man in a white sweatshirt steps into the frame between two tripod stands, takes a few steps towards his right, turns his head back, and eventually walks inside a passage forward.""}]"	58.0914	Smart Spaces	GX010013_Clip_3
-34	GX010013_Clip_4	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 3.9796, ""end"": 7.6847, ""caption"": ""A man wearing a white sweater can be seen walking out of a doorway.""}, {""start"": 8.4264, ""end"": 16.5234, ""caption"": ""Four men can be seen walking out of a doorway in sequence; the first two individuals are carrying laptops, the third man is holding a white cup, and the fourth man is carrying a backpack.""}, {""start"": 16.5239, ""end"": 23.8843, ""caption"": ""Three men can be seen walking out of a doorway in sequence; the first man is wearing a black hoodie, the second man is wearing a denim jacket, and the third man is wearing a green T-shirt while holding a sling bag.""}, {""start"": 17.2071, ""end"": 20.2976, ""caption"": ""A man wearing a black jacket can be seen walking out of a doorway and going towards his right while holding white papers.""}, {""start"": 21.1799, ""end"": 25.2985, ""caption"": ""A man wearing a gray T-shirt and holding a white cup is seen walking out of a doorway while going towards his right, followed by a woman wearing a black blazer.""}, {""start"": 21.7366, ""end"": 25.3082, ""caption"": ""A man wearing a red sweatshirt can be seen walking out of a doorway and heading towards his right.""}]"	28.6953	Smart Spaces	GX010013_Clip_4
-35	GX010013_Clip_5	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0234, ""end"": 5.2806, ""caption"": ""Three men are moving to the side of a hallway and exiting the frame.""}, {""start"": 4.3264, ""end"": 8.3922, ""caption"": ""A man wearing a brown T-shirt is jumping over an automated access gate and walking to the center of the hallway.""}, {""start"": 9.2618, ""end"": 12.9858, ""caption"": ""A man wearing a white T-shirt is walking across the floor and exiting the frame.""}, {""start"": 10.3385, ""end"": 15.3339, ""caption"": ""A man wearing a black outfit is jumping over an automated access gate and walking to the center of the hallway.""}, {""start"": 14.8162, ""end"": 17.3196, ""caption"": ""The man wearing a brown T-shirt is walking forward and exiting the frame.""}]"	18.0514	Smart Spaces	GX010013_Clip_5
-36	GX010013_Clip_6	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 1.12, ""end"": 4.0113, ""caption"": ""A man in a white shirt slightly pushes a man in a black shirt and then walks backward.""}, {""start"": 3.6601, ""end"": 7.0823, ""caption"": ""A man in a black shirt approaches a man in a white shirt and slightly pushes him. Then he walks back to the initial position.""}, {""start"": 11.488, ""end"": 18.0471, ""caption"": ""A man carrying a backpack passes by from behind the man in a black shirt and walks toward a turnstile gate.""}, {""start"": 14.7782, ""end"": 17.7229, ""caption"": ""A man in the black outfit holding a cup in his hand walks out of the frame.""}, {""start"": 16.094, ""end"": 18.0403, ""caption"": ""A man enters the frame pushing a blue trolley with cleaning objects in it.""}]"	18.0514	Smart Spaces	GX010013_Clip_6
-37	GX010013_Clip_7	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 4.1899, ""end"": 13.146, ""caption"": ""A man in a gray pullover walking in the background crosses a turnstile gate that opens and closes after he crosses it.""}, {""start"": 4.4874, ""end"": 5.4864, ""caption"": ""Two people push away a man in a white sweatshirt.""}, {""start"": 4.521, ""end"": 9.5719, ""caption"": ""A woman in a pink top crosses a turnstile gate in the background that opens and closes behind her as she crosses it.""}, {""start"": 5.4853, ""end"": 6.7155, ""caption"": ""A man in a black outfit with a white vest underneath pushes a man in a black hoodie and spectacles.""}, {""start"": 7.3901, ""end"": 8.3722, ""caption"": ""The man in the blue shirt pushes the man in the black hodded sweatshirt.""}, {""start"": 7.4162, ""end"": 11.5047, ""caption"": ""The man in a black outfit with a white vest underneath  pushes a man in a black t-shirt.""}, {""start"": 15.5959, ""end"": 16.8307, ""caption"": ""A man wearing a black hoodie and spectacles pushes the man in a black shirt standing towards his right.""}, {""start"": 21.0262, ""end"": 27.3161, ""caption"": ""A man in a black utfit and spectacles and a man in a white outfit with a white vest underneath are speaking to each other and shadow punching.""}, {""start"": 23.778, ""end"": 25.6458, ""caption"": ""The man in the black shirt on the left of the man in the white shirt walks forward while shadow boxing toward the man on the right of the man in a white sweatshirt.""}, {""start"": 25.525, ""end"": 27.0872, ""caption"": ""Two individuals are pushing the man in a black hoodie and spectacles.""}, {""start"": 31.9657, ""end"": 34.1638, ""caption"": ""Two individuals are pushing a man wearing spectacles and a black hoodie while the third man wearing a white vest underneath his shirt shadow punches him.""}, {""start"": 40.0073, ""end"": 44.4557, ""caption"": ""Four people, starting with a man in a blue shirt, a man in a white sweatshirt, a man wearing a white vest underneath his shirt, and a man wearing spectacles, push the man in a black shirt simultaneously.""}, {""start"": 45.8531, ""end"": 46.7826, ""caption"": ""A man in a black outfit with a white vest underneath shadow punches a partially visible person.""}, {""start"": 56.5335, ""end"": 61.8139, ""caption"": ""A partially visible person climbs down a staircase and starts walking in the direction of the turnstile gates.""}]"	62.0954	Smart Spaces	GX010013_Clip_7
-38	GX010014_Clip_1	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.8407, ""end"": 7.5917, ""caption"": ""A man in black attire holding a box walks through the smart space.""}, {""start"": 8.4815, ""end"": 14.7476, ""caption"": ""The man in a blue-black-gray T-shirt holding a box moves out of the turnstile gate.""}, {""start"": 15.4504, ""end"": 25.0132, ""caption"": ""A man pushing a cart with objects on it walks through the smart space.""}, {""start"": 15.7275, ""end"": 32.2715, ""caption"": ""A man wearing a black outfit holding a box walks towards the turnstile gate and taps the card to open it, but fails.""}, {""start"": 30.726, ""end"": 38.9613, ""caption"": ""The man wearing a blue-gray-black T-shirt taps the card reader and walks through the turnstile gate.""}, {""start"": 38.9625, ""end"": 41.4506, ""caption"": ""The man in the black outfit tailgates through the turnstile gate without tapping the card.""}, {""start"": 41.9882, ""end"": 46.8783, ""caption"": ""A man pushing a cart with many objects walks towards the smart space and stops near the middle turnstile gate.""}, {""start"": 61.3493, ""end"": 66.5293, ""caption"": ""The man in a black outfit enters the frame and hovers his hand over the turnstile gate, but the man pushing the cart fails to walk through the turnstile gate.""}, {""start"": 70.2185, ""end"": 78.2785, ""caption"": ""The man in a blue-black-gray T-shirt walks to the turnstile gate, swings his hand in front of the device, and the man pushing a cart walks through the turnstile gate.""}]"	79.1124	Smart Spaces	GX010014_Clip_1
-39	GX010014_Clip_2	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 3.1335, ""end"": 5.4518, ""caption"": ""A man holding a black box walks through a turnstile gate that opens without scanning a key card.""}, {""start"": 30.6317, ""end"": 32.626, ""caption"": ""A man holding a monitor walks through a turnstile gate that opens without scanning a key card.""}, {""start"": 39.7275, ""end"": 46.1865, ""caption"": ""The man in the white outfit taps a key card on the turnstile gate, walks through it as the glass panels open, and exits the frame, followed by another man who does not scan a key card.""}]"	48.3817	Smart Spaces	GX010014_Clip_2
-40	GX010029_Clip_10	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 3.3679, ""end"": 6.8638, ""caption"": ""A man in a white sweater exits a door and walks while holding a black object.""}, {""start"": 15.4664, ""end"": 25.9788, ""caption"": ""A man in a black outfit holding a black object comes out from a door, walks, and exits through another door.""}, {""start"": 37.2825, ""end"": 39.6508, ""caption"": ""A man, walks in a corridor and enters an open door.""}, {""start"": 57.8344, ""end"": 65.1777, ""caption"": ""A man in a black outfit, holding a black object, opens a door, walks away, and exits the frame.""}, {""start"": 65.2191, ""end"": 68.9812, ""caption"": ""A man in a white sweater, holding a silver object, moves out of a door and walks away.""}, {""start"": 68.1644, ""end"": 71.3461, ""caption"": ""A man in a brown sweater, holding white sheets, exits a door and walks away.""}, {""start"": 69.9826, ""end"": 75.2212, ""caption"": ""A man wearing a denim jacket exits a door, closes it, and walks out of the frame.""}]"	79.1124	Smart Spaces	GX010029_Clip_10
-41	GX010029_Clip_11	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.3781, ""end"": 11.603, ""caption"": ""A man in a white sweater, holding an object, walks toward a door at the end, opens it, and walks out through the door.""}, {""start"": 10.8176, ""end"": 20.0628, ""caption"": ""A man in black attire exits a side door, closes it, and walks away while pushing a black trolley with a silver handle.""}, {""start"": 20.1074, ""end"": 25.8391, ""caption"": ""A man in a white sweater enters a corridor through a door at the end, walks in, and exits the frame while carrying a silver object.""}]"	30.0634	Smart Spaces	GX010029_Clip_11
-42	GX010029_Clip_1	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 5.6804, ""end"": 12.1596, ""caption"": ""A man wearing a green T-shirt can be seen tapping a card on a black card reader, opens the door, and stands outside.""}, {""start"": 13.9308, ""end"": 16.2359, ""caption"": ""A man wearing a black shirt can be seen entering a room without tapping a card on a black card reader.""}, {""start"": 19.5956, ""end"": 27.2191, ""caption"": ""Four individuals in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards.""}, {""start"": 28.4709, ""end"": 33.3722, ""caption"": ""Two men in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards. ""}, {""start"": 33.5442, ""end"": 37.7678, ""caption"": ""Two men in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards. ""}, {""start"": 38.7374, ""end"": 40.8462, ""caption"": ""A man wearing a white sweater can be seen entering a room without tapping his card.""}, {""start"": 41.5702, ""end"": 43.1408, ""caption"": ""A man wearing a green T-shirt walks in an open door.""}]"	60.0934	Smart Spaces	GX010029_Clip_1
-43	GX010029_Clip_2	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 9.9146, ""end"": 28.8404, ""caption"": ""Several people walk out through the door in sequence and exit the frame.""}, {""start"": 22.9581, ""end"": 30.3314, ""caption"": ""A man with a bagpack walks to the right after coming out of the door. He opens a door at the end of the corridor, and exits the frame.""}, {""start"": 28.1666, ""end"": 34.8079, ""caption"": ""A man walks to the right after coming out of the door. He opens a door at the end of the corridor, and exits the frame.""}]"	37.0704	Smart Spaces	GX010029_Clip_2
-44	GX010029_Clip_3	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 7.484, ""end"": 12.3672, ""caption"": ""A man walks toward a side door, taps the card on the card reader system beside the door, opens the door, and walks inside.""}, {""start"": 19.668, ""end"": 29.3759, ""caption"": ""Four men sequentially walk toward the open door and walk through it.""}]"	35.0684	Smart Spaces	GX010029_Clip_3
-45	GX010029_Clip_4	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 12.0508, ""end"": 18.0368, ""caption"": ""A man in a black shirt walks toward a door, taps a card on the card reader next to the door, and then opens it.""}, {""start"": 14.2142, ""end"": 19.0935, ""caption"": ""A man in a black outfit holding two boxes walks toward a door opened by another man in a black shirt and enters it.""}, {""start"": 22.4008, ""end"": 24.8908, ""caption"": ""A man in a white sweater holding a box, walks toward a door opened by another man and enters it.""}]"	33.0664	Smart Spaces	GX010029_Clip_4
-46	GX010029_Clip_5	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 7.1175, ""end"": 10.6775, ""caption"": ""A man in a black outfit holding a brown box moves out of the open door and walks away.""}, {""start"": 11.4882, ""end"": 13.7471, ""caption"": ""A man in a black outfit holding a large brown box moves out of the open door and walks away. ""}, {""start"": 12.6176, ""end"": 16.7922, ""caption"": ""A man in a white sweater moves out from the open door while holding a brown box, closes it, and then walks away.""}]"	25.0584	Smart Spaces	GX010029_Clip_5
-47	GX010029_Clip_6	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 5.4685, ""end"": 11.4001, ""caption"": ""A man in an orange sweater walks toward a door, taps a card on the card reader beside the door, opens the door, and walks inside.""}, {""start"": 7.5757, ""end"": 13.4214, ""caption"": ""A man in a black outfit walks toward a door, stops, and walks through the doorway, following a man in an orange sweater without tapping a card on the scanner beside the door.""}, {""start"": 11.6017, ""end"": 18.7693, ""caption"": ""A man in a white sweater opens the door at the far end of the corridor, walks forward, and walks through the open door on his left without tapping a card on the scanner beside the door.""}, {""start"": 14.7981, ""end"": 24.2995, ""caption"": ""Two men walk out of an open door at the far end of the corridor, walk forward, and exit the frame.""}, {""start"": 28.4095, ""end"": 32.4871, ""caption"": ""A man walks out of a doorway, turns to his left, and walks out of the frame as the door shuts behind him.""}]"	35.0684	Smart Spaces	GX010029_Clip_6
-48	GX010029_Clip_7	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 4.4929, ""end"": 20.6993, ""caption"": ""A man walks towards a door, taps a card on the card reader beside the door, opens the door, and walks through it while pulling a trolley.""}]"	30.0634	Smart Spaces	GX010029_Clip_7
-49	GX010029_Clip_8	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 4.7689, ""end"": 15.4821, ""caption"": ""A man in a white outfit and another man in a black outfit walk to the door and knock on it. The man in the white outfit continues to knock.""}, {""start"": 15.599, ""end"": 21.9327, ""caption"": ""The door opens, and a man in a black jacket holding a few papers walks through the door and stands with the group of people.""}, {""start"": 48.3328, ""end"": 73.9594, ""caption"": ""Two men standing near the door move their fingers on the phones in their hands. The man in the green T-shirt with a bag puts his phone away before walking, while the man in a black jacket continues to hold his phone.""}, {""start"": 64.9045, ""end"": 68.3916, ""caption"": ""A man in a black outfit walks out through the door and stands along with the group of people.\n""}, {""start"": 66.3349, ""end"": 69.3577, ""caption"": ""The man in the white outfit shuts the door. ""}, {""start"": 70.0529, ""end"": 80.2209, ""caption"": ""The people in the group, a few holding objects and a few idly standing, walk away one by one and exit the frame.""}]"	85.1184	Smart Spaces	GX010029_Clip_8
-50	GX010029_Clip_9	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 2.5275, ""end"": 5.8106, ""caption"": ""A man in a white sweater enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, opens the door, and enters.""}, {""start"": 4.486, ""end"": 8.0743, ""caption"": ""A man in black attire enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, and walks through the open door.""}, {""start"": 7.332, ""end"": 9.1595, ""caption"": ""A man in black attire enters the frame and walks through the open door without tapping the card on the card reader. ""}, {""start"": 12.3198, ""end"": 16.2912, ""caption"": ""A man in a brown shirt enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, opens the door, and enters.""}, {""start"": 16.6707, ""end"": 20.6651, ""caption"": ""A man in a blue jacket enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, and walks through the open door.""}]"	39.0724	Smart Spaces	GX010029_Clip_9
-51	GX010030_Clip_1	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 2.0658, ""end"": 4.6436, ""caption"": ""A man in a white sweater walks through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.""}, {""start"": 6.6007, ""end"": 13.0916, ""caption"": ""A person climbs down the staircase.""}, {""start"": 6.9328, ""end"": 8.6056, ""caption"": ""A man in black clothes is walking through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.""}, {""start"": 12.3396, ""end"": 15.5128, ""caption"": ""A man in a green T-shirt is walking through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.""}, {""start"": 17.2476, ""end"": 20.8728, ""caption"": ""A man in a blue jacket is walking through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.""}, {""start"": 19.8673, ""end"": 24.4277, ""caption"": ""A man in black clothes is walking through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.""}, {""start"": 20.8073, ""end"": 31.9312, ""caption"": ""Two people are climbing the staircase and they exit the frame. ""}, {""start"": 21.6767, ""end"": 24.3161, ""caption"": ""A woman in pink clothes is walking through the turnstile gate nearest to the railing without tapping a card on the gate.""}, {""start"": 32.189, ""end"": 37.3511, ""caption"": ""A man in an all-black outfit taps a card on the turnstile gate near the railing and walks through it.""}, {""start"": 34.3926, ""end"": 37.8357, ""caption"": ""A woman walks out of a door; she turns around after a few steps and walks.""}, {""start"": 49.4493, ""end"": 54.557, ""caption"": ""The man in the white outfit walks towards the turnstile gate in the middle, taps a card, and turns around.""}, {""start"": 55.2308, ""end"": 59.2572, ""caption"": ""The man in an all-black outfit gives a backpack to the man in the white outfit and walks away. ""}, {""start"": 55.6432, ""end"": 63.14, ""caption"": ""The man in white sweater takes a backpack from a man in black clothes, then walks through the gate and gestures while facing the gate and walks away.""}, {""start"": 66.9551, ""end"": 70.1771, ""caption"": ""The man in a green T-shirt walks through the turnstile in the middle without tapping a card on the gate.""}, {""start"": 67.2592, ""end"": 69.6162, ""caption"": ""The man in a blue jacket walks through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.""}]"	78.712	Smart Spaces	GX010030_Clip_1
-52	GX010030_Clip_2	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 3.8469, ""end"": 7.5598, ""caption"": ""A man in a white sweater walks through a smart space while carrying a bag.""}, {""start"": 8.2752, ""end"": 12.4741, ""caption"": ""A man in a green T-shirt with a sling bag walks through a smart space.""}, {""start"": 12.0639, ""end"": 15.16, ""caption"": ""A man wearing a light blue jacket can be seen walking through a smart space.""}, {""start"": 16.325, ""end"": 21.2479, ""caption"": ""A woman wearing a light blue top can be seen walking through the smart space while holding a laptop.""}, {""start"": 25.1397, ""end"": 29.0602, ""caption"": ""A woman wearing a black jacket and a pink top can be seen walking through a smart space.""}, {""start"": 27.0776, ""end"": 31.5605, ""caption"": ""A man wearing a red top can be seen walking through a smart space.""}, {""start"": 31.6999, ""end"": 34.4578, ""caption"": ""A man wearing a black hoodie can be seen walking through a smart space.""}, {""start"": 35.0385, ""end"": 38.0475, ""caption"": ""A man wearing a black jacket can be seen walking through a smart space while holding a piece of paper.""}, {""start"": 40.1118, ""end"": 42.3284, ""caption"": ""A man in black attire carrying a bag walks through a smart space.""}, {""start"": 44.9724, ""end"": 48.8403, ""caption"": ""A man in a gray T-shirt can be seen walking through a smart space.""}]"	59.3927	Smart Spaces	GX010030_Clip_2
-53	GX010030_Clip_3	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 1.0282, ""end"": 9.1229, ""caption"": ""A woman in a black outfit walks while pushing a utility cart and then exits the frame.""}, {""start"": 3.188, ""end"": 6.604, ""caption"": ""A man scans a card at an access control gate and walks through as it opens.""}, {""start"": 16.7764, ""end"": 26.0557, ""caption"": ""A man walks forward, scans a card at an access control gate, and stalls at the gate before walking through.""}, {""start"": 25.0385, ""end"": 27.1775, ""caption"": ""A man in an olive green T-shirt follows after a man in a white sweater and walks through an access control gate without scanning his card.""}, {""start"": 41.5304, ""end"": 48.6702, ""caption"": ""A man in a gray jacket scans a card at the access control gate and walks through it.""}, {""start"": 44.2766, ""end"": 50.407, ""caption"": ""Two men tailgate a man in a gray jacket and walk through the access control gate without scanning their cards.""}, {""start"": 65.1666, ""end"": 71.6209, ""caption"": ""A woman in a blue sweater enters the frame, scans a card at the access control gate, and passes through.""}, {""start"": 69.0377, ""end"": 75.4312, ""caption"": ""Three individuals, two dressed in black and one dressed in orange tailgate a woman in a blue sweater and walk through an access control gate without scanning their cards.""}]"	79.2458	Smart Spaces	GX010030_Clip_3
-54	GX010030_Clip_4	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.1957, ""end"": 2.3565, ""caption"": ""A woman walks down the stairs.""}, {""start"": 3.6321, ""end"": 13.6663, ""caption"": ""Five people sequentially walk through a turnstile gate nearest to the railing without scanning a card. The gate opens and turns red when the first person approaches and closes when everyone passes through.""}, {""start"": 4.4417, ""end"": 11.8928, ""caption"": ""Two people enter the frame as they walk down the stairs. The person in red clothes walks away as another person behind them stops.""}, {""start"": 19.3077, ""end"": 22.1466, ""caption"": ""A person wearing a backpack is walking towards a tripod and turns back.""}]"	22.1888	Smart Spaces	GX010030_Clip_4
-55	GX010030_Clip_5	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 1.9772, ""end"": 11.3711, ""caption"": ""A man in a green t-shirt and a man in a blue jacket and walk through the turnstile gate one by one as it opens. ""}, {""start"": 4.0091, ""end"": 11.3596, ""caption"": ""A man with a black backpack walks up to a gate, scans a card, and steps aside as another man in gray passes through the gate from the opposite direction. The man with the backpack then walks through the gate.""}, {""start"": 5.3987, ""end"": 10.5258, ""caption"": ""A man in a gray t-shirt walks through the opened turnstile gate as a man dressed in black scans his card causing the doors to open.""}, {""start"": 7.0209, ""end"": 11.2805, ""caption"": ""A man wearing a gray jacket walks through the gate as it opens again after closing halfway through.""}, {""start"": 7.3528, ""end"": 12.3234, ""caption"": ""A man dressed in all black and holding white sheets of paper walks through the glass gate as it opens, followed by a woman dressed in blue and holding a laptop.""}, {""start"": 8.0918, ""end"": 13.3569, ""caption"": ""A woman holding a laptop walks through the opened turnstile gate.""}]"	17.6176	Smart Spaces	GX010030_Clip_5
-56	GX010031_Clip_1	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 7.1153, ""end"": 10.9575, ""caption"": ""A group of people start running together.""}, {""start"": 7.1593, ""end"": 10.908, ""caption"": ""A man in a black shirt runs towards the group of people who join him in running.""}]"	11.0444	Smart Spaces	GX010031_Clip_1
-57	GX010031_Clip_2	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 10.5872, ""end"": 15.912, ""caption"": ""Several people with their back profiles visible start running together, after which a man enters the scene running, as the group runs towards the end of the black wall and turns towards their right.""}, {""start"": 11.246, ""end"": 14.5668, ""caption"": ""A person in a black shirt enters the scene running past a white pillar along with a group of people already running.""}]"	23.0564	Smart Spaces	GX010031_Clip_2
-58	GX010031_Clip_3	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.5453, ""end"": 10.4862, ""caption"": ""A person in black attire pushing a cart halts to open a door and enters through it while pulling the cart inside.""}, {""start"": 6.9382, ""end"": 13.2764, ""caption"": ""Three men enter a passage as the man leading the sequence gestures a man in a black t-shirt walking towards the passage who stops walking ahead.""}, {""start"": 9.3747, ""end"": 12.0472, ""caption"": ""A man in a white sweatshirt gestures to a man in a black t-shirt to walk away as both walk out of the frame.""}, {""start"": 11.6908, ""end"": 14.2254, ""caption"": ""A woman in a black outfit walks inside a passage, closely following a man in a blue jacket.""}, {""start"": 16.1997, ""end"": 20.7315, ""caption"": ""Two men walk inside a passage in a sequence.""}, {""start"": 24.0058, ""end"": 27.3034, ""caption"": ""A man carrying a backpack walks inside the entrance of a passage.""}, {""start"": 36.9558, ""end"": 39.2183, ""caption"": ""A man in a black t-shirt holding a cup walks inside a passage.""}, {""start"": 41.9027, ""end"": 48.9827, ""caption"": ""Three men are walking inside a passage, where the man leading the sequence enters the frame from the left of the tripod stand in the foreground and the other two behind him walk through the middle of the tripod stands.""}, {""start"": 44.8047, ""end"": 52.8092, ""caption"": ""A man in a white T-shirt enters the scene, stands in between two tripod stands, takes a few steps towards his right, turns his head back, and walks forward to enter the passage.""}]"	58.0914	Smart Spaces	GX010031_Clip_3
-59	GX010031_Clip_4	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 1.9858, ""end"": 5.8164, ""caption"": ""A man in a white T-shirt walks through a doorway, moves forward from between two tripods, and exits the frame.""}, {""start"": 5.3687, ""end"": 25.148, ""caption"": ""Eleven people walk through a doorway in sequence, moving forward between two tripods and exiting the frame. Out of these, three people go to the right of the tripod and one to the left.""}, {""start"": 14.0398, ""end"": 19.3794, ""caption"": ""A woman in a gray T-shirt, holding a bag, exits beside a partially visible staircase and walks away.""}]"	25.2586	Smart Spaces	GX010031_Clip_4
-60	GX010031_Clip_5	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.7037, ""end"": 5.6485, ""caption"": ""Three people are stepping and moving backward.""}, {""start"": 7.0345, ""end"": 10.5299, ""caption"": ""A man comes running, turns around, and stands in the center of the room.""}, {""start"": 9.9771, ""end"": 13.1855, ""caption"": ""A man walks forward and stands beside a tripod.""}, {""start"": 13.3746, ""end"": 17.8493, ""caption"": ""A man comes running and stands beside a man in a white shirt.""}, {""start"": 14.5741, ""end"": 18.0417, ""caption"": ""A man in a brown shirt moves and stands beside a tripod.""}, {""start"": 14.6487, ""end"": 16.9372, ""caption"": ""A man in a white shirt holds a tripod beside him and then looks up and front.""}]"	18.0514	Smart Spaces	GX010031_Clip_5
-61	GX010031_Clip_6	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.9565, ""end"": 3.4782, ""caption"": ""A man in a white shirt pushes another individual standing in front of him in a black shirt.""}, {""start"": 4.0457, ""end"": 7.9332, ""caption"": ""An individual in a black shirt moves forward, pushes another man in a white shirt, and then steps back.""}, {""start"": 11.519, ""end"": 15.337, ""caption"": ""An individual with a blurred face passes by.""}, {""start"": 15.5645, ""end"": 18.0514, ""caption"": ""An individual in a black shirt and blue jeans walks toward a black wall.""}]"	18.0514	Smart Spaces	GX010031_Clip_6
-62	GX010031_Clip_7	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 3.8014, ""end"": 7.2679, ""caption"": ""A person with a blurred face passes by.""}, {""start"": 4.1261, ""end"": 14.684, ""caption"": ""Several men are pushing each other while moving around.""}, {""start"": 9.2674, ""end"": 14.0314, ""caption"": ""A person with a blurred face passes by.""}, {""start"": 15.9523, ""end"": 18.4991, ""caption"": ""A man in a black shirt and blue jeans pushes another man in front of him in black attire.""}, {""start"": 26.2564, ""end"": 29.5732, ""caption"": ""Several men are pushing each other while moving around.""}, {""start"": 32.1317, ""end"": 36.5245, ""caption"": ""Several men are pushing each other while moving around.""}, {""start"": 40.4721, ""end"": 47.7397, ""caption"": ""Several men are pushing each other while moving around.""}, {""start"": 57.4776, ""end"": 61.6673, ""caption"": ""A man walks up to a distance and stretches his arms.""}]"	62.0954	Smart Spaces	GX010031_Clip_7
-63	GX010032_Clip_1	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 2.3364, ""end"": 9.9927, ""caption"": ""A man holding a box walks through a turnstile gate and stops after some distance.""}, {""start"": 7.0529, ""end"": 15.4286, ""caption"": ""A man in a blue and black jacket walks through a turnstile gate while holding a box and stops after some distance.""}, {""start"": 14.3915, ""end"": 18.2695, ""caption"": ""A man in black clothes approaches the turnstile gate while holding a box.""}, {""start"": 15.2939, ""end"": 30.8256, ""caption"": ""A man walks through a turnstile gate while pushing a trolley hauling boxes and stops after some distance.""}, {""start"": 29.2321, ""end"": 43.2139, ""caption"": ""A man in a blue and black jacket holding a rectangular box approaches the turnstile gate and walks through it after tapping a card on the gate. ""}, {""start"": 38.1528, ""end"": 41.7152, ""caption"": ""A man runs through an open turnstile gate without tapping a card on the gate.""}, {""start"": 41.6374, ""end"": 50.8008, ""caption"": ""A man approaches the turnstile gates while pushing a trolley and taps the card on the gate.""}, {""start"": 60.0643, ""end"": 66.6717, ""caption"": ""A man walks, touches the gate, and walks away from the gate.""}, {""start"": 68.4611, ""end"": 72.3285, ""caption"": ""A man in a blue and black jacket holding a rectangular box is walking towards the turnstile gate and goes back.""}, {""start"": 72.0879, ""end"": 79.1047, ""caption"": ""A man walks through a turnstile gate while pushing a trolley hauling boxes.""}]"	79.1124	Smart Spaces	GX010032_Clip_1
-64	GX010032_Clip_2	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 1.3357, ""end"": 6.094, ""caption"": ""A man wearing a white sweater walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate while holding a black box.""}, {""start"": 28.8087, ""end"": 32.6348, ""caption"": ""A man wearing black clothes walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate while holding a monitor.""}, {""start"": 38.0995, ""end"": 43.5417, ""caption"": ""The man wearing a white sweater taps a card on the turnstile gate, then walks through it while holding a black box.""}, {""start"": 42.0578, ""end"": 45.0499, ""caption"": ""The man in black clothes who is holding a monitor tailgates the man in white sweater and walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate.""}]"	48.3817	Smart Spaces	GX010032_Clip_2
-65	GX010069_Clip_10	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 3.8851, ""end"": 7.6669, ""caption"": ""A man in a white t-shirt holding a CPU walks out from a door, turns to his left, and exits the frame.""}, {""start"": 16.2124, ""end"": 21.3721, ""caption"": ""A man holding a monitor walks out from a door and turns towards another door.""}, {""start"": 21.9556, ""end"": 25.2661, ""caption"": ""A person in a black outfit opens a door and walks through it.""}, {""start"": 37.4272, ""end"": 40.1586, ""caption"": ""A man in a white outfit walks and enters a door.""}, {""start"": 57.8792, ""end"": 66.1147, ""caption"": ""A man in a black outfit opens and enters through a door and walks while holding a monitor in his right hand.""}, {""start"": 66.0477, ""end"": 72.2268, ""caption"": ""A man in a white t-shirt and a man in an orange t-shirt walk out of a door one by one while holding objects and exit the frame.""}, {""start"": 70.7496, ""end"": 76.1754, ""caption"": ""A man wearing a jacket walks out of a door, closes it and walks away.""}]"	79.1124	Smart Spaces	GX010069_Clip_10
-66	GX010069_Clip_11	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.6367, ""end"": 6.4597, ""caption"": ""A man in white outfit walks toward a door while holding an object.""}, {""start"": 7.4535, ""end"": 11.9312, ""caption"": ""A man in a white outfit opens a door, flings it open wide using his foot, and walks through it as it closes behind him.""}, {""start"": 10.5849, ""end"": 21.1628, ""caption"": ""A man in a black outfit walks out of a white doorway while pushing a dolly in front, closes the door, and walks out of the frame.""}, {""start"": 20.402, ""end"": 26.6253, ""caption"": ""A man opens and enters through a door into a corridor and walks out of the frame while carrying an object in his right hand.""}]"	30.0634	Smart Spaces	GX010069_Clip_11
-67	GX010069_Clip_1	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 5.3704, ""end"": 15.0456, ""caption"": ""A man enters the frame, taps a card on a card scanner on the wall, opens the door beside it, and steps aside.""}, {""start"": 15.0899, ""end"": 16.5588, ""caption"": ""A person dressed in black is walking through a doorway without scanning their card on the scanner next to the doorway.""}, {""start"": 19.9019, ""end"": 41.5794, ""caption"": ""Multiple people walking in sequence enter the frame and walk through a doorway without scanning their cards on the scanner next to the doorway.""}, {""start"": 40.7331, ""end"": 44.7476, ""caption"": ""A man dressed in green, standing by a doorway, walks inside.""}]"	60.0934	Smart Spaces	GX010069_Clip_1
-68	GX010069_Clip_2	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 10.502, ""end"": 14.4321, ""caption"": ""A man in an olive green T-shirt steps out from a doorway, turns to his left, walks through a narrow hallway, and exits the frame.""}, {""start"": 15.2328, ""end"": 29.7037, ""caption"": ""Ten individuals step out from a doorway, turn to their left, and walk through a narrow hallway one after the other before exiting the frame.""}, {""start"": 23.4593, ""end"": 28.0392, ""caption"": ""A man wearing a backpack exits through the doorway, turns to his right, and walks toward a white door at the end of the hallway.""}, {""start"": 28.0392, ""end"": 32.2129, ""caption"": ""A man wearing a backpack opens a white door and walks through it as it closes behind him.""}, {""start"": 28.7078, ""end"": 32.5769, ""caption"": ""A man in a white sweater exits through the doorway, turns to his right, and walks toward a white door at the end of the hallway.""}, {""start"": 33.1606, ""end"": 36.557, ""caption"": ""A man in a white sweater opens a white door and walks through it as it closes behind him.""}]"	37.0704	Smart Spaces	GX010069_Clip_2
-69	GX010069_Clip_3	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 9.053, ""end"": 12.8454, ""caption"": ""A man taps a card on a scanner, turns the handle of a door with his right hand, opens the door, and enters.""}, {""start"": 21.0314, ""end"": 22.6396, ""caption"": ""A man in a black outfit walks through an open door without tapping a card on the scanner.""}, {""start"": 24.4493, ""end"": 30.1721, ""caption"": ""Three men walk inside an open door without tapping any key cards on the scanner.""}]"	35.0684	Smart Spaces	GX010069_Clip_3
-70	GX010069_Clip_4	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 13.8833, ""end"": 25.7216, ""caption"": ""A man taps a card on a reader beside a door, opens it, and stands by the open door.""}, {""start"": 17.0198, ""end"": 19.7137, ""caption"": ""A man carrying two cardboard boxes walks inside an open door without tapping a key card.""}, {""start"": 23.8649, ""end"": 25.452, ""caption"": ""A man carrying a cardboard box enters through an open door without tapping a key card.""}, {""start"": 25.6329, ""end"": 26.7376, ""caption"": ""A man standing at the doorway moves inside the room as the door starts to close.""}]"	33.0664	Smart Spaces	GX010069_Clip_4
-71	GX010069_Clip_5	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 7.8487, ""end"": 11.5317, ""caption"": ""A man in a black outfit moves out of the door and walks away while holding a small brown box.""}, {""start"": 11.6504, ""end"": 14.6803, ""caption"": ""A man in a black outfit moves out of the door and walks away while holding a large brown box.""}, {""start"": 14.2489, ""end"": 17.6644, ""caption"": ""A man in a white sweater moves out of a room while holding a brown box, walks away, and closes the door behind him.""}]"	25.0584	Smart Spaces	GX010069_Clip_5
-72	GX010069_Clip_6	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 5.7459, ""end"": 14.0978, ""caption"": ""Two men walk up to a door. A man wearing a brown shirt taps a card on the card reader system, opens the door, and enters, while another man wearing a black jacket tailgates behind him.""}, {""start"": 12.3972, ""end"": 19.2069, ""caption"": ""A man in a white sweater opens a door located at the end of the corridor, walks forward, and tailgates through an open door on his left.""}, {""start"": 15.4021, ""end"": 25.0532, ""caption"": ""Two men enter in sequence from a door present at the end of the corridor, walk forward and exit the frame. ""}, {""start"": 29.6497, ""end"": 33.3957, ""caption"": ""A man walks out through an open door, closes it, and then walks to his left.""}]"	35.0684	Smart Spaces	GX010069_Clip_6
-73	GX010069_Clip_7	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 4.7698, ""end"": 21.4131, ""caption"": ""A man pulling a trolley with some object on it walks forward, places a card over the scanner beside the door, and opens the door. He then walks through the doorway along with the trolley.""}]"	30.0634	Smart Spaces	GX010069_Clip_7
-74	GX010069_Clip_8	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 6.404, ""end"": 15.7432, ""caption"": ""A man in a white shirt and a man in a black outfit are knocking on a door.""}, {""start"": 15.5998, ""end"": 21.5104, ""caption"": ""A man wearing spectacles walks out of a door that opens, followed by another man who stands at the threshold of the door.""}, {""start"": 66.1927, ""end"": 70.6241, ""caption"": ""A man in a white shirt is closing a door after a man in a black jacket walks out of the door into the hallway.""}]"	85.1184	Smart Spaces	GX010069_Clip_8
-75	GX010069_Clip_9	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 3.1173, ""end"": 8.7347, ""caption"": ""A man in a white sweatshirt taps a key card on a scanner, opens a door, and enters inside, followed by a man in a black outfit who taps a keycard and enters through the open door.""}, {""start"": 8.5371, ""end"": 9.8497, ""caption"": ""A man wearing a black outfit walks inside an open door without tapping a key card.""}, {""start"": 14.2758, ""end"": 17.04, ""caption"": ""A man in an orange sweatshirt taps a key card on to the card reader, opens the door, and enters inside.""}, {""start"": 18.4912, ""end"": 21.4926, ""caption"": ""A man in a blue jeans jacket taps a key card on the card reader and walks through an open door.""}]"	39.0724	Smart Spaces	GX010069_Clip_9
-76	GX010070_Clip_1	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 1.2262, ""end"": 27.06, ""caption"": ""People enter the frame and walk through the smart spaces one after the other without scanning cards.""}, {""start"": 19.7737, ""end"": 23.3916, ""caption"": ""A person wearing a black jacket can be seen walking through the smart spaces without tapping a card.""}, {""start"": 22.1539, ""end"": 25.2121, ""caption"": ""A person wearing a pink outfit walks through the smart spaces without scanning a card.""}, {""start"": 31.9572, ""end"": 37.4681, ""caption"": ""A man wearing a black outfit taps the card on the scanner twice and walks through the smart spaces.""}, {""start"": 50.7976, ""end"": 52.785, ""caption"": ""A man wearing a white sweater walks to the smart spaces and scans the card on the scanner.""}, {""start"": 52.6403, ""end"": 58.2234, ""caption"": ""A man wearing a black outfit walks forward and gives a black bag to a man wearing a white sweater.""}, {""start"": 57.9984, ""end"": 62.2418, ""caption"": ""A man wearing a white sweater can be seen passing through a smart space while holding a black bag.""}, {""start"": 63.4725, ""end"": 72.6318, ""caption"": ""A man in a green T-shirt and a man in a blue jacket walk through the smart spaces without scanning the cards and exit the frame.""}]"	78.6786	Smart Spaces	GX010070_Clip_1
-77	GX010070_Clip_2	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 3.3214, ""end"": 6.0546, ""caption"": ""A person wearing a white sweater can be seen walking through a smart space without tapping a card.""}, {""start"": 8.2234, ""end"": 11.3653, ""caption"": ""A man wearing a green t-shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card.""}, {""start"": 12.4529, ""end"": 15.4514, ""caption"": ""A man wearing a denim jacket can be seen walking through a smart space without tapping a card.""}, {""start"": 16.917, ""end"": 19.9873, ""caption"": ""A woman wearing a blue top can be seen walking through a smart space without tapping a card.""}, {""start"": 25.3793, ""end"": 28.129, ""caption"": ""A woman wearing a black blazer can be seen walking through a smart space without tapping a card.""}, {""start"": 26.7634, ""end"": 30.452, ""caption"": ""A man wearing a brown shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card.""}, {""start"": 31.7669, ""end"": 34.5803, ""caption"": ""A man wearing a black hoodie can be seen walking through a smart space without tapping a card.""}, {""start"": 35.6694, ""end"": 38.1468, ""caption"": ""A man wearing a black jacket can be seen walking through a smart space without tapping a card while holding papers.""}, {""start"": 40.0608, ""end"": 42.483, ""caption"": ""A man carrying a bag can be seen walking through a smart space without tapping a card.""}, {""start"": 45.804, ""end"": 48.1322, ""caption"": ""A man wearing a gray T-shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card while holding papers.""}]"	59.3927	Smart Spaces	GX010070_Clip_2
-78	GX010070_Clip_3	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.9283, ""end"": 8.2748, ""caption"": ""A man in black attire walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner beside it, walks through as the gates open, and exits the frame.""}, {""start"": 13.4495, ""end"": 28.5917, ""caption"": ""A man in a white sweater walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, stops, walks forward as the gate opens, and exits the frame.""}, {""start"": 22.2178, ""end"": 29.3109, ""caption"": ""A man in a green T-shirt runs forward, moves through the open turnstile gate without tapping his card on the scanner, and exits the frame, following a man in a white sweater.""}, {""start"": 38.5752, ""end"": 50.4022, ""caption"": ""A man in a gray jacket walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, and walks through the gates as they open and exit the frame.""}, {""start"": 41.5323, ""end"": 51.1654, ""caption"": ""Two men walk forward, pass through the open turnstile gate without tapping their cards on the scanner, and exit the frame, following a man in a gray jacket.""}, {""start"": 65.0092, ""end"": 72.9046, ""caption"": ""A woman in a blue sweater holding a laptop walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, walks through the gates as they open, and exits the frame.""}, {""start"": 67.2193, ""end"": 76.1763, ""caption"": ""Three people walk forward, pass through the open turnstile gate without tapping their cards on the scanner, and exit the frame behind a woman dressed in blue.""}]"	79.2458	Smart Spaces	GX010070_Clip_3
-79	GX010070_Clip_4	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 2.4811, ""end"": 11.4395, ""caption"": ""A man in a white sweatshirt stands in front of a closed turnstile gate, passes through it without scanning a card, walks forward, turns around, and stops.""}, {""start"": 6.2949, ""end"": 20.43, ""caption"": ""A man in a black shirt, followed by three individuals, pass through an opened turnstile gate without scanning a card, and walk forward before standing together.""}]"	22.1888	Smart Spaces	GX010070_Clip_4
-80	GX010070	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 3.9821, ""end"": 7.9402, ""caption"": ""A man in a green T-shirt walks through a turnstile gate in the middle without tapping a key card on the gate as it closes after he passes through.""}, {""start"": 5.3188, ""end"": 12.484, ""caption"": ""A man carrying a backpack taps a key card on a scanner of the turnstile gate closest to the railings as the panels open, steps back towards his left, and lets another man pass from the opposite direction before crossing the gate himself.""}, {""start"": 6.6605, ""end"": 9.5425, ""caption"": ""A man in a black collared t-shirt walks through the turnstile gate nearest to the railing without scanning a card after another man from the opposite side of the gate taps a card on the scanner and lets him pass.""}, {""start"": 8.2163, ""end"": 12.0005, ""caption"": ""A man in blue jeans jacket attire walks past the turnstile gate in the middle without tapping a key card as the gate closes behind him.""}, {""start"": 9.0171, ""end"": 14.2435, ""caption"": ""A man in a black outfit and a woman in a blue sweatshirt walk through the turnstile gate nearest to the brown wall that opens without tapping key cards and the gate closes behind them.""}]"	17.6176	Smart Spaces	GX010070
-81	GX010071_Clip_1	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 7.3091, ""end"": 11.0, ""caption"": ""A man wearing a black outfit enters the frame and runs past the group of people; the group of people start running in the same direction as him.""}]"	11.0444	Smart Spaces	GX010071_Clip_1
-82	GX010071_Clip_2	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 10.2676, ""end"": 16.6271, ""caption"": ""The group of people starts running past the pillar in the same direction as the man with the bag.""}, {""start"": 10.6774, ""end"": 14.842, ""caption"": ""A man in a black outfit enters the frame and runs behind a pillar past the group of people.""}]"	23.0564	Smart Spaces	GX010071_Clip_2
-83	GX010071_Clip_3	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 2.2014, ""end"": 12.6631, ""caption"": ""Two people are climbing up the stairs and one by one they exit the frame.""}, {""start"": 6.7705, ""end"": 23.6808, ""caption"": ""Three men enter the room sequentially as a man in a red shirt extends his hand while walking, followed by several other people.""}, {""start"": 24.2091, ""end"": 32.0516, ""caption"": ""A man in a black outfit walks into the room and opens a door and closes it.""}, {""start"": 36.0324, ""end"": 41.3473, ""caption"": ""A man wearing a black outfit enters the room.""}, {""start"": 41.9549, ""end"": 47.7326, ""caption"": ""Two people are climbing up the stairs and one by one they exit the frame.""}, {""start"": 42.8781, ""end"": 54.1782, ""caption"": ""Four men enter the room while some people in the background are entering and exiting the frame.""}]"	58.0914	Smart Spaces	GX010071_Clip_3
-84	GX010071_Clip_4	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 1.7841, ""end"": 7.7005, ""caption"": ""A man in a white sweater turns around, walks forward, and exits the frame.""}, {""start"": 4.6797, ""end"": 18.6079, ""caption"": ""A person in black pants walks down the stairs, walks forward, and exits the frame.""}, {""start"": 8.3523, ""end"": 25.0586, ""caption"": ""Several people are walking forward into different directions and exiting the frame.""}]"	28.6953	Smart Spaces	GX010071_Clip_4
-85	GX010071_Clip_5	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0655, ""end"": 2.4864, ""caption"": ""A man in a black outfit walks through a turnstile gate in a smart space without scanning a card and turns towards the camera as the gate closes behind him and the lights on the gate blink green.""}, {""start"": 3.8999, ""end"": 7.3329, ""caption"": ""A man wearing a brown sweatshirt runs and jumps over a turnstile gate without scanning a card that opens and closes after he jumps over and the light blinks red once before blinking green.""}, {""start"": 10.4357, ""end"": 12.566, ""caption"": ""A man wearing a black outfit jumps over the turnstile gate without scanning a card but the panels of the gate do not open after he jumps and the lights on the gate blink red once turning green.""}]"	18.0514	Smart Spaces	GX010071_Clip_5
-86	GX010071_Clip_6	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 1.8103, ""end"": 4.6877, ""caption"": ""A man in a white sweatshirt pushes a man in an all-black outfit and walks a few steps backwards. ""}, {""start"": 5.3299, ""end"": 7.1613, ""caption"": ""A man in the all-black outfit pushes the man in a white sweatshirt and takes a few steps backwards. ""}, {""start"": 10.0314, ""end"": 15.5762, ""caption"": ""A man in a black outfit bends down, moves his hand over the metallic frame of a turnstile gate in the middle as its green lights flicker, and the glass panels of the turnstile gate nearest to the brown walls open.""}, {""start"": 14.0068, ""end"": 17.9447, ""caption"": ""A person in a pink outfit walks down a flight of stairs.""}, {""start"": 15.7282, ""end"": 17.9204, ""caption"": ""A man standing in front of the turnstile gate in the middle walks towards the gate nearest to the brown walls and walks through its open glass panels without scanning a key card.""}]"	18.0514	Smart Spaces	GX010071_Clip_6
-87	GX010071_Clip_7	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.3471, ""end"": 7.7707, ""caption"": ""A woman wearing a pink top walks through a turnstile gate after using a card on the scanner of the gate to open it.""}, {""start"": 3.2289, ""end"": 11.9678, ""caption"": ""A man wearing black attire pushes two men one after the other and then pushes one more man twice in a smart space.""}, {""start"": 9.4354, ""end"": 13.7246, ""caption"": ""A man dressed in blue walks through a turnstile gate without using a card on the scanner to open the gate.""}, {""start"": 15.5704, ""end"": 17.8751, ""caption"": ""A spectacled man in a black hoodie pushes another man dressed in black.""}, {""start"": 25.0323, ""end"": 28.1627, ""caption"": ""Two men push a man in a black hoodie, and one more man walks towards the man in the black hoodie and makes gestures with fists.""}, {""start"": 32.0307, ""end"": 34.6076, ""caption"": ""Three men push a man in a black hoodie and black spectacles towards each other.""}, {""start"": 40.2354, ""end"": 44.7267, ""caption"": ""Four men push a man wearing black sweatshirt one by one towards each other, before the man in the black sweatshirt exits the frame.""}, {""start"": 44.8567, ""end"": 50.1016, ""caption"": ""A man wearing black attire walks forward, makes some hand gestures, walks backward, and then stands.""}]"	61.061	Smart Spaces	GX010071_Clip_7
-88	GX010072_Clip_1	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.9102, ""end"": 5.3937, ""caption"": ""A man holding a box walks through the smart spaces without scanning a card.""}, {""start"": 8.1338, ""end"": 12.5768, ""caption"": ""A man holding a cardboard box walks through the smart spaces without tapping his card.""}, {""start"": 16.374, ""end"": 31.737, ""caption"": ""A man in a black jacket walks up to an automatic access control gate while carrying a box and attempts to scan a card at the gate.""}, {""start"": 16.6009, ""end"": 23.1241, ""caption"": ""A man pushing a loaded dolly walks through a smart smart control gate without scanning a card.""}, {""start"": 30.2416, ""end"": 37.8186, ""caption"": ""A man holding a flat rectangular cardboard box scans a card and passes through the automatic access control gate in the middle.""}, {""start"": 36.0536, ""end"": 38.574, ""caption"": ""A man in a black jacket walks towards the automatic access control gate in the middle.""}, {""start"": 38.216, ""end"": 40.422, ""caption"": ""A man in a black jacket tailgates another person and passes through an automatic access control gate without scanning his card.""}, {""start"": 42.3012, ""end"": 51.2252, ""caption"": ""A man pushing a loaded dolly stops in front of a smart space control gate, but the gate fails to open after he attempts to scan a card.""}, {""start"": 60.801, ""end"": 64.236, ""caption"": ""A man in a black outfit enters the frame and tries to trigger the automatic access control gate by moving his hands in front of the sensor.""}, {""start"": 64.5809, ""end"": 66.8726, ""caption"": ""A man in a black outfit exits the frame.""}, {""start"": 68.8393, ""end"": 72.4409, ""caption"": ""A man carrying a box walks up to the automatic access control gate and moves his hands in front of the sensors, causing all gates to open.""}, {""start"": 72.3156, ""end"": 76.0615, ""caption"": ""A man pushing a loaded dolly walks through an automatic access control gate without scanning his card.""}, {""start"": 72.3461, ""end"": 75.6818, ""caption"": ""A man holding a cardboard box exits the frame.""}]"	79.1124	Smart Spaces	GX010072_Clip_1
-89	GX010072_Clip_2	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 1.0102, ""end"": 11.5058, ""caption"": ""A man in a white sweater holding a large black object walks through an automatic swing gate, stops near a brown wall, and turns around.""}, {""start"": 18.9767, ""end"": 22.3192, ""caption"": ""A man carrying a computer monitor in his hands enters, stops, and then walks to his right.""}, {""start"": 28.6097, ""end"": 37.7546, ""caption"": ""A man carrying a computer monitor walks towards the automatic swing gate, passes through it, walks straight, stops, and then turns around.""}, {""start"": 31.2938, ""end"": 34.7048, ""caption"": ""A man in a white sweater steps forward and raises his left knee to adjust the object in his hands.""}, {""start"": 34.6807, ""end"": 45.8193, ""caption"": ""A man in a white sweater shifts the object in his hands, taps a card on the automatic swing gate, passes through, and continues walking.""}, {""start"": 37.7907, ""end"": 47.1267, ""caption"": ""A man carrying a computer monitor follows another man through the automatic swing gate without using a card.""}]"	48.3817	Smart Spaces	GX010072_Clip_2
-97	Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0, ""end"": 3.0, ""caption"": ""People talk in a warehouse""}, {""start"": 3.0, ""end"": 8.0, ""caption"": ""A man drives a forklift in front of people""}, {""start"": 20.0, ""end"": 24.0, ""caption"": ""People walk out of the way to the left""}, {""start"": 8.0, ""end"": 25.0, ""caption"": ""The forklift waits""}, {""start"": 25.0, ""end"": 36.0, ""caption"": ""A man drives forklift in front of boxes""}, {""start"": 36.0, ""end"": 60.0, ""caption"": ""The forklift lifts fork to be underneath boxes""}, {""start"": 54.0, ""end"": 60.0, ""caption"": ""A man in a black shirt walks to the left""}]"	59.989333	Warehouse	Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245
-98	Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0, ""end"": 4.002, ""caption"": ""A worker moves a box off of the conveyor belt out of sight""}, {""start"": 4.002, ""end"": 8.0, ""caption"": ""The worker walks in from the outside""}, {""start"": 9.0, ""end"": 10.5, ""caption"": ""A worker looks at his phone""}, {""start"": 9.0, ""end"": 16.0, ""caption"": ""The worker adjusts his helmet""}, {""start"": 16.0, ""end"": 20.0, ""caption"": ""A worker walks along the conveyor belt""}, {""start"": 22.0, ""end"": 26.0, ""caption"": ""The worker walks backwards""}, {""start"": 26.0, ""end"": 29.0, ""caption"": ""A man wearing a white shirt walks in with a box and pushes it across the conveyor belt""}, {""start"": 30.0, ""end"": 33.0, ""caption"": ""The man in a white shirt walks out""}, {""start"": 32.016, ""end"": 36.0, ""caption"": ""A worker moves a box off of the conveyor belt""}, {""start"": 37.0, ""end"": 39.0, ""caption"": ""A worker slides his hand across the conveyor belt""}, {""start"": 43.0, ""end"": 60.0, ""caption"": ""The workers move boxes back across the conveyor belt""}]"	60.026633	Warehouse	Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200
-99	Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0, ""end"": 9.0045, ""caption"": ""Three people wearing black and one person wearing white talk""}, {""start"": 9.0, ""end"": 12.0, ""caption"": ""A woman wearing a black shirt walks out to the right""}, {""start"": 9.0045, ""end"": 13.0, ""caption"": ""The person wearing a white shirt walks out to the left""}, {""start"": 12.0, ""end"": 20.0, ""caption"": ""Two people wearing dark clothes walk out to the left""}, {""start"": 20.0, ""end"": 44.0, ""caption"": ""A static scene of a warehouse is shown.""}, {""start"": 44.0, ""end"": 47.0, ""caption"": ""A yellow and black cart moves in view from the right""}, {""start"": 48.0, ""end"": 60.0, ""caption"": ""Another white and black cart appears and drives to the right""}, {""start"": 49.5, ""end"": 60.0, ""caption"": ""The yellow and black cart drives left and then turns around""}]"	60.026633	Warehouse	Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638
-100	Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0, ""end"": 6.0015, ""caption"": ""A small cart carrying box moves forward""}, {""start"": 6.0, ""end"": 12.0, ""caption"": ""Three workers wearing vests and protective helmets and a small robot with a box on it stand still in a warehouse""}, {""start"": 9.0, ""end"": 10.0, ""caption"": ""The robot carrying a box rotates""}, {""start"": 12.0, ""end"": 22.5, ""caption"": ""A white cart with black wheels moves forward and then backwards""}, {""start"": 22.5, ""end"": 40.0, ""caption"": ""Three factory workers wearing green vests and yellow hats stand up facing shelves of boxes, with one woman on the right and two men on the left""}]"	40.006633	Warehouse	Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40
-101	Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0, ""end"": 15.0, ""caption"": ""A man drives a forklift behind three workers""}, {""start"": 0.0, ""end"": 28.0, ""caption"": ""Three factory workers in green vests wearing yellow hats talk""}, {""start"": 28.0, ""end"": 31.0, ""caption"": ""The three workers move out of the way of the forklift""}, {""start"": 32.0, ""end"": 44.0, ""caption"": ""The forklift moves forward and rotates 90 degrees in front of a shelf of boxes""}, {""start"": 44.0, ""end"": 60.0, ""caption"": ""The forklift lifts its arm and inserts it into a shelf of boxes""}]"	60.026633	Warehouse	Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400
-102	Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0, ""end"": 6.0, ""caption"": ""A forklift's bars go underneath boxes on a shelf""}, {""start"": 7.0, ""end"": 31.0, ""caption"": ""The forklift slowly takes the boxes off of the shelf""}, {""start"": 31.0155, ""end"": 60.0, ""caption"": ""The forklift drives into the distance""}]"	60.026633	Warehouse	Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500
-103	Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0, ""end"": 4.5, ""caption"": ""A man wearing black takes camera out of video""}, {""start"": 0.0, ""end"": 5.0, ""caption"": ""Three workers move near a conveyor belt in a warehouse""}, {""start"": 5.0, ""end"": 17.0, ""caption"": ""A female worker touches the conveyor belt""}, {""start"": 12.0, ""end"": 17.0, ""caption"": ""A worker looks at his phone""}, {""start"": 17.0, ""end"": 24.0, ""caption"": ""Workers move near a conveyor belt in a warehouse""}, {""start"": 24.0, ""end"": 28.0, ""caption"": ""Workers move a box across the conveyor belt from left to right""}, {""start"": 28.0, ""end"": 30.0, ""caption"": ""A worker takes out a tool to open the box""}]"	30.03003	Warehouse	Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100
-106	concat_wh_52_0	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0, ""end"": 2.0, ""caption"": ""A box falls""}, {""start"": 0.0, ""end"": 30.0, ""caption"": ""The forklift waits for the robot in its way""}, {""start"": 2.0, ""end"": 5.0, ""caption"": ""A worker walks to the box""}, {""start"": 5.0, ""end"": 8.0, ""caption"": ""A lady picks up the box""}, {""start"": 8.0, ""end"": 14.0, ""caption"": ""The worker walks back""}, {""start"": 14.0, ""end"": 16.0, ""caption"": ""The box falls again""}, {""start"": 21.0, ""end"": 25.0, ""caption"": ""The lady picks up the box again""}, {""start"": 36.0, ""end"": 45.0, ""caption"": ""The forklift moves forward""}, {""start"": 45.0, ""end"": 60.0, ""caption"": ""The forklift's arms go up to pick up boxes""}]"	60.0	Warehouse	concat_wh_52_0
-107	concat_wh_52_1890	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0, ""end"": 2.0, ""caption"": ""A worker wearing a protective vest and yellow hard hat walks forward and smiles""}, {""start"": 2.0, ""end"": 5.0, ""caption"": ""A worker takes of his hat and puts it back on""}, {""start"": 5.0, ""end"": 11.0, ""caption"": ""A cart with boxes on it arrives""}, {""start"": 11.0, ""end"": 32.0, ""caption"": ""Workers move boxes down a conveyor belt""}, {""start"": 18.0, ""end"": 20.0, ""caption"": ""A box falls off the conveyor belt""}, {""start"": 24.0, ""end"": 27.0, ""caption"": ""A box falls off the conveyor belt""}, {""start"": 32.0, ""end"": 33.0, ""caption"": ""A box falls off the conveyor belt""}, {""start"": 37.0, ""end"": 60.0, ""caption"": ""Workers are chitchatting""}, {""start"": 37.0, ""end"": 60.0, ""caption"": ""A man in a white shirt without a uniform is holding his phone and walking""}, {""start"": 40.0, ""end"": 56.5, ""caption"": ""Two people wearing dark clothes and no uniform are walking and chatting""}]"	60.0	Warehouse	concat_wh_52_1890
-108	concat_wh_52_2925	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0, ""end"": 4.0, ""caption"": ""A robot carrying a box is still in a warehouse, and there are people on the sides""}, {""start"": 4.0, ""end"": 6.0, ""caption"": ""A box falls off the robot""}, {""start"": 10.0, ""end"": 29.0, ""caption"": ""A man wearing white without uniform walks closer to the camera""}, {""start"": 29.0, ""end"": 32.0, ""caption"": ""A man puts the box back on the robot""}, {""start"": 32.0, ""end"": 42.0, ""caption"": ""The man wearing white without uniform walks away""}, {""start"": 42.0, ""end"": 55.0, ""caption"": ""A forklift moves closer to the camera""}, {""start"": 55.0, ""end"": 60.0, ""caption"": ""A robot with a box is blocking the forklift""}]"	59.562	Warehouse	concat_wh_52_2925
-109	concat_wh_52_300	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0, ""end"": 13.0, ""caption"": ""A forklift with boxes moves forward""}, {""start"": 10.0, ""end"": 35.0, ""caption"": ""People cross in front of the forklift""}, {""start"": 38.0, ""end"": 49.0, ""caption"": ""The forklift moves forward""}, {""start"": 50.0, ""end"": 60.0, ""caption"": ""The forklift's arms go up with boxes on top""}]"	60.0	Warehouse	concat_wh_52_300
-110	concat_wh_52_910	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0, ""end"": 8.0, ""caption"": ""A forklift removes boxes from the shelf""}, {""start"": 9.0, ""end"": 18.0, ""caption"": ""People without uniforms are walking in the warehouse""}, {""start"": 19.0, ""end"": 38.0, ""caption"": ""A forklift with boxes on it moves forward""}, {""start"": 19.0, ""end"": 44.0, ""caption"": ""There are boxes on the floor""}, {""start"": 38.0, ""end"": 55.0, ""caption"": ""The forklift is stuck because of boxes on the floor""}, {""start"": 45.0, ""end"": 55.0, ""caption"": ""People remove the boxes""}, {""start"": 55.0, ""end"": 60.0, ""caption"": ""The forklift with boxes on it moves forward""}]"	60.0	Warehouse	concat_wh_52_910
-1	1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0568, ""end"": 2.5312, ""caption"": ""A red car moving in the oncoming first lane from the left side of the frame turns right and exits from the left side of the frame.""}, {""start"": 0.1137, ""end"": 5.0136, ""caption"": ""Two cars move and approach the intersection, with a white car in the first lane from the left of the frame and a black car in the fifth.""}, {""start"": 0.2236, ""end"": 1.3425, ""caption"": ""A white car moves from the bottom right to the left side of the frame.""}, {""start"": 5.5042, ""end"": 7.5965, ""caption"": ""A white car moving in the first oncoming lane from the left turns right and exits from the left side of the frame.""}, {""start"": 7.7654, ""end"": 23.8425, ""caption"": ""A black car drives on the wrong side of the first ongoing lane.""}, {""start"": 10.1762, ""end"": 26.9945, ""caption"": ""A white and two gray SUVs enter the frame from the bottom and move along the seventh lane from the left, one after the other.""}, {""start"": 18.5315, ""end"": 31.5704, ""caption"": ""A gray sedan moves along the first oncoming lane from the left of the frame and stops at the intersection.""}, {""start"": 21.4385, ""end"": 35.8479, ""caption"": ""A red and silver tanker enters from the bottom of the frame and moves along the ongoing lane at the extreme right of the frame.""}, {""start"": 38.2859, ""end"": 47.3283, ""caption"": ""A silver SUV enters from the right side of the frame, moves along the seventh lane, and exits from the top of the frame.""}, {""start"": 43.9695, ""end"": 52.4891, ""caption"": ""A black car enters from the right side of the frame and moves to the top of the frame in the seventh lane.""}, {""start"": 44.3549, ""end"": 51.3761, ""caption"": ""A black SUV in the oncoming second lane from the left side of the frame moves to the third lane and exits from the bottom of the frame.""}, {""start"": 45.9597, ""end"": 47.6458, ""caption"": ""A black sedan in the first oncoming lane turns to its right and exits from the left of the frame.""}, {""start"": 47.2244, ""end"": 57.1832, ""caption"": ""A silver sedan moving in the seventh lane enters from the right side of the frame and moves to the top of the frame.""}, {""start"": 50.2128, ""end"": 63.4834, ""caption"": ""A maroon SUV enters from the right side of the frame and stalls to allow a black sedan driving in the wrong direction in the first ongoing lane to pass by.""}, {""start"": 51.1031, ""end"": 54.3629, ""caption"": ""A black sedan moves out from the bottom of the frame after crossing the intersection from the second lane.""}, {""start"": 51.6034, ""end"": 65.5276, ""caption"": ""A white container truck in the seventh lane moves from the bottom to the top of the frame.""}, {""start"": 53.0408, ""end"": 53.966, ""caption"": ""A black sedan moving on the first oncoming lane turns to its right and exits from the left of the frame.""}, {""start"": 55.0553, ""end"": 60.1969, ""caption"": ""A gray SUV in the fifth oncoming lane crosses the intersection, turns left, and exits from the bottom of the frame while blinking its left indicator.""}, {""start"": 59.5736, ""end"": 62.9382, ""caption"": ""A gray sedan in the fourth oncoming lane from the left exits from the bottom of the frame while turning left.""}, {""start"": 59.6723, ""end"": 68.3252, ""caption"": ""A black pickup truck in the seventh lane from the left of the frame enters from the right side of the frame and moves to the top.""}, {""start"": 59.9748, ""end"": 63.8217, ""caption"": ""A black sedan driving wrongfully on the first ongoing lane turns left and exits the frame from the right side.""}, {""start"": 60.0025, ""end"": 70.7149, ""caption"": ""A light gray sedan in the fifth oncoming lane from the left crosses the intersection, turns left, and exits from the right of the frame.""}, {""start"": 60.5785, ""end"": 65.375, ""caption"": ""A black car in the fourth oncoming lane crosses the intersection and turns left, exiting from the bottom of the frame.""}, {""start"": 64.3167, ""end"": 69.9557, ""caption"": ""A maroon SUV moves from the bottom of the frame to the top of the frame in the sixth lane from the left.""}, {""start"": 66.0847, ""end"": 70.7687, ""caption"": ""A gray sedan turns left and exits from the bottom right corner of the frame.""}]"	70.801	Transportation_real	1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z
-2	1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.054, ""end"": 6.2074, ""caption"": ""A black car moving along the fifth oncoming lane from the left of the frame stops at the intersection.""}, {""start"": 0.2257, ""end"": 7.9499, ""caption"": ""Two cars, a maroon hatchback and a white sedan, drive from the top of the frame in the first oncoming lane and exit toward the left of the frame.""}, {""start"": 10.2018, ""end"": 21.1284, ""caption"": ""Three vehicles, a white crossover and two gray SUVs, drive from the bottom of the frame toward the top of the frame in the second ongoing lane.""}, {""start"": 11.0848, ""end"": 22.6697, ""caption"": ""The black car moves in the wrong direction on the first ongoing lane from the left of the frame.""}, {""start"": 21.1337, ""end"": 36.1479, ""caption"": ""The silver-red truck enters from the bottom of the frame and moves along the ongoing lane to the top.""}, {""start"": 22.4949, ""end"": 31.4604, ""caption"": ""A dark gray sedan approaches the intersection from the top of the frame in the first oncoming lane from the left of the frame.""}, {""start"": 28.4351, ""end"": 41.7469, ""caption"": ""Two cars, a silver sedan and a black sedan, approach the intersection one after another from the top of the frame in the fifth oncoming lane from the left side.""}, {""start"": 32.6141, ""end"": 42.9816, ""caption"": ""A black sedan and a black-and-white sports car approach the intersection one after another from the top of the frame in the fourth oncoming lane.""}, {""start"": 35.7148, ""end"": 43.8304, ""caption"": ""A black sedan approaches the intersection from the top of the frame in the second oncoming lane from the left of the frame.""}, {""start"": 40.833, ""end"": 47.7734, ""caption"": ""A black hatchback moves in the first oncoming lane and exits to the left of the frame.""}, {""start"": 43.1789, ""end"": 52.2174, ""caption"": ""The left indicator on the black SUV blinks as it approaches the intersection from the fifth oncoming lane behind the black sedan.""}, {""start"": 43.9889, ""end"": 52.5906, ""caption"": ""Two cars, a black hatchback and a white sedan, enter the frame from the right and drive one after another in the second ongoing lane toward the top of the frame.""}, {""start"": 48.1534, ""end"": 54.1157, ""caption"": ""A dark gray sedan drives from the top of the frame in the first oncoming lane, crosses the intersection, and exits toward the left of the frame.""}, {""start"": 50.3167, ""end"": 54.4569, ""caption"": ""A black sedan crosses the intersection in the second oncoming lane from the top toward the bottom of the frame.""}, {""start"": 51.7527, ""end"": 60.9604, ""caption"": ""A white truck enters from the bottom of the frame and moves toward the top of the frame in the second ongoing lane.""}, {""start"": 54.5671, ""end"": 63.8524, ""caption"": ""A maroon SUV stalls to allow a black car moving in the wrong direction on the first ongoing lane to pass through and exit the frame.""}, {""start"": 59.1927, ""end"": 70.0852, ""caption"": ""Several vehicles crossing the intersection from the fourth and fifth oncoming lanes toward the bottom of the frame.""}, {""start"": 59.7962, ""end"": 64.5416, ""caption"": ""The black pickup truck enters from the right of the frame and moves toward the second ongoing lane at the top of the frame.""}, {""start"": 62.8688, ""end"": 70.0466, ""caption"": ""A black crossover comes from the right of the frame and moves toward the second ongoing lane at the top of the frame.""}]"	70.09	Transportation_real	1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z
-4	1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 7.3644, ""end"": 13.3454, ""caption"": ""The white car and the gray car approach the fourth incoming lane and stop when they encounter the black car driving on the wrong side of the road.""}, {""start"": 7.5055, ""end"": 11.9692, ""caption"": ""The sixth gray car on the third oncoming lane moves towards the second oncoming lane.""}, {""start"": 9.3489, ""end"": 10.9901, ""caption"": ""The black car enters from the bottom of the frame and slightly hits the first white car while driving in the wrong direction.""}, {""start"": 14.7349, ""end"": 16.4004, ""caption"": ""A person comes out of the first white car in the fourth oncoming lane.""}, {""start"": 15.6337, ""end"": 19.9288, ""caption"": ""The second white car in the fourth oncoming lane shifts to its left to allow the black car to pass, which is driving on the wrong side of the road.""}, {""start"": 20.2625, ""end"": 24.6734, ""caption"": ""The sixth black car in the third oncoming lane slightly moves to its right to allow the black car driving on the wrong side of the road to pass.""}, {""start"": 26.5176, ""end"": 38.0627, ""caption"": ""The second white car in the fourth oncoming lane drives forward and stops behind the first white car in the same lane.""}, {""start"": 30.6422, ""end"": 45.4697, ""caption"": ""The gray car in the fourth oncoming lane drives forward and stops behind the second white car in the same lane.""}]"	45.603	Transportation_real	1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA
-5	10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 12.4831, ""end"": 17.0043, ""caption"": ""A man wearing spectacles hands over a paper to a man with a short ponytail who enters the frame with a paper in his hand.""}, {""start"": 17.6494, ""end"": 20.0624, ""caption"": ""A man with a short ponytail hands over a pen and a few sheets of paper to a man wearing a mask.""}, {""start"": 22.1696, ""end"": 40.3878, ""caption"": ""The man with a mask shuffles through a few sheets of paper, walks towards a vehicle with an open door with the papers in his hand, and walks back towards the other two men without the papers in his hand.""}, {""start"": 44.4677, ""end"": 47.4065, ""caption"": ""A man wearing a mask and a man with a short ponytail are shadow-punching each other.""}, {""start"": 47.2127, ""end"": 50.2028, ""caption"": ""The man wearing a mask walks back, bends his body backward, and claps his hands.""}]"	154.6	Smart Spaces	10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed
-6	5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.1539, ""end"": 2.9967, ""caption"": ""A black pickup truck moves into the first oncoming lane from the left side of the frame and exits from the right side of the frame.""}, {""start"": 0.3483, ""end"": 5.7763, ""caption"": ""A red trailer truck moving in the second oncoming lane on the left side of the frame exits from the left side of the frame.""}, {""start"": 3.6383, ""end"": 12.1537, ""caption"": ""Two white trailer trucks and a white tow truck enter from the left of the frame, move in the first and second ongoing lanes on the left of the frame, and move to the top of the frame.""}, {""start"": 9.3823, ""end"": 14.5165, ""caption"": ""A white trailer truck changes lanes from the first ongoing lane to the second ongoing lane without a turn signal on the right side of the frame.""}, {""start"": 28.944, ""end"": 38.3361, ""caption"": ""A blue trailer truck moving in the first ongoing lane on the left of the frame enters from the left side of the frame and moves towards the top right of the frame.""}, {""start"": 57.5432, ""end"": 65.1623, ""caption"": ""A black sedan enters from the right side of the frame, crosses the intersection, and turns right in the second ongoing lane.""}, {""start"": 91.3789, ""end"": 107.6299, ""caption"": ""A gray van enters from the right side of the frame, crosses the intersection, slows down, then turns right and moves into the second ongoing lane.""}, {""start"": 111.3372, ""end"": 117.9079, ""caption"": ""A black sedan enters from the right side of the frame, crosses the intersection, and stops before the ongoing lane.""}, {""start"": 144.8428, ""end"": 158.9403, ""caption"": ""A black sedan enters from the left side of the frame and moves in the wrong direction in the second oncoming lane.""}, {""start"": 166.4856, ""end"": 174.6661, ""caption"": ""A white hatchback moving in the first oncoming lane on the top right of the frame parks on the green sidewalk.""}]"	300.0	Transportation_real	5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly
-7	5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.1668, ""end"": 1.8091, ""caption"": ""A red car in the seventh ongoing lane turns right and exits from the right side of the frame.""}, {""start"": 0.1804, ""end"": 15.4539, ""caption"": ""A white trailer in the fourth lane, a black car in the fifth lane, and a gray truck in the sixth lane from the left of the frame cross the intersection and move to the top right of the frame.""}, {""start"": 8.1478, ""end"": 15.6352, ""caption"": ""A gray car, followed by a black SUV, enters from the left of the frame and turns right onto the first oncoming lane.""}, {""start"": 16.1686, ""end"": 20.9046, ""caption"": ""A black car enters from the left side of the frame, turns right onto the first oncoming lane.""}, {""start"": 20.1247, ""end"": 33.5009, ""caption"": ""A black container truck enters from the right of the frame, turns left in the first oncoming lane, and exits from the left of the frame.""}, {""start"": 22.2315, ""end"": 25.7761, ""caption"": ""A black sedan enters from the left of the frame and turns right onto the first oncoming lane.""}, {""start"": 30.1382, ""end"": 38.4488, ""caption"": ""Two black pickup trucks in the fifth and sixth lanes from the left side of the frame approach and stop at the intersection.""}, {""start"": 41.3621, ""end"": 44.9867, ""caption"": ""A bronze car enters from the left of the frame and moves on the third ongoing lane, approaching behind a steel gray SUV standing on the same lane.""}, {""start"": 45.7412, ""end"": 49.1391, ""caption"": ""A black pickup truck enters from the left side of the frame and turns right onto the first oncoming lane.""}, {""start"": 48.8705, ""end"": 54.1658, ""caption"": ""A white truck enters from the left side of the frame and turns right onto the first oncoming lane.""}, {""start"": 51.626, ""end"": 57.6755, ""caption"": ""A blue and white trailer truck enters from the left of the frame, moves, and exits from the right side of the frame.""}, {""start"": 51.933, ""end"": 55.7216, ""caption"": ""A black car enters from the bottom of the frame, moves on the seventh ongoing lane, and approaches the intersection.""}, {""start"": 55.9524, ""end"": 61.907, ""caption"": ""A black car on the seventh lane from the left turns right and exits from the right of the frame.""}, {""start"": 69.4522, ""end"": 83.4388, ""caption"": ""A black trailer truck enters from the right side, turns right, and moves to the top of the frame.""}, {""start"": 84.0546, ""end"": 95.1591, ""caption"": ""A red and white trailer truck enters from the right side of the frame, turns right, and moves to the top of the frame.""}, {""start"": 89.3569, ""end"": 103.797, ""caption"": ""Two black trucks moving in the fifth and sixth ongoing lanes from the left of the frame cross the intersection and move to the top of the frame as the traffic lights turn green.""}, {""start"": 91.4109, ""end"": 106.6515, ""caption"": ""A white car, followed by two gray cars moving in the third ongoing lane from the left of the frame, turns left and exits the frame from the left.""}, {""start"": 96.2172, ""end"": 105.5968, ""caption"": ""A black pickup truck enters from the left of the frame, crosses the intersection in the fifth ongoing lane, and moves to the top of the frame.""}, {""start"": 102.1744, ""end"": 115.3233, ""caption"": ""A red and silver tanker truck moving in the third ongoing lane from the left of the frame turns left and exits the frame from the left.""}, {""start"": 104.6602, ""end"": 112.9813, ""caption"": ""A gray sedan moving in the fourth ongoing lane enters from the left of the frame, crosses the intersection, and moves forward, violating the yellow and red traffic lights.""}, {""start"": 111.8564, ""end"": 116.6774, ""caption"": ""A gray sedan enters from the left side of the frame and stops at the intersection.""}, {""start"": 120.4043, ""end"": 146.4048, ""caption"": ""A white container truck enters from the right of the frame, moves, and exits to the left side of the frame.""}, {""start"": 142.7882, ""end"": 157.4164, ""caption"": ""A white pickup truck enters from the bottom of the frame, moves in the seventh ongoing lane from the left, turns right, and exits from the right of the frame.""}, {""start"": 142.9958, ""end"": 148.4062, ""caption"": ""A black car moving in the third ongoing lane from the left of the frame approaches the intersection and stops.""}, {""start"": 156.2138, ""end"": 160.5539, ""caption"": ""A gray sedan moving in the seventh ongoing lane from the left of the frame crosses the intersection and turns right.""}, {""start"": 172.2322, ""end"": 177.7758, ""caption"": ""A black sedan enters from the left of the frame, moves on the fifth lane from the left, and stops at the intersection.""}, {""start"": 185.2461, ""end"": 197.0789, ""caption"": ""A gray SUV moving in the fourth ongoing lane from the left of the frame crosses the intersection and moves to the top of the frame.""}, {""start"": 186.2084, ""end"": 192.772, ""caption"": ""A black SUV in the third ongoing lane from the left turns left and exits the frame from the left.""}, {""start"": 189.9915, ""end"": 198.9837, ""caption"": ""A white pickup truck enters from the bottom left, moving on the sixth ongoing lane from the left of the frame, crosses the intersection, and moves to the top of the frame.""}, {""start"": 190.0447, ""end"": 192.9214, ""caption"": ""A black pickup truck turns right on the first oncoming lane from the left and exits from the left of the frame.""}, {""start"": 193.3495, ""end"": 195.2344, ""caption"": ""A gray car turns right and exits from the right side of the frame.""}, {""start"": 198.818, ""end"": 205.1271, ""caption"": ""A gray car moving in the fifth ongoing lane from the left of the frame crosses the intersection and moves to the top of the frame.""}, {""start"": 205.457, ""end"": 210.6163, ""caption"": ""A white car moving in the fifth ongoing lane from the left of the frame approaches the intersection.""}, {""start"": 207.9087, ""end"": 213.5572, ""caption"": ""A red pickup truck in the third lane from the left of the frame approaches the intersection.""}, {""start"": 216.2887, ""end"": 219.0911, ""caption"": ""A black car in the seventh ongoing lane turns right and exits the frame from the right side.""}, {""start"": 222.2732, ""end"": 228.6385, ""caption"": ""A black car in the fourth lane from the left of the frame approaches the intersection.""}, {""start"": 227.5811, ""end"": 231.873, ""caption"": ""A red car enters from the left of the frame, turns right, and exits from the first lane.""}, {""start"": 230.2498, ""end"": 239.7907, ""caption"": ""A black truck pulling a gray trailer enters from the left of the frame and exits from the right of the frame.""}, {""start"": 262.0795, ""end"": 266.967, ""caption"": ""A black car moving in the seventh ongoing lane from the left approaches the intersection.""}]"	300.0	Transportation_real	5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly
-8	5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.2238, ""end"": 3.0901, ""caption"": ""A white and light green semi-truck in the first oncoming lane crosses the stop line and exits the frame from the left.""}, {""start"": 1.5952, ""end"": 10.9568, ""caption"": ""Four vehicles in the fourth oncoming lane, a white SUV, a black SUV, a white sedan, and a black pickup truck, cross the stop line and exit from the bottom of the frame, one behind the other.""}, {""start"": 8.5265, ""end"": 12.3661, ""caption"": ""A red and white utility maintenance truck crosses the stop line of the fifth oncoming lane, turns left, and exits the frame.""}, {""start"": 15.0926, ""end"": 16.6981, ""caption"": ""A black pickup truck in the fifth oncoming lane drives past a regulatory road sign indicating drivers to keep right.""}, {""start"": 22.0343, ""end"": 25.6923, ""caption"": ""A black sedan in the second ongoing lane drives past a yellow diamond-shaped road sign with a black arrow indicating a merging lane joining from the right.""}, {""start"": 24.9962, ""end"": 40.9445, ""caption"": ""Three vehicles, a silver SUV, another silver SUV, and a black pickup truck in the fifth oncoming lane, stop at the intersection in a queue.""}, {""start"": 50.4452, ""end"": 55.153, ""caption"": ""A red sedan enters from the bottom of the frame and joins the second ongoing lane toward the top right of the frame.""}, {""start"": 98.7251, ""end"": 107.5267, ""caption"": ""A dark blue semi-truck pulling a tanker trailer crosses the stop line of the fourth oncoming lane, crosses the intersection, and exits from the bottom of the frame.""}, {""start"": 139.5457, ""end"": 142.8143, ""caption"": ""A dark gray SUV in the fifth oncoming lane slightly crosses the stop line at the intersection and then comes to a stop.""}, {""start"": 147.3556, ""end"": 160.5284, ""caption"": ""A black sedan driving in the wrong direction in the first ongoing lane approaches the intersection and stops.""}, {""start"": 162.05, ""end"": 168.1524, ""caption"": ""A dark gray sedan in the first oncoming lane approaches the intersection and stops after crossing the stop line.""}, {""start"": 187.5, ""end"": 194.0724, ""caption"": ""A white semi-truck with two trailers attached to it enters from the bottom right of the frame and merges into the second ongoing lane to the extreme right of the frame.""}, {""start"": 188.9211, ""end"": 199.5309, ""caption"": ""A maroon SUV yields to a black sedan driving in the wrong direction along the first ongoing lane, allowing it to pass and exit the frame.""}, {""start"": 197.5384, ""end"": 199.8275, ""caption"": ""A black pickup truck on the extreme right of the frame drives past a yellow diamond-shaped road sign with a black arrow indicating a merging lane joining from the right.""}, {""start"": 219.2017, ""end"": 226.156, ""caption"": ""A black pickup truck in the first oncoming lane partially crosses the stop line and then comes to a stop at the intersection.""}, {""start"": 233.1486, ""end"": 241.1658, ""caption"": ""A silver-gray hatchback in the second oncoming lane stops before the stop line.""}]"	300.0	Transportation_real	5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly
-9	5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 16.8258, ""end"": 31.755, ""caption"": ""A black SUV in the second oncoming lane comes to a stop, causing traffic congestion and obstructing other vehicles.""}, {""start"": 76.5735, ""end"": 82.9749, ""caption"": ""A white pickup truck enters from the left of the frame, drives in the second ongoing lane, and passes two chevron alignment signs, one after the other.""}, {""start"": 120.6971, ""end"": 134.3922, ""caption"": ""A blue flatbed truck enters the frame from the left and drives in the second ongoing lane.""}, {""start"": 129.05, ""end"": 131.5506, ""caption"": ""A black car in the first ongoing lane on the top of the frame swerves into the second ongoing lane to avoid a head-on collision with the blue car driving in the wrong direction.""}, {""start"": 131.9582, ""end"": 137.8356, ""caption"": ""A gray sedan in the first ongoing lane at the top of the frame stalls after a collision with a blue car driving in the wrong direction.""}, {""start"": 134.7962, ""end"": 136.5105, ""caption"": ""A blue car driving on the wrong side, in the first ongoing lane, collides with a gray sedan.""}, {""start"": 137.6492, ""end"": 141.6801, ""caption"": ""A white SUV in the second ongoing lane drives past the highway route sign that reads \""WEST 20\"".""}, {""start"": 140.1476, ""end"": 175.1036, ""caption"": ""A blue car driving on the wrong side enters from the top of the frame, drives in the first ongoing lane, and then exits from the bottom left of the frame.""}, {""start"": 143.4954, ""end"": 148.1713, ""caption"": ""A maroon car driving in the first ongoing lane swerves into the second ongoing lane to avoid a head-on collision with the blue car driving in the wrong direction.""}, {""start"": 148.296, ""end"": 153.27, ""caption"": ""A white box truck in the first ongoing lane shifts into the second ongoing lane without giving a proper right turn signal.""}, {""start"": 155.2353, ""end"": 162.4863, ""caption"": ""A red pickup truck enters from the left side of the frame and drives forward along the second ongoing lane.""}, {""start"": 156.309, ""end"": 161.484, ""caption"": ""Two cars, a white sedan in the first oncoming lane and a black SUV in the second oncoming lane, drive forward on the curved road and exit from the left side of the frame.""}, {""start"": 167.1852, ""end"": 180.9868, ""caption"": ""A tow truck enters from the bottom left of the frame, drives forward along the second ongoing lane, and then shifts into the first ongoing lane.""}, {""start"": 187.7081, ""end"": 211.2774, ""caption"": ""Multiple vehicles queue up behind a car obstructing the first ongoing lane, resulting in a blocked lane.""}, {""start"": 189.7246, ""end"": 199.1774, ""caption"": ""A brush truck driving in the first ongoing lane stops behind a car blocking the same lane.""}]"	300.3	Transportation_real	5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly
-10	5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 9.6169, ""end"": 17.3933, ""caption"": ""Three vehicles, a black SUV, an off-white sedan, and another silver sedan in the third oncoming lane, cross the stop line and exit from the bottom of the frame one after the other.""}, {""start"": 10.3166, ""end"": 21.1854, ""caption"": ""Three vehicles, a dark gray tanker truck, a black SUV, and another white SUV in the fourth oncoming lane, exit from the bottom of the frame after crossing the stop line of the intersection, one after the other.""}, {""start"": 11.077, ""end"": 21.3339, ""caption"": ""Three vehicles, a dark gray sedan, a black SUV, and a blue trailer truck in the second oncoming lane, exit from the bottom of the frame one after the other.""}, {""start"": 22.2118, ""end"": 31.6537, ""caption"": ""Two vehicles, a white SUV followed by a black container truck in the first oncoming lane, exit the frame one after the other.""}, {""start"": 37.7415, ""end"": 42.9185, ""caption"": ""A maroon SUV in the third oncoming lane approaches the intersection.""}, {""start"": 42.8959, ""end"": 49.1115, ""caption"": ""Four vehicles, a red sedan, a white pickup truck with a trailer, a black sedan, and a semi-truck, join the ongoing lane.""}, {""start"": 73.2488, ""end"": 74.7942, ""caption"": ""A silver pickup truck entering from the bottom of the frame drives past the traffic sign indicating a right lane shift.""}, {""start"": 86.1256, ""end"": 100.3295, ""caption"": ""Three vehicles, a light copper-red SUV, a dark blue sedan, and a maroon hatchback in the fourth oncoming lane, stop at the intersection in a queue, one behind the other.""}, {""start"": 103.7578, ""end"": 110.5944, ""caption"": ""Three vehicles, a light copper-red SUV, a dark blue sedan, and a maroon hatchback in the fourth oncoming lane, cross the intersection and exit from the bottom of the frame.""}, {""start"": 107.97, ""end"": 128.7961, ""caption"": ""A partially visible white truck, followed by a blue SUV in the second oncoming lane, exits the frame one after the other.""}, {""start"": 113.8317, ""end"": 119.2721, ""caption"": ""A red pickup truck and a black pickup truck in the fourth oncoming lane exit from the bottom of the frame, one after the other, with their left turn signals on.""}, {""start"": 115.8836, ""end"": 130.5782, ""caption"": ""A dark gray SUV stops beyond the stop line while waiting at the intersection.""}, {""start"": 123.2606, ""end"": 129.6128, ""caption"": ""A white sedan in the fourth oncoming lane approaches the intersection with its left turn signal on.""}, {""start"": 143.8875, ""end"": 150.3928, ""caption"": ""A black SUV, positioned sixth from the front in the third oncoming lane, changes lanes to the second oncoming lane while providing a right turn signal.""}, {""start"": 146.5449, ""end"": 173.2635, ""caption"": ""A dark brown sedan driving the wrong way enters the oncoming lane, collides with a white sedan in the fourth oncoming lane, and then escapes by driving between the third and fourth oncoming lanes.""}, {""start"": 150.1432, ""end"": 254.6715, ""caption"": ""The driver of a white sedan in the fourth oncoming lane exits the car and walks around before entering the car once again.""}, {""start"": 201.0275, ""end"": 299.9806, ""caption"": ""A white sedan blocks the traffic in the fourth oncoming lane.""}, {""start"": 294.155, ""end"": 299.2553, ""caption"": ""Two cars, a blue sedan and a silver SUV, in the third oncoming lane, exit from the bottom of the frame, one after the other.""}]"	300.0	Transportation_real	5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly
-11	5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 11.9689, ""end"": 16.0229, ""caption"": ""A person in a black outfit holding a packet exits the store through a glass door.""}, {""start"": 55.685, ""end"": 61.4989, ""caption"": ""The person in a black outfit enters the store through a glass door and walks up to a shelf laden with goods.""}, {""start"": 60.4288, ""end"": 63.0177, ""caption"": ""A man in a gray shirt behind the counter opens his fist and drops an object down.""}, {""start"": 90.0902, ""end"": 96.581, ""caption"": ""The person in a black t-shirt exits the store through a glass door, followed by a man in a gray shirt.""}]"	132.48	Smart Spaces	5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed
-12	5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 2.1309, ""end"": 8.0508, ""caption"": ""A man with his back profile visible opens and walks through a gray door as it closes behind him.""}]"	48.768	Smart Spaces	5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed
-14	9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 10.3342, ""end"": 16.3895, ""caption"": ""A man in a black t-shirt is walking across the frame.""}, {""start"": 17.8624, ""end"": 27.8084, ""caption"": ""The man runs into the scene towards the bicycle, removes it from the stand, mounts it, and starts riding.""}, {""start"": 29.3454, ""end"": 40.4652, ""caption"": ""The man riding a bicycle enters the scene, takes a circular turn around the bicycle stand, and rides out of the scene.""}, {""start"": 52.3264, ""end"": 57.6631, ""caption"": ""The man enters the frame riding the bicycle and stops to unmount.""}, {""start"": 58.7928, ""end"": 69.4952, ""caption"": ""The man lifts the bicycle, places it on the stand, and walks out of the scene while taking out a piece of white cloth from his pocket.""}]"	82.7827	Smart Spaces	9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed
-26	GX010012_Clip_1	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 1.5122, ""end"": 4.6821, ""caption"": ""A man in a white sweater walks through an automatic access control gate without tapping a card.""}, {""start"": 6.2545, ""end"": 9.1631, ""caption"": ""A man wearing a backpack walks through an automatic access control gate without tapping a card.""}, {""start"": 12.0583, ""end"": 16.011, ""caption"": ""A man in a green T-shirt walks through the automatic access control gate without tapping a card.""}, {""start"": 16.5938, ""end"": 20.3342, ""caption"": ""A man in a light gray jacket passes through the automatic access control gate without tapping a card.""}, {""start"": 19.2803, ""end"": 23.495, ""caption"": ""A man in a black jacket walks through the automatic access control gate in the middle without tapping a card.""}, {""start"": 19.9109, ""end"": 26.5392, ""caption"": ""A woman in a peach outfit walks toward through the turnstile gate in the middle behind a man but walks through the gate on her right without tapping a card as he gestures toward it.""}, {""start"": 24.6226, ""end"": 26.5818, ""caption"": ""A partially visible person in a black outfit walks out of a doorway.""}, {""start"": 31.5271, ""end"": 33.4825, ""caption"": ""Two individuals walk out of a doorway.""}, {""start"": 31.7187, ""end"": 37.305, ""caption"": ""A man in a black outfit scans a card at the automatic access control gate and passes through it as it opens.""}, {""start"": 50.5181, ""end"": 59.3284, ""caption"": ""A man in a white sweater scans a card at the automatic access control gate, turns around, receives a backpack from another man before walking through the gate.""}, {""start"": 65.0448, ""end"": 70.7445, ""caption"": ""A man in a green T-shirt walks through the automatic access control gate in the middle without scanning a card as the lights turn red.""}, {""start"": 66.9547, ""end"": 69.7281, ""caption"": ""A man in a gray jacket walks through an automatic access control gate without scanning a card as the lights turn red.""}]"	78.712	Smart Spaces	GX010012_Clip_1
-96	Security_3	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 2.2648, ""end"": 13.9958, ""caption"": ""A person in a white sweatshirt walks through the turnstile gate as it opens without scanning a key card, followed by a person in a green T-shirt who also passes through the gate without scanning.""}, {""start"": 14.3087, ""end"": 21.8434, ""caption"": ""A man crosses a turnstile gate farthest from the white railings and a woman passes through another turnstile gate on its right side. Both of them pass without scanning key cards.""}, {""start"": 22.9745, ""end"": 31.7766, ""caption"": ""Two people walk towards the turnstile gate in between two others and pass it without scanning key cards but the person wearing an orange sweatshirt walks towards his left and passes through the turnstile gate closest to a brown wall.""}, {""start"": 48.9643, ""end"": 53.1422, ""caption"": ""The man in the white sweatshirt taps his card on a turnstile gate as the gate opens but he stands at its threshold and turns his head back.""}, {""start"": 54.0207, ""end"": 59.0938, ""caption"": ""The man in a white sweatshirt starts crossing the open panels of the turnstile gate as a man in a green t-shirt runs and joins him without scanning a key card.""}, {""start"": 74.4775, ""end"": 83.0773, ""caption"": ""A man in a gray jacket taps a key card on a turnstile gate and passes through it as the glass panels open, followed by two other men who do not scan key cards.""}, {""start"": 96.8532, ""end"": 107.0864, ""caption"": ""A woman taps a key card and walks through the turnstile gate as the glass panels open, followed by three other people who do not scan key cards.""}, {""start"": 122.3654, ""end"": 137.1057, ""caption"": ""A man in a white sweater walks through the turnstile gate, followed by four other people in a sequence.""}, {""start"": 143.3858, ""end"": 153.9343, ""caption"": ""Two people, one in a green t-shirt followed by another in a gray jacket, pass through a turnstile gate in the middle of two others without scanning key cards.""}, {""start"": 148.4217, ""end"": 155.3898, ""caption"": ""A man carrying a backpack taps a key card on a turnstile gate, moves to his side, and lets another man from the opposite direction pass through without scanning a key card before passing through the gate himself.""}, {""start"": 150.287, ""end"": 154.2302, ""caption"": ""A man passes through a turnstile gate closest to the white railings without scanning a key card as another  man from the opposite side passes through after him.""}, {""start"": 151.8974, ""end"": 156.1112, ""caption"": ""A person in a black outfit, followed by another in a blue top, passes through a turnstile gate closest to a tripod stand without scanning key cards.""}, {""start"": 173.8508, ""end"": 177.2776, ""caption"": ""A person passes through a turnstile gate without tapping a key card.""}, {""start"": 180.2028, ""end"": 184.2456, ""caption"": ""Two men, one wearing a black hoodie and the other in a gray jacket, pass through a turnstile gate one after the other as its glass panels open without swiping key cards.""}, {""start"": 184.004, ""end"": 193.0189, ""caption"": ""A man in a green T-shirt taps a key card and passes through a turnstile gate, closely followed by three other people who tap their cards on the turnstile gate and pass.""}, {""start"": 196.8375, ""end"": 199.7687, ""caption"": ""A person in black attire with his back visible to the frame taps a card on the scanner of a turnstile gate  closest to a tripod stand and passes through it.""}, {""start"": 197.5966, ""end"": 203.2303, ""caption"": ""A man in black attire passes through the turnstile gate without swiping a card.""}, {""start"": 211.921, ""end"": 223.0938, ""caption"": ""Several people standing near the white pillar turn around and start running together towards the foreground.""}, {""start"": 224.1745, ""end"": 230.2858, ""caption"": ""A man in an orange sweatshirt gestures at a man who starts walking parallel to a wall closest to the brown boxes on the floor and exits the scene.""}, {""start"": 229.6745, ""end"": 238.676, ""caption"": ""Several people standing near the white pillar turn around and start running together towards the foreground. This is the second occurence.""}, {""start"": 242.2663, ""end"": 244.5153, ""caption"": ""A man in an orange sweatshirt gestures at a man in a black collared t-shirt who stops walking ahead as the man in the orange sweatshirt enters through a passage.""}, {""start"": 327.0099, ""end"": 330.3392, ""caption"": ""A man in a brown shirt passes through a turnstile gate without scanning a key card.""}, {""start"": 330.8443, ""end"": 335.0609, ""caption"": ""A man in a black outfit passes through a turnstile gate without scanning a key card.""}, {""start"": 337.4183, ""end"": 339.6056, ""caption"": ""A man in a brown shirt jumps over the closed glass panels of a turnstile gate.""}, {""start"": 343.8739, ""end"": 345.7931, ""caption"": ""A man in a black shirt jumps over the closed glass panels of a turnstile gate.""}, {""start"": 358.1838, ""end"": 361.956, ""caption"": ""A woman in a red outfit taps a key card on a turnstile gate and passes through as its glass panels open.""}, {""start"": 359.896, ""end"": 374.3908, ""caption"": ""A group of men are pushing and shoving each other.""}, {""start"": 412.8375, ""end"": 418.5668, ""caption"": ""A man in black attire carrying a box passes through the turnstile gate without scanning a key card.""}, {""start"": 419.5401, ""end"": 426.1962, ""caption"": ""A person visible from the back carrying a flat box passes through the turnstile gate without scanning a key card.""}, {""start"": 427.1159, ""end"": 436.3779, ""caption"": ""A man with his back visible pushing a trolley passes through a turnstile gate without scanning a key card.""}, {""start"": 441.7461, ""end"": 452.2302, ""caption"": ""A man carrying a flat box passes through the turnstile gate, followed by another man carrying a box who runs from the adjacent gate to cross the turnstile gate without scanning the card.""}, {""start"": 473.2377, ""end"": 487.1199, ""caption"": ""A man taps on the metal frame of a turnstile gate, followed by another man who walks and waves his hand, ushering a man with a trolley to pass through the gate from the opposite side as the panels open.""}, {""start"": 500.0296, ""end"": 506.0134, ""caption"": ""A person in a white sweatshirt with his back visible carrying an black box passes through a turnstile gate without scanning a key card. ""}, {""start"": 507.7484, ""end"": 510.7694, ""caption"": ""A man gestures at a person who changes her direction and starts walking towards her right.""}, {""start"": 511.403, ""end"": 530.4257, ""caption"": ""A man walks forward, bends down to pick up a monitor, starts walking towards a turnstile gate, and turns back, gesturing two people walking towards him, after which they change their direction and exit the frame and the man walks towards the gates.""}, {""start"": 529.7412, ""end"": 533.9995, ""caption"": ""A man carrying a monitor with his back visible carrying a monitor passes through a turnstile gate without scanning a key card. ""}]"	548.25	Smart Spaces	Security_3
-111	output_003	Describe the notable events in the provided video. Provide the result in json format with 'mm:ss.ff' format for time depiction for each event. Use keywords 'start', 'end' and 'caption' in the json output.	"[{""start"": 0.0, ""end"": 8.0, ""caption"": ""Three workers work together to move a box across the conveyor belt and put it on a stack of boxes""}, {""start"": 8.0, ""end"": 14.0, ""caption"": ""Three workers work together to move the second box across the conveyor belt and put it on a stack of boxes""}, {""start"": 14.0, ""end"": 20.0, ""caption"": ""Three workers move the third box across the conveyor belt""}, {""start"": 22.0, ""end"": 27.0, ""caption"": ""Workers move a broken box across the conveyor belt""}, {""start"": 27.0, ""end"": 30.0, ""caption"": ""A male worker puts the broken box on the stack of boxes""}]"	30.037333	Warehouse	output_003
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37_events.json
deleted file mode 100644
index 0cc7593da222702f5682a7994c091575ca2ad83e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z_event_0000",
-      "start_time": 0.059,
-      "end_time": 2.7636,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A trailer truck drives on the first oncoming lane and then exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z_event_0001",
-      "start_time": 0.4882,
-      "end_time": 4.7841,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two black SUVs in the second and first oncoming lanes exit the frame from the left, one after the other."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z_event_0002",
-      "start_time": 2.9596,
-      "end_time": 7.2674,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black car enters from the left of the frame, drives on the right turn lane, and exits from the right of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z_event_0003",
-      "start_time": 7.1118,
-      "end_time": 13.7746,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A dark red car entering from the right of the frame drives ahead and turns right without a proper right turn signal."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z_event_0004",
-      "start_time": 7.121,
-      "end_time": 11.2315,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black pickup truck enters from the left of the frame, drives on the right turn lane, and exits from the right of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z_event_0005",
-      "start_time": 8.9332,
-      "end_time": 19.0647,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan enters from the left of the frame and moves in the wrong direction in the second oncoming lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z_event_0006",
-      "start_time": 9.3799,
-      "end_time": 10.904,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red hatchback drives past the \"STOP\" sign on the side of the road."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41_events.json
deleted file mode 100644
index 36500d7d1efca4c45a155d11590b2d68954e9b6e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,230 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0000",
-      "start_time": 0.0568,
-      "end_time": 2.5312,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red car moving in the oncoming first lane from the left side of the frame turns right and exits from the left side of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0001",
-      "start_time": 0.1137,
-      "end_time": 5.0136,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two cars move and approach the intersection, with a white car in the first lane from the left of the frame and a black car in the fifth."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0002",
-      "start_time": 0.2236,
-      "end_time": 1.3425,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white car moves from the bottom right to the left side of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0003",
-      "start_time": 5.5042,
-      "end_time": 7.5965,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white car moving in the first oncoming lane from the left turns right and exits from the left side of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0004",
-      "start_time": 7.7654,
-      "end_time": 23.8425,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black car drives on the wrong side of the first ongoing lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0005",
-      "start_time": 10.1762,
-      "end_time": 26.9945,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white and two gray SUVs enter the frame from the bottom and move along the seventh lane from the left, one after the other."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0006",
-      "start_time": 18.5315,
-      "end_time": 31.5704,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A gray sedan moves along the first oncoming lane from the left of the frame and stops at the intersection."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0007",
-      "start_time": 21.4385,
-      "end_time": 35.8479,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red and silver tanker enters from the bottom of the frame and moves along the ongoing lane at the extreme right of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0008",
-      "start_time": 38.2859,
-      "end_time": 47.3283,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A silver SUV enters from the right side of the frame, moves along the seventh lane, and exits from the top of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0009",
-      "start_time": 43.9695,
-      "end_time": 52.4891,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black car enters from the right side of the frame and moves to the top of the frame in the seventh lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0010",
-      "start_time": 44.3549,
-      "end_time": 51.3761,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black SUV in the oncoming second lane from the left side of the frame moves to the third lane and exits from the bottom of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0011",
-      "start_time": 45.9597,
-      "end_time": 47.6458,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan in the first oncoming lane turns to its right and exits from the left of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0012",
-      "start_time": 47.2244,
-      "end_time": 57.1832,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A silver sedan moving in the seventh lane enters from the right side of the frame and moves to the top of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0013",
-      "start_time": 50.2128,
-      "end_time": 63.4834,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A maroon SUV enters from the right side of the frame and stalls to allow a black sedan driving in the wrong direction in the first ongoing lane to pass by."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0014",
-      "start_time": 51.1031,
-      "end_time": 54.3629,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan moves out from the bottom of the frame after crossing the intersection from the second lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0015",
-      "start_time": 51.6034,
-      "end_time": 65.5276,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white container truck in the seventh lane moves from the bottom to the top of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0016",
-      "start_time": 53.0408,
-      "end_time": 53.966,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan moving on the first oncoming lane turns to its right and exits from the left of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0017",
-      "start_time": 55.0553,
-      "end_time": 60.1969,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A gray SUV in the fifth oncoming lane crosses the intersection, turns left, and exits from the bottom of the frame while blinking its left indicator."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0018",
-      "start_time": 59.5736,
-      "end_time": 62.9382,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A gray sedan in the fourth oncoming lane from the left exits from the bottom of the frame while turning left."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0019",
-      "start_time": 59.6723,
-      "end_time": 68.3252,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black pickup truck in the seventh lane from the left of the frame enters from the right side of the frame and moves to the top."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0020",
-      "start_time": 59.9748,
-      "end_time": 63.8217,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan driving wrongfully on the first ongoing lane turns left and exits the frame from the right side."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0021",
-      "start_time": 60.0025,
-      "end_time": 70.7149,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A light gray sedan in the fifth oncoming lane from the left crosses the intersection, turns left, and exits from the right of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0022",
-      "start_time": 60.5785,
-      "end_time": 65.375,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black car in the fourth oncoming lane crosses the intersection and turns left, exiting from the bottom of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0023",
-      "start_time": 64.3167,
-      "end_time": 69.9557,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A maroon SUV moves from the bottom of the frame to the top of the frame in the sixth lane from the left."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z_event_0024",
-      "start_time": 66.0847,
-      "end_time": 70.7687,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A gray sedan turns left and exits from the bottom right corner of the frame."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40_events.json
deleted file mode 100644
index fd4e37a6fa00ca74d0d7973274ed6e5f9a6aa74b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,176 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0000",
-      "start_time": 0.054,
-      "end_time": 6.2074,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black car moving along the fifth oncoming lane from the left of the frame stops at the intersection."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0001",
-      "start_time": 0.2257,
-      "end_time": 7.9499,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two cars, a maroon hatchback and a white sedan, drive from the top of the frame in the first oncoming lane and exit toward the left of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0002",
-      "start_time": 10.2018,
-      "end_time": 21.1284,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three vehicles, a white crossover and two gray SUVs, drive from the bottom of the frame toward the top of the frame in the second ongoing lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0003",
-      "start_time": 11.0848,
-      "end_time": 22.6697,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The black car moves in the wrong direction on the first ongoing lane from the left of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0004",
-      "start_time": 21.1337,
-      "end_time": 36.1479,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The silver-red truck enters from the bottom of the frame and moves along the ongoing lane to the top."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0005",
-      "start_time": 22.4949,
-      "end_time": 31.4604,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A dark gray sedan approaches the intersection from the top of the frame in the first oncoming lane from the left of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0006",
-      "start_time": 28.4351,
-      "end_time": 41.7469,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two cars, a silver sedan and a black sedan, approach the intersection one after another from the top of the frame in the fifth oncoming lane from the left side."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0007",
-      "start_time": 32.6141,
-      "end_time": 42.9816,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan and a black-and-white sports car approach the intersection one after another from the top of the frame in the fourth oncoming lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0008",
-      "start_time": 35.7148,
-      "end_time": 43.8304,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan approaches the intersection from the top of the frame in the second oncoming lane from the left of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0009",
-      "start_time": 40.833,
-      "end_time": 47.7734,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black hatchback moves in the first oncoming lane and exits to the left of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0010",
-      "start_time": 43.1789,
-      "end_time": 52.2174,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The left indicator on the black SUV blinks as it approaches the intersection from the fifth oncoming lane behind the black sedan."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0011",
-      "start_time": 43.9889,
-      "end_time": 52.5906,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two cars, a black hatchback and a white sedan, enter the frame from the right and drive one after another in the second ongoing lane toward the top of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0012",
-      "start_time": 48.1534,
-      "end_time": 54.1157,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A dark gray sedan drives from the top of the frame in the first oncoming lane, crosses the intersection, and exits toward the left of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0013",
-      "start_time": 50.3167,
-      "end_time": 54.4569,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan crosses the intersection in the second oncoming lane from the top toward the bottom of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0014",
-      "start_time": 51.7527,
-      "end_time": 60.9604,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white truck enters from the bottom of the frame and moves toward the top of the frame in the second ongoing lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0015",
-      "start_time": 54.5671,
-      "end_time": 63.8524,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A maroon SUV stalls to allow a black car moving in the wrong direction on the first ongoing lane to pass through and exit the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0016",
-      "start_time": 59.1927,
-      "end_time": 70.0852,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Several vehicles crossing the intersection from the fourth and fifth oncoming lanes toward the bottom of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0017",
-      "start_time": 59.7962,
-      "end_time": 64.5416,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The black pickup truck enters from the right of the frame and moves toward the second ongoing lane at the top of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z_event_0018",
-      "start_time": 62.8688,
-      "end_time": 70.0466,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black crossover comes from the right of the frame and moves toward the second ongoing lane at the top of the frame."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41_events.json
deleted file mode 100644
index b4764150084ad0bb60a33e8563fc3ba578415cc7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,113 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_event_0000",
-      "start_time": 0.0737,
-      "end_time": 29.5683,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A dark blue car in the first ongoing lane drives on the wrong side of the road, moving from the top of the frame toward the bottom left."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_event_0001",
-      "start_time": 3.4465,
-      "end_time": 7.1141,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white truck in the first ongoing lane shifts to the second ongoing lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_event_0002",
-      "start_time": 4.0559,
-      "end_time": 6.8743,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white truck in the first ongoing lane moves to the second ongoing lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_event_0003",
-      "start_time": 5.2705,
-      "end_time": 7.6155,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red car driving in the first oncoming lane turns on its right blinker."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_event_0004",
-      "start_time": 5.7075,
-      "end_time": 11.3522,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The white truck in the second ongoing lane enters from the bottom of the frame and passes two chevron alignment signs, indicating a sharp change in the direction of the road."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_event_0005",
-      "start_time": 11.6557,
-      "end_time": 21.3685,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red pickup truck in the second ongoing lane passes a 'WEST 20' road sign located on the right side of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_event_0006",
-      "start_time": 13.267,
-      "end_time": 15.8451,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two cars, a white sedan and a black SUV, in the first and second oncoming lanes, respectively, move along the curved road and exit from the left side of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_event_0007",
-      "start_time": 13.696,
-      "end_time": 29.548,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A dark blue sedan drives the wrong way in the first ongoing lane and exits from the left of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_event_0008",
-      "start_time": 14.7742,
-      "end_time": 21.5417,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black SUV in the first ongoing lane veers into the second ongoing lane to avoid a head-on collision with a dark blue sedan driving the wrong way in the first ongoing lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_event_0009",
-      "start_time": 17.4797,
-      "end_time": 21.3277,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The black car driving in the first ongoing lane shifts right to the second ongoing lane to allow the dark blue car, coming from the wrong side, to pass."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_event_0010",
-      "start_time": 27.9436,
-      "end_time": 34.5726,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A maroon and yellow tow truck in the second ongoing lane moves into the first ongoing lane while providing proper turn signals."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_event_0011",
-      "start_time": 29.7887,
-      "end_time": 35.0437,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The black car stalled in the first ongoing lane turns on its blinkers."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_events.json
deleted file mode 100644
index 1798e004856ad92752b5c8a0bcf257481e99bde6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_event_0000",
-      "start_time": 7.3644,
-      "end_time": 13.3454,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The white car and the gray car approach the fourth incoming lane and stop when they encounter the black car driving on the wrong side of the road."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_event_0001",
-      "start_time": 7.5055,
-      "end_time": 11.9692,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The sixth gray car on the third oncoming lane moves towards the second oncoming lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_event_0002",
-      "start_time": 9.3489,
-      "end_time": 10.9901,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The black car enters from the bottom of the frame and slightly hits the first white car while driving in the wrong direction."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_event_0003",
-      "start_time": 14.7349,
-      "end_time": 16.4004,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person comes out of the first white car in the fourth oncoming lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_event_0004",
-      "start_time": 15.6337,
-      "end_time": 19.9288,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The second white car in the fourth oncoming lane shifts to its left to allow the black car to pass, which is driving on the wrong side of the road."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_event_0005",
-      "start_time": 20.2625,
-      "end_time": 24.6734,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The sixth black car in the third oncoming lane slightly moves to its right to allow the black car driving on the wrong side of the road to pass."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_event_0006",
-      "start_time": 26.5176,
-      "end_time": 38.0627,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The second white car in the fourth oncoming lane drives forward and stops behind the first white car in the same lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_event_0007",
-      "start_time": 30.6422,
-      "end_time": 45.4697,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The gray car in the fourth oncoming lane drives forward and stops behind the second white car in the same lane."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed.mp4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed.mp4_events.json
deleted file mode 100644
index 2b8c8bca406bd8359382599f83bd2823b61ca3bb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed.mp4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed_event_0000",
-      "start_time": 12.4831,
-      "end_time": 17.0043,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing spectacles hands over a paper to a man with a short ponytail who enters the frame with a paper in his hand."
-    },
-    {
-      "event_id": "10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed_event_0001",
-      "start_time": 17.6494,
-      "end_time": 20.0624,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man with a short ponytail hands over a pen and a few sheets of paper to a man wearing a mask."
-    },
-    {
-      "event_id": "10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed_event_0002",
-      "start_time": 22.1696,
-      "end_time": 40.3878,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man with a mask shuffles through a few sheets of paper, walks towards a vehicle with an open door with the papers in his hand, and walks back towards the other two men without the papers in his hand."
-    },
-    {
-      "event_id": "10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed_event_0003",
-      "start_time": 44.4677,
-      "end_time": 47.4065,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a mask and a man with a short ponytail are shadow-punching each other."
-    },
-    {
-      "event_id": "10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed_event_0004",
-      "start_time": 47.2127,
-      "end_time": 50.2028,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man wearing a mask walks back, bends his body backward, and claps his hands."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json
deleted file mode 100644
index d8dd6671245a81bccba26f6bc68347d5fc8e76a3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,95 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0000",
-      "start_time": 0.1539,
-      "end_time": 2.9967,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black pickup truck moves into the first oncoming lane from the left side of the frame and exits from the right side of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0001",
-      "start_time": 0.3483,
-      "end_time": 5.7763,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red trailer truck moving in the second oncoming lane on the left side of the frame exits from the left side of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0002",
-      "start_time": 3.6383,
-      "end_time": 12.1537,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two white trailer trucks and a white tow truck enter from the left of the frame, move in the first and second ongoing lanes on the left of the frame, and move to the top of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0003",
-      "start_time": 9.3823,
-      "end_time": 14.5165,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white trailer truck changes lanes from the first ongoing lane to the second ongoing lane without a turn signal on the right side of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0004",
-      "start_time": 28.944,
-      "end_time": 38.3361,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A blue trailer truck moving in the first ongoing lane on the left of the frame enters from the left side of the frame and moves towards the top right of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0005",
-      "start_time": 57.5432,
-      "end_time": 65.1623,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan enters from the right side of the frame, crosses the intersection, and turns right in the second ongoing lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0006",
-      "start_time": 91.3789,
-      "end_time": 107.6299,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A gray van enters from the right side of the frame, crosses the intersection, slows down, then turns right and moves into the second ongoing lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0007",
-      "start_time": 111.3372,
-      "end_time": 117.9079,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan enters from the right side of the frame, crosses the intersection, and stops before the ongoing lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0008",
-      "start_time": 144.8428,
-      "end_time": 158.9403,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan enters from the left side of the frame and moves in the wrong direction in the second oncoming lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0009",
-      "start_time": 166.4856,
-      "end_time": 174.6661,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white hatchback moving in the first oncoming lane on the top right of the frame parks on the green sidewalk."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json
deleted file mode 100644
index 3e88470c091fd0cff15fae0611235e87dbe6d6f1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,356 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0000",
-      "start_time": 0.1668,
-      "end_time": 1.8091,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red car in the seventh ongoing lane turns right and exits from the right side of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0001",
-      "start_time": 0.1804,
-      "end_time": 15.4539,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white trailer in the fourth lane, a black car in the fifth lane, and a gray truck in the sixth lane from the left of the frame cross the intersection and move to the top right of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0002",
-      "start_time": 8.1478,
-      "end_time": 15.6352,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A gray car, followed by a black SUV, enters from the left of the frame and turns right onto the first oncoming lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0003",
-      "start_time": 16.1686,
-      "end_time": 20.9046,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black car enters from the left side of the frame, turns right onto the first oncoming lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0004",
-      "start_time": 20.1247,
-      "end_time": 33.5009,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black container truck enters from the right of the frame, turns left in the first oncoming lane, and exits from the left of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0005",
-      "start_time": 22.2315,
-      "end_time": 25.7761,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan enters from the left of the frame and turns right onto the first oncoming lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0006",
-      "start_time": 30.1382,
-      "end_time": 38.4488,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two black pickup trucks in the fifth and sixth lanes from the left side of the frame approach and stop at the intersection."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0007",
-      "start_time": 41.3621,
-      "end_time": 44.9867,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A bronze car enters from the left of the frame and moves on the third ongoing lane, approaching behind a steel gray SUV standing on the same lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0008",
-      "start_time": 45.7412,
-      "end_time": 49.1391,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black pickup truck enters from the left side of the frame and turns right onto the first oncoming lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0009",
-      "start_time": 48.8705,
-      "end_time": 54.1658,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white truck enters from the left side of the frame and turns right onto the first oncoming lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0010",
-      "start_time": 51.626,
-      "end_time": 57.6755,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A blue and white trailer truck enters from the left of the frame, moves, and exits from the right side of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0011",
-      "start_time": 51.933,
-      "end_time": 55.7216,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black car enters from the bottom of the frame, moves on the seventh ongoing lane, and approaches the intersection."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0012",
-      "start_time": 55.9524,
-      "end_time": 61.907,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black car on the seventh lane from the left turns right and exits from the right of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0013",
-      "start_time": 69.4522,
-      "end_time": 83.4388,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black trailer truck enters from the right side, turns right, and moves to the top of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0014",
-      "start_time": 84.0546,
-      "end_time": 95.1591,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red and white trailer truck enters from the right side of the frame, turns right, and moves to the top of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0015",
-      "start_time": 89.3569,
-      "end_time": 103.797,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two black trucks moving in the fifth and sixth ongoing lanes from the left of the frame cross the intersection and move to the top of the frame as the traffic lights turn green."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0016",
-      "start_time": 91.4109,
-      "end_time": 106.6515,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white car, followed by two gray cars moving in the third ongoing lane from the left of the frame, turns left and exits the frame from the left."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0017",
-      "start_time": 96.2172,
-      "end_time": 105.5968,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black pickup truck enters from the left of the frame, crosses the intersection in the fifth ongoing lane, and moves to the top of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0018",
-      "start_time": 102.1744,
-      "end_time": 115.3233,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red and silver tanker truck moving in the third ongoing lane from the left of the frame turns left and exits the frame from the left."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0019",
-      "start_time": 104.6602,
-      "end_time": 112.9813,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A gray sedan moving in the fourth ongoing lane enters from the left of the frame, crosses the intersection, and moves forward, violating the yellow and red traffic lights."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0020",
-      "start_time": 111.8564,
-      "end_time": 116.6774,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A gray sedan enters from the left side of the frame and stops at the intersection."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0021",
-      "start_time": 120.4043,
-      "end_time": 146.4048,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white container truck enters from the right of the frame, moves, and exits to the left side of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0022",
-      "start_time": 142.7882,
-      "end_time": 157.4164,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white pickup truck enters from the bottom of the frame, moves in the seventh ongoing lane from the left, turns right, and exits from the right of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0023",
-      "start_time": 142.9958,
-      "end_time": 148.4062,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black car moving in the third ongoing lane from the left of the frame approaches the intersection and stops."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0024",
-      "start_time": 156.2138,
-      "end_time": 160.5539,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A gray sedan moving in the seventh ongoing lane from the left of the frame crosses the intersection and turns right."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0025",
-      "start_time": 172.2322,
-      "end_time": 177.7758,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan enters from the left of the frame, moves on the fifth lane from the left, and stops at the intersection."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0027",
-      "start_time": 185.2461,
-      "end_time": 197.0789,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A gray SUV moving in the fourth ongoing lane from the left of the frame crosses the intersection and moves to the top of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0028",
-      "start_time": 186.2084,
-      "end_time": 192.772,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black SUV in the third ongoing lane from the left turns left and exits the frame from the left."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0029",
-      "start_time": 189.9915,
-      "end_time": 198.9837,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white pickup truck enters from the bottom left, moving on the sixth ongoing lane from the left of the frame, crosses the intersection, and moves to the top of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0030",
-      "start_time": 190.0447,
-      "end_time": 192.9214,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black pickup truck turns right on the first oncoming lane from the left and exits from the left of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0031",
-      "start_time": 193.3495,
-      "end_time": 195.2344,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A gray car turns right and exits from the right side of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0032",
-      "start_time": 198.818,
-      "end_time": 205.1271,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A gray car moving in the fifth ongoing lane from the left of the frame crosses the intersection and moves to the top of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0033",
-      "start_time": 205.457,
-      "end_time": 210.6163,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white car moving in the fifth ongoing lane from the left of the frame approaches the intersection."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0034",
-      "start_time": 207.9087,
-      "end_time": 213.5572,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red pickup truck in the third lane from the left of the frame approaches the intersection."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0035",
-      "start_time": 216.2887,
-      "end_time": 219.0911,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black car in the seventh ongoing lane turns right and exits the frame from the right side."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0036",
-      "start_time": 222.2732,
-      "end_time": 228.6385,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black car in the fourth lane from the left of the frame approaches the intersection."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0037",
-      "start_time": 227.5811,
-      "end_time": 231.873,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red car enters from the left of the frame, turns right, and exits from the first lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0038",
-      "start_time": 230.2498,
-      "end_time": 239.7907,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black truck pulling a gray trailer enters from the left of the frame and exits from the right of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0039",
-      "start_time": 262.0795,
-      "end_time": 266.967,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black car moving in the seventh ongoing lane from the left approaches the intersection."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json
deleted file mode 100644
index 154c8d7b0d6f573226fe5b91e8d7dc0c7129bc0d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,149 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0000",
-      "start_time": 0.2238,
-      "end_time": 3.0901,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white and light green semi-truck in the first oncoming lane crosses the stop line and exits the frame from the left."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0001",
-      "start_time": 1.5952,
-      "end_time": 10.9568,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Four vehicles in the fourth oncoming lane, a white SUV, a black SUV, a white sedan, and a black pickup truck, cross the stop line and exit from the bottom of the frame, one behind the other."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0002",
-      "start_time": 8.5265,
-      "end_time": 12.3661,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red and white utility maintenance truck crosses the stop line of the fifth oncoming lane, turns left, and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0003",
-      "start_time": 15.0926,
-      "end_time": 16.6981,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black pickup truck in the fifth oncoming lane drives past a regulatory road sign indicating drivers to keep right."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0004",
-      "start_time": 22.0343,
-      "end_time": 25.6923,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan in the second ongoing lane drives past a yellow diamond-shaped road sign with a black arrow indicating a merging lane joining from the right."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0005",
-      "start_time": 24.9962,
-      "end_time": 40.9445,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three vehicles, a silver SUV, another silver SUV, and a black pickup truck in the fifth oncoming lane, stop at the intersection in a queue."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0006",
-      "start_time": 50.4452,
-      "end_time": 55.153,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red sedan enters from the bottom of the frame and joins the second ongoing lane toward the top right of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0007",
-      "start_time": 98.7251,
-      "end_time": 107.5267,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A dark blue semi-truck pulling a tanker trailer crosses the stop line of the fourth oncoming lane, crosses the intersection, and exits from the bottom of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0008",
-      "start_time": 139.5457,
-      "end_time": 142.8143,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A dark gray SUV in the fifth oncoming lane slightly crosses the stop line at the intersection and then comes to a stop."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0009",
-      "start_time": 147.3556,
-      "end_time": 160.5284,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black sedan driving in the wrong direction in the first ongoing lane approaches the intersection and stops."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0010",
-      "start_time": 162.05,
-      "end_time": 168.1524,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A dark gray sedan in the first oncoming lane approaches the intersection and stops after crossing the stop line."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0011",
-      "start_time": 187.5,
-      "end_time": 194.0724,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white semi-truck with two trailers attached to it enters from the bottom right of the frame and merges into the second ongoing lane to the extreme right of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0012",
-      "start_time": 188.9211,
-      "end_time": 199.5309,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A maroon SUV yields to a black sedan driving in the wrong direction along the first ongoing lane, allowing it to pass and exit the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0013",
-      "start_time": 197.5384,
-      "end_time": 199.8275,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black pickup truck on the extreme right of the frame drives past a yellow diamond-shaped road sign with a black arrow indicating a merging lane joining from the right."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0014",
-      "start_time": 219.2017,
-      "end_time": 226.156,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black pickup truck in the first oncoming lane partially crosses the stop line and then comes to a stop at the intersection."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0015",
-      "start_time": 233.1486,
-      "end_time": 241.1658,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A silver-gray hatchback in the second oncoming lane stops before the stop line."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json
deleted file mode 100644
index 79bf5583f171c1da276443774bf81bbcbe7a3893..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,140 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0000",
-      "start_time": 16.8258,
-      "end_time": 31.755,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black SUV in the second oncoming lane comes to a stop, causing traffic congestion and obstructing other vehicles."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0001",
-      "start_time": 76.5735,
-      "end_time": 82.9749,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white pickup truck enters from the left of the frame, drives in the second ongoing lane, and passes two chevron alignment signs, one after the other."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0002",
-      "start_time": 120.6971,
-      "end_time": 134.3922,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A blue flatbed truck enters the frame from the left and drives in the second ongoing lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0003",
-      "start_time": 129.05,
-      "end_time": 131.5506,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black car in the first ongoing lane on the top of the frame swerves into the second ongoing lane to avoid a head-on collision with the blue car driving in the wrong direction."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0004",
-      "start_time": 131.9582,
-      "end_time": 137.8356,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A gray sedan in the first ongoing lane at the top of the frame stalls after a collision with a blue car driving in the wrong direction."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0005",
-      "start_time": 134.7962,
-      "end_time": 136.5105,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A blue car driving on the wrong side, in the first ongoing lane, collides with a gray sedan."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0006",
-      "start_time": 137.6492,
-      "end_time": 141.6801,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white SUV in the second ongoing lane drives past the highway route sign that reads \"WEST 20\"."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0007",
-      "start_time": 140.1476,
-      "end_time": 175.1036,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A blue car driving on the wrong side enters from the top of the frame, drives in the first ongoing lane, and then exits from the bottom left of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0008",
-      "start_time": 143.4954,
-      "end_time": 148.1713,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A maroon car driving in the first ongoing lane swerves into the second ongoing lane to avoid a head-on collision with the blue car driving in the wrong direction."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0009",
-      "start_time": 148.296,
-      "end_time": 153.27,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white box truck in the first ongoing lane shifts into the second ongoing lane without giving a proper right turn signal."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0010",
-      "start_time": 155.2353,
-      "end_time": 162.4863,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red pickup truck enters from the left side of the frame and drives forward along the second ongoing lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0011",
-      "start_time": 156.309,
-      "end_time": 161.484,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two cars, a white sedan in the first oncoming lane and a black SUV in the second oncoming lane, drive forward on the curved road and exit from the left side of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0012",
-      "start_time": 167.1852,
-      "end_time": 180.9868,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A tow truck enters from the bottom left of the frame, drives forward along the second ongoing lane, and then shifts into the first ongoing lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0013",
-      "start_time": 187.7081,
-      "end_time": 211.2774,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Multiple vehicles queue up behind a car obstructing the first ongoing lane, resulting in a blocked lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0014",
-      "start_time": 189.7246,
-      "end_time": 199.1774,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A brush truck driving in the first ongoing lane stops behind a car blocking the same lane."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json
deleted file mode 100644
index d8b8c5c8b1c70c7084e6873239903f958b29dab4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,167 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0000",
-      "start_time": 9.6169,
-      "end_time": 17.3933,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three vehicles, a black SUV, an off-white sedan, and another silver sedan in the third oncoming lane, cross the stop line and exit from the bottom of the frame one after the other."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0001",
-      "start_time": 10.3166,
-      "end_time": 21.1854,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three vehicles, a dark gray tanker truck, a black SUV, and another white SUV in the fourth oncoming lane, exit from the bottom of the frame after crossing the stop line of the intersection, one after the other."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0002",
-      "start_time": 11.077,
-      "end_time": 21.3339,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three vehicles, a dark gray sedan, a black SUV, and a blue trailer truck in the second oncoming lane, exit from the bottom of the frame one after the other."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0003",
-      "start_time": 22.2118,
-      "end_time": 31.6537,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two vehicles, a white SUV followed by a black container truck in the first oncoming lane, exit the frame one after the other."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0004",
-      "start_time": 37.7415,
-      "end_time": 42.9185,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A maroon SUV in the third oncoming lane approaches the intersection."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0005",
-      "start_time": 42.8959,
-      "end_time": 49.1115,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Four vehicles, a red sedan, a white pickup truck with a trailer, a black sedan, and a semi-truck, join the ongoing lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0006",
-      "start_time": 73.2488,
-      "end_time": 74.7942,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A silver pickup truck entering from the bottom of the frame drives past the traffic sign indicating a right lane shift."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0007",
-      "start_time": 86.1256,
-      "end_time": 100.3295,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three vehicles, a light copper-red SUV, a dark blue sedan, and a maroon hatchback in the fourth oncoming lane, stop at the intersection in a queue, one behind the other."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0008",
-      "start_time": 103.7578,
-      "end_time": 110.5944,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three vehicles, a light copper-red SUV, a dark blue sedan, and a maroon hatchback in the fourth oncoming lane, cross the intersection and exit from the bottom of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0009",
-      "start_time": 107.97,
-      "end_time": 128.7961,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A partially visible white truck, followed by a blue SUV in the second oncoming lane, exits the frame one after the other."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0010",
-      "start_time": 113.8317,
-      "end_time": 119.2721,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A red pickup truck and a black pickup truck in the fourth oncoming lane exit from the bottom of the frame, one after the other, with their left turn signals on."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0011",
-      "start_time": 115.8836,
-      "end_time": 130.5782,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A dark gray SUV stops beyond the stop line while waiting at the intersection."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0012",
-      "start_time": 123.2606,
-      "end_time": 129.6128,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white sedan in the fourth oncoming lane approaches the intersection with its left turn signal on."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0013",
-      "start_time": 143.8875,
-      "end_time": 150.3928,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A black SUV, positioned sixth from the front in the third oncoming lane, changes lanes to the second oncoming lane while providing a right turn signal."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0014",
-      "start_time": 146.5449,
-      "end_time": 173.2635,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A dark brown sedan driving the wrong way enters the oncoming lane, collides with a white sedan in the fourth oncoming lane, and then escapes by driving between the third and fourth oncoming lanes."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0015",
-      "start_time": 150.1432,
-      "end_time": 254.6715,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The driver of a white sedan in the fourth oncoming lane exits the car and walks around before entering the car once again."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0016",
-      "start_time": 201.0275,
-      "end_time": 299.9806,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white sedan blocks the traffic in the fourth oncoming lane."
-    },
-    {
-      "event_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_event_0017",
-      "start_time": 294.155,
-      "end_time": 299.2553,
-      "category": "Transportation_real",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two cars, a blue sedan and a silver SUV, in the third oncoming lane, exit from the bottom of the frame, one after the other."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed.mp4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed.mp4_events.json
deleted file mode 100644
index af51e10896096ecfe1de5bda0ccd3208a0fe2972..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed.mp4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed_event_0000",
-      "start_time": 11.9689,
-      "end_time": 16.0229,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in a black outfit holding a packet exits the store through a glass door."
-    },
-    {
-      "event_id": "5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed_event_0001",
-      "start_time": 55.685,
-      "end_time": 61.4989,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The person in a black outfit enters the store through a glass door and walks up to a shelf laden with goods."
-    },
-    {
-      "event_id": "5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed_event_0002",
-      "start_time": 60.4288,
-      "end_time": 63.0177,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a gray shirt behind the counter opens his fist and drops an object down."
-    },
-    {
-      "event_id": "5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed_event_0003",
-      "start_time": 90.0902,
-      "end_time": 96.581,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The person in a black t-shirt exits the store through a glass door, followed by a man in a gray shirt."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed.mp4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed.mp4_events.json
deleted file mode 100644
index dbbdad31b328dd92b23ece4dad2d3f737fd7901b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed.mp4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed_event_0000",
-      "start_time": 2.1309,
-      "end_time": 8.0508,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man with his back profile visible opens and walks through a gray door as it closes behind him."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4_events.json
deleted file mode 100644
index 14a691e8730ff0b454894c86905bd9d942a33b17..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed_event_0000",
-      "start_time": 2.2414,
-      "end_time": 8.1266,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a gray shirt scans a card on a cad scanner and walks through the door."
-    },
-    {
-      "event_id": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed_event_0001",
-      "start_time": 7.5385,
-      "end_time": 9.9335,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a red striped shirt tailgates through the door without scanning the card, right behind the man in a gray shirt, and closes the door."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed.mp4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed.mp4_events.json
deleted file mode 100644
index a56f7014491cda912a27ad3994df1bda08901d83..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed.mp4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed_event_0000",
-      "start_time": 10.3342,
-      "end_time": 16.3895,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black t-shirt is walking across the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed_event_0001",
-      "start_time": 17.8624,
-      "end_time": 27.8084,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man runs into the scene towards the bicycle, removes it from the stand, mounts it, and starts riding."
-    },
-    {
-      "event_id": "9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed_event_0002",
-      "start_time": 29.3454,
-      "end_time": 40.4652,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man riding a bicycle enters the scene, takes a circular turn around the bicycle stand, and rides out of the scene."
-    },
-    {
-      "event_id": "9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed_event_0003",
-      "start_time": 52.3264,
-      "end_time": 57.6631,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man enters the frame riding the bicycle and stops to unmount."
-    },
-    {
-      "event_id": "9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed_event_0004",
-      "start_time": 58.7928,
-      "end_time": 69.4952,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man lifts the bicycle, places it on the stand, and walks out of the scene while taking out a piece of white cloth from his pocket."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_10_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_10_events.json
deleted file mode 100644
index 7fb663d731888532bf53c73ef2052157ef8f96c2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_10_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,95 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_10_event_0000",
-      "start_time": 1.8139,
-      "end_time": 13.4765,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A door opens and a man holding a black box walks out the door and continues walking to the left of the door till he exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_10_event_0001",
-      "start_time": 15.9087,
-      "end_time": 18.5135,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man holding a device resembling a monitor walks out the door and continues walking to the right of the door and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_10_event_0002",
-      "start_time": 38.7801,
-      "end_time": 40.4776,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a white sweater walks through the door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_10_event_0003",
-      "start_time": 49.7484,
-      "end_time": 50.5163,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a white sweater can be seen handing a bunch of papers to a partially visible person."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_10_event_0004",
-      "start_time": 55.1669,
-      "end_time": 62.2074,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater picks up a partially visible object and walks towards the door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_10_event_0005",
-      "start_time": 62.3107,
-      "end_time": 71.7452,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man holding a monitor enters the frame, walks to the end of the hallway, and turns to his left."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_10_event_0006",
-      "start_time": 66.2918,
-      "end_time": 74.5399,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a white shirt holding a thin silver box walks out the door into the hallway and stops at the end of the hallway."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_10_event_0007",
-      "start_time": 68.9362,
-      "end_time": 70.0647,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a brown shirt walks out of the door while holding papers."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_10_event_0008",
-      "start_time": 70.3919,
-      "end_time": 73.9871,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a denim jacket comes out of a door and closes it."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_10_event_0009",
-      "start_time": 76.1652,
-      "end_time": 79.1043,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a white shirt holding a thin silver box can be seen walking in the hallway."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_11_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_11_events.json
deleted file mode 100644
index acc5cd55b9d79aec66bf3c4edc124bcdac758a5d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_11_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_11_event_0000",
-      "start_time": 0.2818,
-      "end_time": 3.864,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man holding a flat rectangular object walks down the hallway and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_11_event_0001",
-      "start_time": 9.8641,
-      "end_time": 15.4288,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man exits a room while pulling on a door and enters a hallway while pushing a black dolly."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_11_event_0002",
-      "start_time": 17.0598,
-      "end_time": 18.767,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit closes a door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_11_event_0003",
-      "start_time": 18.9733,
-      "end_time": 25.4219,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit walks down a hallway while pushing a dolly and carefully avoiding two tripod in his way."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_11_event_0004",
-      "start_time": 24.1547,
-      "end_time": 29.9694,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater walks down the hallway while holding a flat rectangular object in his right hand."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_1_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_1_events.json
deleted file mode 100644
index f2f914f27f95780b9362ac3e892b343ace1f4b7c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_1_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_1_event_0000",
-      "start_time": 6.825,
-      "end_time": 12.9135,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green t-shirt scans a card on a scanner, opens a door, and stands outside it."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_1_event_0001",
-      "start_time": 15.1974,
-      "end_time": 16.8465,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black outfit enters a room with an open door and walks inside without scanning a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_1_event_0002",
-      "start_time": 21.4545,
-      "end_time": 27.6896,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Four people, two men, a woman, and a man wearing spectacles, enter a room with an open door, one after the other, without scanning key cards."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_1_event_0003",
-      "start_time": 30.8836,
-      "end_time": 33.4052,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a red sweater and a man in a black outfit enter a room with an open door, one behind the other, without scanning key cards."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_1_event_0004",
-      "start_time": 35.6311,
-      "end_time": 38.2483,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two men in black outfits enter a room with an open door, one after the other, without scanning key cards."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_1_event_0005",
-      "start_time": 40.2071,
-      "end_time": 41.4672,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a white sweatshirtenters a room with an open door without scanning a key card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_1_event_0006",
-      "start_time": 41.9363,
-      "end_time": 43.9924,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt enters a room with an open door without scanning a key card."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_2_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_2_events.json
deleted file mode 100644
index 9b947fb8273d9775824554b2fa003eeb544cf3d0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_2_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_2_event_0000",
-      "start_time": 9.1663,
-      "end_time": 12.3941,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt exits a room through an open door and takes a left down a passage."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_2_event_0001",
-      "start_time": 15.5125,
-      "end_time": 23.2096,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Six people walk out of an open door of a room one after the other and take a left."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_2_event_0002",
-      "start_time": 23.3443,
-      "end_time": 25.4146,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a maroon sweatshirt walks out of the open door of a room and goes towards the right of the passage."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_2_event_0003",
-      "start_time": 24.7352,
-      "end_time": 27.7064,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing spectacles, followed by another man wearing spectacles and carrying a bunch of papers, exits the room with an open door and walks towards the left in a passage."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_2_event_0004",
-      "start_time": 28.3219,
-      "end_time": 30.6735,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweatshirt exits the room through an open door and goes towards the right of the passage."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_3_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_3_events.json
deleted file mode 100644
index be42145565983574856e8a720dbfdf31a0c30668..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_3_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_3_event_0000",
-      "start_time": 2.2104,
-      "end_time": 8.6305,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt walks down a narrow hallway."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_3_event_0001",
-      "start_time": 8.6305,
-      "end_time": 13.3716,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person wearing a green T-shirt and a sling bag taps a card on a black card reader, opens the door, and enters the room."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_3_event_0002",
-      "start_time": 21.3267,
-      "end_time": 22.4849,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black shirt is seen entering a room without tapping his card on the card reader."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_3_event_0003",
-      "start_time": 23.8642,
-      "end_time": 30.0675,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three men can be seen entering a room without tapping their cards in a sequence."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_4_events.json
deleted file mode 100644
index 32d9c271d49b20e58097dbe4cc45ed8dd358a573..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_4_event_0000",
-      "start_time": 6.9511,
-      "end_time": 18.8251,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man dressed in black walks through the corridor, taps a card on the door card reader beside the door, and enters the room."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_4_event_0001",
-      "start_time": 9.3219,
-      "end_time": 23.8732,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black shirt walks through the corridor carrying boxes behind a man wearing black attire, enters the room and places the boxes on the partially visible table."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_4_event_0002",
-      "start_time": 18.0336,
-      "end_time": 29.1573,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater walks through the corridor carrying a rectangular box, enters the room and places the box on the partially visible table."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_5_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_5_events.json
deleted file mode 100644
index 217fdf3d9f4a543c709887ae1c744c011589457f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_5_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_5_event_0000",
-      "start_time": 5.64,
-      "end_time": 17.492,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A door opens, and a man in black attire holding a box walks on the floor and turns left at the end near the wall."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_5_event_0001",
-      "start_time": 11.2997,
-      "end_time": 20.418,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black jacket walks out of a room carrying a box, walks on the floor, and turns left at the end near the wall."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_5_event_0002",
-      "start_time": 12.6877,
-      "end_time": 22.9968,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater walks out of a room carrying a box, closes the door behind him, walks on the floor, and turns left at the end near the wall."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_6_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_6_events.json
deleted file mode 100644
index 0f29227f84688cc417b7ac517c4fce1c915c7565..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_6_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_6_event_0000",
-      "start_time": 5.3504,
-      "end_time": 12.6833,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in an orange T-shirt walks through the corridor, takes a card attached to his pants, taps it on the door access card reader next to the door, and enters the room."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_6_event_0001",
-      "start_time": 7.5146,
-      "end_time": 14.7827,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing black attire and glasses walks through the corridor and tailgates into the room without tapping a card on the door access card reader."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_6_event_0002",
-      "start_time": 16.5921,
-      "end_time": 19.6163,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white T-shirt walks into the room without tapping a card on the door access card reader."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_6_event_0003",
-      "start_time": 18.5881,
-      "end_time": 27.3763,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in black attire walks through the corridor and turns left at the end."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_6_event_0004",
-      "start_time": 20.7531,
-      "end_time": 31.8809,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in a denim jacket walks through the corridor and turns left at the end."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_6_event_0005",
-      "start_time": 27.9616,
-      "end_time": 35.0684,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man opens a door, walks out as the door closes behind him, and continues walking through the corridor."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_7_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_7_events.json
deleted file mode 100644
index f85198902c312c9b9f80bfec950cb9a7e87fdfa9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_7_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_7_event_0000",
-      "start_time": 0.3991,
-      "end_time": 8.1881,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man pulls a wheeled cart loaded with objects through a corridor and stops in front of a door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_7_event_0001",
-      "start_time": 8.1008,
-      "end_time": 21.7188,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man can be seen placing a card on the card reader next to a door, opening the door, and entering the room while pulling a cart."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_8_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_8_events.json
deleted file mode 100644
index 7c50c2aa506a0dabd178097b75d82f2d1d7481d3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_8_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_8_event_0000",
-      "start_time": 4.7203,
-      "end_time": 15.4769,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater walks through the corridor and knocks on the door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_8_event_0001",
-      "start_time": 8.9241,
-      "end_time": 10.2129,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in black attire knocks on the door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_8_event_0002",
-      "start_time": 17.8622,
-      "end_time": 23.0952,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black jacket walks out of the room and stands near the door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_8_event_0003",
-      "start_time": 65.3024,
-      "end_time": 69.8095,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man walks out of the room and stands near the door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_8_event_0004",
-      "start_time": 66.5303,
-      "end_time": 70.4343,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in the white sweater closes the door."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_9_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_9_events.json
deleted file mode 100644
index a863a421e2efa0fdf25587e542bc5844573e3ca6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010011_Clip_9_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_9_event_0000",
-      "start_time": 3.0321,
-      "end_time": 7.0598,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater taps the card on the card reader, opens the door, and walks through the door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_9_event_0001",
-      "start_time": 5.7116,
-      "end_time": 9.0043,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in black attire taps the card on the card reader and walks through the door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_9_event_0002",
-      "start_time": 7.5024,
-      "end_time": 10.0497,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Another man in black attire tailgates and walks inside the room without tapping a card on the card reader."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_9_event_0003",
-      "start_time": 13.0586,
-      "end_time": 18.142,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in an orange sweater taps a card on the card reader, opens the door, and walks inside the room."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010011_Clip_9_event_0004",
-      "start_time": 18.3193,
-      "end_time": 21.6147,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in blue jacket taps a card on the card reader and enters the room."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_1_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_1_events.json
deleted file mode 100644
index 1de53e8b3c7958fb25d24343349b361c97b9ec3f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_1_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,113 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_1_event_0000",
-      "start_time": 1.5122,
-      "end_time": 4.6821,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater walks through an automatic access control gate without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_1_event_0001",
-      "start_time": 6.2545,
-      "end_time": 9.1631,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a backpack walks through an automatic access control gate without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_1_event_0002",
-      "start_time": 12.0583,
-      "end_time": 16.011,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt walks through the automatic access control gate without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_1_event_0003",
-      "start_time": 16.5938,
-      "end_time": 20.3342,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a light gray jacket passes through the automatic access control gate without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_1_event_0004",
-      "start_time": 19.2803,
-      "end_time": 23.495,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black jacket walks through the automatic access control gate in the middle without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_1_event_0005",
-      "start_time": 19.9109,
-      "end_time": 26.5392,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman in a peach outfit walks toward through the turnstile gate in the middle behind a man but walks through the gate on her right without tapping a card as he gestures toward it."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_1_event_0006",
-      "start_time": 24.6226,
-      "end_time": 26.5818,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A partially visible person in a black outfit walks out of a doorway."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_1_event_0007",
-      "start_time": 31.5271,
-      "end_time": 33.4825,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two individuals walk out of a doorway."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_1_event_0008",
-      "start_time": 31.7187,
-      "end_time": 37.305,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit scans a card at the automatic access control gate and passes through it as it opens."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_1_event_0009",
-      "start_time": 50.5181,
-      "end_time": 59.3284,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater scans a card at the automatic access control gate, turns around, receives a backpack from another man before walking through the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_1_event_0010",
-      "start_time": 65.0448,
-      "end_time": 70.7445,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt walks through the automatic access control gate in the middle without scanning a card as the lights turn red."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_1_event_0011",
-      "start_time": 66.9547,
-      "end_time": 69.7281,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a gray jacket walks through an automatic access control gate without scanning a card as the lights turn red."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_2_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_2_events.json
deleted file mode 100644
index bed91501cfe4c13d25f8d6a02b2259a83ded9deb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_2_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,113 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_2_event_0000",
-      "start_time": 2.8,
-      "end_time": 7.8762,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater enters the frame and walks through a turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_2_event_0001",
-      "start_time": 7.2123,
-      "end_time": 13.048,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt enters the frame and walks through a turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_2_event_0002",
-      "start_time": 11.7142,
-      "end_time": 16.6437,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a light blue shirt enters the frame and walks through a turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_2_event_0003",
-      "start_time": 15.5495,
-      "end_time": 23.4601,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman holding a laptop enters the frame and walks through a turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_2_event_0004",
-      "start_time": 17.8182,
-      "end_time": 32.7725,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three people are walking down a staircase and then walk out of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_2_event_0005",
-      "start_time": 24.9132,
-      "end_time": 29.9724,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person with long hair wearing an all black attire enters the frame and walks through a turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_2_event_0006",
-      "start_time": 25.7503,
-      "end_time": 30.9703,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in an orange sweater enters the frame and walks through a turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_2_event_0007",
-      "start_time": 30.2866,
-      "end_time": 38.9106,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in a gray jacket walks down a staircase and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_2_event_0008",
-      "start_time": 30.9079,
-      "end_time": 34.3577,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in an all black attire enters the frame and walks through a turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_2_event_0009",
-      "start_time": 34.6558,
-      "end_time": 39.1025,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black jacket holding a piece of paper enters the frame and walks through a turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_2_event_0010",
-      "start_time": 39.0359,
-      "end_time": 43.9618,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man with a backpack enters the frame and walks through a turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_2_event_0011",
-      "start_time": 44.7713,
-      "end_time": 49.3455,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black T-shirt enters the frame and walks through a turnstile gate."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_3_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_3_events.json
deleted file mode 100644
index 2434b49c6f71a817a250855095ca546baa497207..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_3_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_3_event_0000",
-      "start_time": 2.032,
-      "end_time": 13.0991,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman climbs down a flight of stairs while holding cups in their hand and then exits the frame while walking."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_3_event_0001",
-      "start_time": 2.7609,
-      "end_time": 20.6113,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person walks up a flight of stairs and exits the frame while walking."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_3_event_0002",
-      "start_time": 3.5158,
-      "end_time": 6.4371,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man scans a key card at a turnstile gate, which opens, and he walks out to the other side."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_3_event_0003",
-      "start_time": 17.3162,
-      "end_time": 21.5392,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweatshirt scans a key card at a turnstile gate, which opens, and he stops at the threshold."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_3_event_0004",
-      "start_time": 25.2235,
-      "end_time": 27.8816,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt runs and walks past the open gate without scanning a card and joins the man in white, and they both walk out to the other side."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_3_event_0005",
-      "start_time": 43.3755,
-      "end_time": 49.9068,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a blue jacket scans a key card at a turnstile gate, which opens, and two more men follow him to the other side of the gate without scanning their cards."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_3_event_0006",
-      "start_time": 51.6178,
-      "end_time": 64.8077,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying a bagpack walks down a flight of stairs and exits the frame while turning towards his left and walking."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_3_event_0007",
-      "start_time": 58.7375,
-      "end_time": 71.5498,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit walks down a flight of stairs and exits the frame while walking forward."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_3_event_0008",
-      "start_time": 65.3309,
-      "end_time": 74.4002,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman wearing a blue top scans a key card at a turnstile gate, which opens, and three people follow her to the other side of the gate without scanning their cards."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_4_events.json
deleted file mode 100644
index 72c02d1270cf8f244a6ce5d65f32f07f095cf3ba..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_4_event_0000",
-      "start_time": 0.3969,
-      "end_time": 6.0927,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person walks down the stairs and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_4_event_0001",
-      "start_time": 2.5633,
-      "end_time": 11.9945,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person wearing a white sweater can be seen passing through a smart space, and behind him, four individuals, including a woman, are visible tailgating."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_5_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_5_events.json
deleted file mode 100644
index 15bc0f11a629971d013ddaf9e58c775bae366932..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010012_Clip_5_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_5_event_0000",
-      "start_time": 2.8945,
-      "end_time": 11.8149,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt walks through a turnstile gate as it opens, followed by another man in a gray shirt, after which the gate closes."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_5_event_0001",
-      "start_time": 5.7487,
-      "end_time": 13.0062,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A turnstile gate opens as a man in a black jacket taps an access card and walks through it, after letting another man in a black T-shirt pass through the same gate in the opposite direction, after which the gate closes."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010012_Clip_5_event_0002",
-      "start_time": 8.0994,
-      "end_time": 14.6553,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit walks through a turnstile gate, followed by a woman in a gray shirt, before the gate closes."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_1_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_1_events.json
deleted file mode 100644
index 626622eb81b6e7a0ca588064b545ba616de01528..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_1_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_1_event_0000",
-      "start_time": 5.366,
-      "end_time": 8.5899,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in a white sweatshirt gestures to a partially visible person in a blue jacket who walks out of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_1_event_0001",
-      "start_time": 6.8689,
-      "end_time": 10.9643,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A partially visible individual with a backpack runs into the frame and exits the scene as a group of people start running in the same direction after he enters the scene."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_1_event_0002",
-      "start_time": 7.1525,
-      "end_time": 10.9643,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white shirt starts to run away from the frame, followed by other people standing around him."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_2_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_2_events.json
deleted file mode 100644
index d0fb3468dba5e26a0fc00b5e2abe44a987a27b88..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_2_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_2_event_0000",
-      "start_time": 10.7652,
-      "end_time": 15.65,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A group of men and a woman start running towards the other end of the lobby and turn towards the right of the wall."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_2_event_0001",
-      "start_time": 11.3207,
-      "end_time": 15.045,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person wearing a backpack runs into the frame and joins the group of people running."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_3_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_3_events.json
deleted file mode 100644
index f252b7bee537d7c2337116da382cc917a75e2034..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_3_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_3_event_0000",
-      "start_time": 0.1388,
-      "end_time": 10.3006,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person pushing a trolley opens a door and enters a room, pulling the trolley inside with her."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_3_event_0001",
-      "start_time": 6.5586,
-      "end_time": 9.0444,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three men are walking inside a passage as the man leading the sequence gestures a man in a black t-shirt towards his left and he stops walking ahead."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_3_event_0002",
-      "start_time": 9.1832,
-      "end_time": 13.4871,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweatshirt walks into the scene and gestures to a man in a black t-shirt to walk away as both walk out of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_3_event_0003",
-      "start_time": 10.8065,
-      "end_time": 14.1687,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman in a black outfit walking near the man in a white sweatshirt walks towards a passage and enters it, closely following the man in a blue jacket."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_3_event_0004",
-      "start_time": 16.2004,
-      "end_time": 20.6072,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two men are entering a passage in a sequence."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_3_event_0005",
-      "start_time": 24.7448,
-      "end_time": 27.2001,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a backpack is entering through a passage."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_3_event_0006",
-      "start_time": 37.115,
-      "end_time": 39.054,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man holding a cup is entering through a passage."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_3_event_0007",
-      "start_time": 43.4678,
-      "end_time": 49.123,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three men are entering a passage, where the man leading the sequence enters the frame from the left of the tripod stand in the foreground while the other two walk through the middle of the two stands."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_3_event_0008",
-      "start_time": 45.1386,
-      "end_time": 52.8692,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweatshirt steps into the frame between two tripod stands, takes a few steps towards his right, turns his head back, and eventually walks inside a passage forward."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_4_events.json
deleted file mode 100644
index 387cc01e0ace51fd7820c39bd9b43f697c142f7c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_4_event_0000",
-      "start_time": 3.9796,
-      "end_time": 7.6847,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a white sweater can be seen walking out of a doorway."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_4_event_0001",
-      "start_time": 8.4264,
-      "end_time": 16.5234,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Four men can be seen walking out of a doorway in sequence; the first two individuals are carrying laptops, the third man is holding a white cup, and the fourth man is carrying a backpack."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_4_event_0002",
-      "start_time": 16.5239,
-      "end_time": 23.8843,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three men can be seen walking out of a doorway in sequence; the first man is wearing a black hoodie, the second man is wearing a denim jacket, and the third man is wearing a green T-shirt while holding a sling bag."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_4_event_0003",
-      "start_time": 17.2071,
-      "end_time": 20.2976,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black jacket can be seen walking out of a doorway and going towards his right while holding white papers."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_4_event_0004",
-      "start_time": 21.1799,
-      "end_time": 25.2985,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a gray T-shirt and holding a white cup is seen walking out of a doorway while going towards his right, followed by a woman wearing a black blazer."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_4_event_0005",
-      "start_time": 21.7366,
-      "end_time": 25.3082,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a red sweatshirt can be seen walking out of a doorway and heading towards his right."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_5_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_5_events.json
deleted file mode 100644
index 780f38243a4448d456976dd86f2306301a585c3c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_5_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_5_event_0000",
-      "start_time": 0.0234,
-      "end_time": 5.2806,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three men are moving to the side of a hallway and exiting the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_5_event_0001",
-      "start_time": 4.3264,
-      "end_time": 8.3922,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a brown T-shirt is jumping over an automated access gate and walking to the center of the hallway."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_5_event_0002",
-      "start_time": 9.2618,
-      "end_time": 12.9858,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a white T-shirt is walking across the floor and exiting the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_5_event_0003",
-      "start_time": 10.3385,
-      "end_time": 15.3339,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black outfit is jumping over an automated access gate and walking to the center of the hallway."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_5_event_0004",
-      "start_time": 14.8162,
-      "end_time": 17.3196,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man wearing a brown T-shirt is walking forward and exiting the frame."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_6_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_6_events.json
deleted file mode 100644
index 176fb65a3d352cdd5da7f3a22013dfc23f6863d0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_6_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_6_event_0000",
-      "start_time": 1.12,
-      "end_time": 4.0113,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white shirt slightly pushes a man in a black shirt and then walks backward."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_6_event_0001",
-      "start_time": 3.6601,
-      "end_time": 7.0823,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black shirt approaches a man in a white shirt and slightly pushes him. Then he walks back to the initial position."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_6_event_0002",
-      "start_time": 11.488,
-      "end_time": 18.0471,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying a backpack passes by from behind the man in a black shirt and walks toward a turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_6_event_0003",
-      "start_time": 14.7782,
-      "end_time": 17.7229,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in the black outfit holding a cup in his hand walks out of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_6_event_0004",
-      "start_time": 16.094,
-      "end_time": 18.0403,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man enters the frame pushing a blue trolley with cleaning objects in it."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_7_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_7_events.json
deleted file mode 100644
index 6505972d5b60a44ccba047673115c5addf58be39..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010013_Clip_7_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,131 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0000",
-      "start_time": 4.1899,
-      "end_time": 13.146,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a gray pullover walking in the background crosses a turnstile gate that opens and closes after he crosses it."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0001",
-      "start_time": 4.4874,
-      "end_time": 5.4864,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two people push away a man in a white sweatshirt."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0002",
-      "start_time": 4.521,
-      "end_time": 9.5719,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman in a pink top crosses a turnstile gate in the background that opens and closes behind her as she crosses it."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0003",
-      "start_time": 5.4853,
-      "end_time": 6.7155,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit with a white vest underneath pushes a man in a black hoodie and spectacles."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0004",
-      "start_time": 7.3901,
-      "end_time": 8.3722,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in the blue shirt pushes the man in the black hodded sweatshirt."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0005",
-      "start_time": 7.4162,
-      "end_time": 11.5047,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in a black outfit with a white vest underneath  pushes a man in a black t-shirt."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0006",
-      "start_time": 15.5959,
-      "end_time": 16.8307,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black hoodie and spectacles pushes the man in a black shirt standing towards his right."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0007",
-      "start_time": 21.0262,
-      "end_time": 27.3161,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black utfit and spectacles and a man in a white outfit with a white vest underneath are speaking to each other and shadow punching."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0008",
-      "start_time": 23.778,
-      "end_time": 25.6458,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in the black shirt on the left of the man in the white shirt walks forward while shadow boxing toward the man on the right of the man in a white sweatshirt."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0009",
-      "start_time": 25.525,
-      "end_time": 27.0872,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two individuals are pushing the man in a black hoodie and spectacles."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0010",
-      "start_time": 31.9657,
-      "end_time": 34.1638,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two individuals are pushing a man wearing spectacles and a black hoodie while the third man wearing a white vest underneath his shirt shadow punches him."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0011",
-      "start_time": 40.0073,
-      "end_time": 44.4557,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Four people, starting with a man in a blue shirt, a man in a white sweatshirt, a man wearing a white vest underneath his shirt, and a man wearing spectacles, push the man in a black shirt simultaneously."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0012",
-      "start_time": 45.8531,
-      "end_time": 46.7826,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit with a white vest underneath shadow punches a partially visible person."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010013_Clip_7_event_0013",
-      "start_time": 56.5335,
-      "end_time": 61.8139,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A partially visible person climbs down a staircase and starts walking in the direction of the turnstile gates."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010014_Clip_1_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010014_Clip_1_events.json
deleted file mode 100644
index f1cc164cefad4f698a6eac267d46b642e7a0ff45..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010014_Clip_1_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010014_Clip_1_event_0000",
-      "start_time": 0.8407,
-      "end_time": 7.5917,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in black attire holding a box walks through the smart space."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010014_Clip_1_event_0001",
-      "start_time": 8.4815,
-      "end_time": 14.7476,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in a blue-black-gray T-shirt holding a box moves out of the turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010014_Clip_1_event_0002",
-      "start_time": 15.4504,
-      "end_time": 25.0132,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man pushing a cart with objects on it walks through the smart space."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010014_Clip_1_event_0003",
-      "start_time": 15.7275,
-      "end_time": 32.2715,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black outfit holding a box walks towards the turnstile gate and taps the card to open it, but fails."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010014_Clip_1_event_0004",
-      "start_time": 30.726,
-      "end_time": 38.9613,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man wearing a blue-gray-black T-shirt taps the card reader and walks through the turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010014_Clip_1_event_0005",
-      "start_time": 38.9625,
-      "end_time": 41.4506,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in the black outfit tailgates through the turnstile gate without tapping the card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010014_Clip_1_event_0006",
-      "start_time": 41.9882,
-      "end_time": 46.8783,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man pushing a cart with many objects walks towards the smart space and stops near the middle turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010014_Clip_1_event_0007",
-      "start_time": 61.3493,
-      "end_time": 66.5293,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in a black outfit enters the frame and hovers his hand over the turnstile gate, but the man pushing the cart fails to walk through the turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010014_Clip_1_event_0008",
-      "start_time": 70.2185,
-      "end_time": 78.2785,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in a blue-black-gray T-shirt walks to the turnstile gate, swings his hand in front of the device, and the man pushing a cart walks through the turnstile gate."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010014_Clip_2_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010014_Clip_2_events.json
deleted file mode 100644
index 65ed0e4ef4a739520e6627a5e834d6a1a04cc397..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010014_Clip_2_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010014_Clip_2_event_0000",
-      "start_time": 3.1335,
-      "end_time": 5.4518,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man holding a black box walks through a turnstile gate that opens without scanning a key card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010014_Clip_2_event_0001",
-      "start_time": 30.6317,
-      "end_time": 32.626,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man holding a monitor walks through a turnstile gate that opens without scanning a key card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010014_Clip_2_event_0002",
-      "start_time": 39.7275,
-      "end_time": 46.1865,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in the white outfit taps a key card on the turnstile gate, walks through it as the glass panels open, and exits the frame, followed by another man who does not scan a key card."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_10_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_10_events.json
deleted file mode 100644
index 70cd619dc39a8380c8e47ca626ee351771f5eaf6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_10_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_10_event_0000",
-      "start_time": 3.3679,
-      "end_time": 6.8638,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater exits a door and walks while holding a black object."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_10_event_0001",
-      "start_time": 15.4664,
-      "end_time": 25.9788,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit holding a black object comes out from a door, walks, and exits through another door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_10_event_0002",
-      "start_time": 37.2825,
-      "end_time": 39.6508,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man, walks in a corridor and enters an open door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_10_event_0003",
-      "start_time": 57.8344,
-      "end_time": 65.1777,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit, holding a black object, opens a door, walks away, and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_10_event_0004",
-      "start_time": 65.2191,
-      "end_time": 68.9812,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater, holding a silver object, moves out of a door and walks away."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_10_event_0005",
-      "start_time": 68.1644,
-      "end_time": 71.3461,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a brown sweater, holding white sheets, exits a door and walks away."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_10_event_0006",
-      "start_time": 69.9826,
-      "end_time": 75.2212,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a denim jacket exits a door, closes it, and walks out of the frame."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_11_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_11_events.json
deleted file mode 100644
index 99d1a4886416cbe66b96fec57778517d4ae72bd8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_11_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_11_event_0000",
-      "start_time": 0.3781,
-      "end_time": 11.603,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater, holding an object, walks toward a door at the end, opens it, and walks out through the door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_11_event_0001",
-      "start_time": 10.8176,
-      "end_time": 20.0628,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in black attire exits a side door, closes it, and walks away while pushing a black trolley with a silver handle."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_11_event_0002",
-      "start_time": 20.1074,
-      "end_time": 25.8391,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater enters a corridor through a door at the end, walks in, and exits the frame while carrying a silver object."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_1_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_1_events.json
deleted file mode 100644
index 29f3aa7fddfeb40a07f7a9d64831cea726ec08ba..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_1_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_1_event_0000",
-      "start_time": 5.6804,
-      "end_time": 12.1596,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a green T-shirt can be seen tapping a card on a black card reader, opens the door, and stands outside."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_1_event_0001",
-      "start_time": 13.9308,
-      "end_time": 16.2359,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black shirt can be seen entering a room without tapping a card on a black card reader."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_1_event_0002",
-      "start_time": 19.5956,
-      "end_time": 27.2191,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Four individuals in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_1_event_0003",
-      "start_time": 28.4709,
-      "end_time": 33.3722,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two men in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards. "
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_1_event_0004",
-      "start_time": 33.5442,
-      "end_time": 37.7678,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two men in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards. "
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_1_event_0005",
-      "start_time": 38.7374,
-      "end_time": 40.8462,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a white sweater can be seen entering a room without tapping his card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_1_event_0006",
-      "start_time": 41.5702,
-      "end_time": 43.1408,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a green T-shirt walks in an open door."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_2_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_2_events.json
deleted file mode 100644
index db941deef6a0c49519171a347ecf1871f715cfd5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_2_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_2_event_0000",
-      "start_time": 9.9146,
-      "end_time": 28.8404,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Several people walk out through the door in sequence and exit the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_2_event_0001",
-      "start_time": 22.9581,
-      "end_time": 30.3314,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man with a bagpack walks to the right after coming out of the door. He opens a door at the end of the corridor, and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_2_event_0002",
-      "start_time": 28.1666,
-      "end_time": 34.8079,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man walks to the right after coming out of the door. He opens a door at the end of the corridor, and exits the frame."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_3_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_3_events.json
deleted file mode 100644
index b4b032738fa22a9f1fd53d434b67402e1c601e5d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_3_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_3_event_0000",
-      "start_time": 7.484,
-      "end_time": 12.3672,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man walks toward a side door, taps the card on the card reader system beside the door, opens the door, and walks inside."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_3_event_0001",
-      "start_time": 19.668,
-      "end_time": 29.3759,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Four men sequentially walk toward the open door and walk through it."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_4_events.json
deleted file mode 100644
index f7aa7f64bca3c5242d88c12b192a9e7de0776519..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_4_event_0000",
-      "start_time": 12.0508,
-      "end_time": 18.0368,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black shirt walks toward a door, taps a card on the card reader next to the door, and then opens it."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_4_event_0001",
-      "start_time": 14.2142,
-      "end_time": 19.0935,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit holding two boxes walks toward a door opened by another man in a black shirt and enters it."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_4_event_0002",
-      "start_time": 22.4008,
-      "end_time": 24.8908,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater holding a box, walks toward a door opened by another man and enters it."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_5_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_5_events.json
deleted file mode 100644
index a33c7bb32755c3b91418cbad21b5d44b219e8236..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_5_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_5_event_0000",
-      "start_time": 7.1175,
-      "end_time": 10.6775,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit holding a brown box moves out of the open door and walks away."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_5_event_0001",
-      "start_time": 11.4882,
-      "end_time": 13.7471,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit holding a large brown box moves out of the open door and walks away. "
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_5_event_0002",
-      "start_time": 12.6176,
-      "end_time": 16.7922,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater moves out from the open door while holding a brown box, closes it, and then walks away."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_6_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_6_events.json
deleted file mode 100644
index 2213b45db0fa4b30bf6b664fd02b604aefc9b777..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_6_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_6_event_0000",
-      "start_time": 5.4685,
-      "end_time": 11.4001,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in an orange sweater walks toward a door, taps a card on the card reader beside the door, opens the door, and walks inside."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_6_event_0001",
-      "start_time": 7.5757,
-      "end_time": 13.4214,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit walks toward a door, stops, and walks through the doorway, following a man in an orange sweater without tapping a card on the scanner beside the door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_6_event_0002",
-      "start_time": 11.6017,
-      "end_time": 18.7693,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater opens the door at the far end of the corridor, walks forward, and walks through the open door on his left without tapping a card on the scanner beside the door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_6_event_0003",
-      "start_time": 14.7981,
-      "end_time": 24.2995,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two men walk out of an open door at the far end of the corridor, walk forward, and exit the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_6_event_0004",
-      "start_time": 28.4095,
-      "end_time": 32.4871,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man walks out of a doorway, turns to his left, and walks out of the frame as the door shuts behind him."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_7_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_7_events.json
deleted file mode 100644
index bcba971ace3de55130df399a1c2284986ae007d3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_7_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_7_event_0000",
-      "start_time": 4.4929,
-      "end_time": 20.6993,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man walks towards a door, taps a card on the card reader beside the door, opens the door, and walks through it while pulling a trolley."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_8_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_8_events.json
deleted file mode 100644
index 2a6f834f7989e36396b42e8bd4b6dc0c7f64ece2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_8_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_8_event_0000",
-      "start_time": 4.7689,
-      "end_time": 15.4821,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white outfit and another man in a black outfit walk to the door and knock on it. The man in the white outfit continues to knock."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_8_event_0001",
-      "start_time": 15.599,
-      "end_time": 21.9327,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The door opens, and a man in a black jacket holding a few papers walks through the door and stands with the group of people."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_8_event_0002",
-      "start_time": 48.3328,
-      "end_time": 73.9594,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two men standing near the door move their fingers on the phones in their hands. The man in the green T-shirt with a bag puts his phone away before walking, while the man in a black jacket continues to hold his phone."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_8_event_0003",
-      "start_time": 64.9045,
-      "end_time": 68.3916,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit walks out through the door and stands along with the group of people.\n"
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_8_event_0004",
-      "start_time": 66.3349,
-      "end_time": 69.3577,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in the white outfit shuts the door. "
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_8_event_0005",
-      "start_time": 70.0529,
-      "end_time": 80.2209,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The people in the group, a few holding objects and a few idly standing, walk away one by one and exit the frame."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_9_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_9_events.json
deleted file mode 100644
index fed6d5140564fc29e7c5b2e0edcec527770016bb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010029_Clip_9_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_9_event_0000",
-      "start_time": 2.5275,
-      "end_time": 5.8106,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, opens the door, and enters."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_9_event_0001",
-      "start_time": 4.486,
-      "end_time": 8.0743,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in black attire enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, and walks through the open door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_9_event_0002",
-      "start_time": 7.332,
-      "end_time": 9.1595,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in black attire enters the frame and walks through the open door without tapping the card on the card reader. "
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_9_event_0003",
-      "start_time": 12.3198,
-      "end_time": 16.2912,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a brown shirt enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, opens the door, and enters."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010029_Clip_9_event_0004",
-      "start_time": 16.6707,
-      "end_time": 20.6651,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a blue jacket enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, and walks through the open door."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_1_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_1_events.json
deleted file mode 100644
index 0df37fbd6611b6aa53e62f877110aa9ce02be2ad..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_1_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,140 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0000",
-      "start_time": 2.0658,
-      "end_time": 4.6436,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater walks through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0001",
-      "start_time": 6.6007,
-      "end_time": 13.0916,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person climbs down the staircase."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0002",
-      "start_time": 6.9328,
-      "end_time": 8.6056,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in black clothes is walking through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0003",
-      "start_time": 12.3396,
-      "end_time": 15.5128,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt is walking through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0004",
-      "start_time": 17.2476,
-      "end_time": 20.8728,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a blue jacket is walking through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0005",
-      "start_time": 19.8673,
-      "end_time": 24.4277,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in black clothes is walking through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0006",
-      "start_time": 20.8073,
-      "end_time": 31.9312,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two people are climbing the staircase and they exit the frame. "
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0007",
-      "start_time": 21.6767,
-      "end_time": 24.3161,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman in pink clothes is walking through the turnstile gate nearest to the railing without tapping a card on the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0008",
-      "start_time": 32.189,
-      "end_time": 37.3511,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in an all-black outfit taps a card on the turnstile gate near the railing and walks through it."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0009",
-      "start_time": 34.3926,
-      "end_time": 37.8357,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman walks out of a door; she turns around after a few steps and walks."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0010",
-      "start_time": 49.4493,
-      "end_time": 54.557,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in the white outfit walks towards the turnstile gate in the middle, taps a card, and turns around."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0011",
-      "start_time": 55.2308,
-      "end_time": 59.2572,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in an all-black outfit gives a backpack to the man in the white outfit and walks away. "
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0012",
-      "start_time": 55.6432,
-      "end_time": 63.14,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in white sweater takes a backpack from a man in black clothes, then walks through the gate and gestures while facing the gate and walks away."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0013",
-      "start_time": 66.9551,
-      "end_time": 70.1771,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in a green T-shirt walks through the turnstile in the middle without tapping a card on the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_1_event_0014",
-      "start_time": 67.2592,
-      "end_time": 69.6162,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in a blue jacket walks through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_2_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_2_events.json
deleted file mode 100644
index 7da9a8d77af893fea2df0ba8bfc4b183cfade8a8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_2_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,95 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_2_event_0000",
-      "start_time": 3.8469,
-      "end_time": 7.5598,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater walks through a smart space while carrying a bag."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_2_event_0001",
-      "start_time": 8.2752,
-      "end_time": 12.4741,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt with a sling bag walks through a smart space."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_2_event_0002",
-      "start_time": 12.0639,
-      "end_time": 15.16,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a light blue jacket can be seen walking through a smart space."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_2_event_0003",
-      "start_time": 16.325,
-      "end_time": 21.2479,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman wearing a light blue top can be seen walking through the smart space while holding a laptop."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_2_event_0004",
-      "start_time": 25.1397,
-      "end_time": 29.0602,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman wearing a black jacket and a pink top can be seen walking through a smart space."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_2_event_0005",
-      "start_time": 27.0776,
-      "end_time": 31.5605,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a red top can be seen walking through a smart space."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_2_event_0006",
-      "start_time": 31.6999,
-      "end_time": 34.4578,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black hoodie can be seen walking through a smart space."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_2_event_0007",
-      "start_time": 35.0385,
-      "end_time": 38.0475,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black jacket can be seen walking through a smart space while holding a piece of paper."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_2_event_0008",
-      "start_time": 40.1118,
-      "end_time": 42.3284,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in black attire carrying a bag walks through a smart space."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_2_event_0009",
-      "start_time": 44.9724,
-      "end_time": 48.8403,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a gray T-shirt can be seen walking through a smart space."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_3_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_3_events.json
deleted file mode 100644
index 43635ac051a25be39270d13cda9f6656eb39f587..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_3_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_3_event_0000",
-      "start_time": 1.0282,
-      "end_time": 9.1229,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman in a black outfit walks while pushing a utility cart and then exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_3_event_0001",
-      "start_time": 3.188,
-      "end_time": 6.604,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man scans a card at an access control gate and walks through as it opens."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_3_event_0002",
-      "start_time": 16.7764,
-      "end_time": 26.0557,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man walks forward, scans a card at an access control gate, and stalls at the gate before walking through."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_3_event_0003",
-      "start_time": 25.0385,
-      "end_time": 27.1775,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in an olive green T-shirt follows after a man in a white sweater and walks through an access control gate without scanning his card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_3_event_0004",
-      "start_time": 41.5304,
-      "end_time": 48.6702,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a gray jacket scans a card at the access control gate and walks through it."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_3_event_0005",
-      "start_time": 44.2766,
-      "end_time": 50.407,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two men tailgate a man in a gray jacket and walk through the access control gate without scanning their cards."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_3_event_0006",
-      "start_time": 65.1666,
-      "end_time": 71.6209,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman in a blue sweater enters the frame, scans a card at the access control gate, and passes through."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_3_event_0007",
-      "start_time": 69.0377,
-      "end_time": 75.4312,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three individuals, two dressed in black and one dressed in orange tailgate a woman in a blue sweater and walk through an access control gate without scanning their cards."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_4_events.json
deleted file mode 100644
index 061c68b24cc351b5435646395e8b234d80c15efb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_4_event_0000",
-      "start_time": 0.1957,
-      "end_time": 2.3565,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman walks down the stairs."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_4_event_0001",
-      "start_time": 3.6321,
-      "end_time": 13.6663,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Five people sequentially walk through a turnstile gate nearest to the railing without scanning a card. The gate opens and turns red when the first person approaches and closes when everyone passes through."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_4_event_0002",
-      "start_time": 4.4417,
-      "end_time": 11.8928,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two people enter the frame as they walk down the stairs. The person in red clothes walks away as another person behind them stops."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_4_event_0003",
-      "start_time": 19.3077,
-      "end_time": 22.1466,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person wearing a backpack is walking towards a tripod and turns back."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_5_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_5_events.json
deleted file mode 100644
index cae7d0732187fc622beb38a6e322d7c4198536b5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010030_Clip_5_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_5_event_0000",
-      "start_time": 1.9772,
-      "end_time": 11.3711,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green t-shirt and a man in a blue jacket and walk through the turnstile gate one by one as it opens. "
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_5_event_0001",
-      "start_time": 4.0091,
-      "end_time": 11.3596,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man with a black backpack walks up to a gate, scans a card, and steps aside as another man in gray passes through the gate from the opposite direction. The man with the backpack then walks through the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_5_event_0002",
-      "start_time": 5.3987,
-      "end_time": 10.5258,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a gray t-shirt walks through the opened turnstile gate as a man dressed in black scans his card causing the doors to open."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_5_event_0003",
-      "start_time": 7.0209,
-      "end_time": 11.2805,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a gray jacket walks through the gate as it opens again after closing halfway through."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_5_event_0004",
-      "start_time": 7.3528,
-      "end_time": 12.3234,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man dressed in all black and holding white sheets of paper walks through the glass gate as it opens, followed by a woman dressed in blue and holding a laptop."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010030_Clip_5_event_0005",
-      "start_time": 8.0918,
-      "end_time": 13.3569,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman holding a laptop walks through the opened turnstile gate."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_1_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_1_events.json
deleted file mode 100644
index 692ef229440c17c6cb478c3b6ef55193d1acb528..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_1_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_1_event_0000",
-      "start_time": 7.1153,
-      "end_time": 10.9575,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A group of people start running together."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_1_event_0001",
-      "start_time": 7.1593,
-      "end_time": 10.908,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black shirt runs towards the group of people who join him in running."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_2_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_2_events.json
deleted file mode 100644
index ca83bf7996493d964ae52bc86478c629f2d7b8fb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_2_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_2_event_0000",
-      "start_time": 10.5872,
-      "end_time": 15.912,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Several people with their back profiles visible start running together, after which a man enters the scene running, as the group runs towards the end of the black wall and turns towards their right."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_2_event_0001",
-      "start_time": 11.246,
-      "end_time": 14.5668,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in a black shirt enters the scene running past a white pillar along with a group of people already running."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_3_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_3_events.json
deleted file mode 100644
index d3a68a7b8de30a6c4676ed4c4f724c7f84cbd1e2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_3_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_3_event_0000",
-      "start_time": 0.5453,
-      "end_time": 10.4862,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in black attire pushing a cart halts to open a door and enters through it while pulling the cart inside."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_3_event_0001",
-      "start_time": 6.9382,
-      "end_time": 13.2764,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three men enter a passage as the man leading the sequence gestures a man in a black t-shirt walking towards the passage who stops walking ahead."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_3_event_0002",
-      "start_time": 9.3747,
-      "end_time": 12.0472,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweatshirt gestures to a man in a black t-shirt to walk away as both walk out of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_3_event_0003",
-      "start_time": 11.6908,
-      "end_time": 14.2254,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman in a black outfit walks inside a passage, closely following a man in a blue jacket."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_3_event_0004",
-      "start_time": 16.1997,
-      "end_time": 20.7315,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two men walk inside a passage in a sequence."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_3_event_0005",
-      "start_time": 24.0058,
-      "end_time": 27.3034,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying a backpack walks inside the entrance of a passage."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_3_event_0006",
-      "start_time": 36.9558,
-      "end_time": 39.2183,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black t-shirt holding a cup walks inside a passage."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_3_event_0007",
-      "start_time": 41.9027,
-      "end_time": 48.9827,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three men are walking inside a passage, where the man leading the sequence enters the frame from the left of the tripod stand in the foreground and the other two behind him walk through the middle of the tripod stands."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_3_event_0008",
-      "start_time": 44.8047,
-      "end_time": 52.8092,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white T-shirt enters the scene, stands in between two tripod stands, takes a few steps towards his right, turns his head back, and walks forward to enter the passage."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_4_events.json
deleted file mode 100644
index a2ea5a3da5721c51bc1b76a24638366bcf2dc7ba..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_4_event_0000",
-      "start_time": 1.9858,
-      "end_time": 5.8164,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white T-shirt walks through a doorway, moves forward from between two tripods, and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_4_event_0001",
-      "start_time": 5.3687,
-      "end_time": 25.148,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Eleven people walk through a doorway in sequence, moving forward between two tripods and exiting the frame. Out of these, three people go to the right of the tripod and one to the left."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_4_event_0002",
-      "start_time": 14.0398,
-      "end_time": 19.3794,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman in a gray T-shirt, holding a bag, exits beside a partially visible staircase and walks away."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_5_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_5_events.json
deleted file mode 100644
index f8b6c774600b38a3fefe71ba92acf979252ec0a0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_5_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_5_event_0000",
-      "start_time": 0.7037,
-      "end_time": 5.6485,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three people are stepping and moving backward."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_5_event_0001",
-      "start_time": 7.0345,
-      "end_time": 10.5299,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man comes running, turns around, and stands in the center of the room."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_5_event_0002",
-      "start_time": 9.9771,
-      "end_time": 13.1855,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man walks forward and stands beside a tripod."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_5_event_0003",
-      "start_time": 13.3746,
-      "end_time": 17.8493,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man comes running and stands beside a man in a white shirt."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_5_event_0004",
-      "start_time": 14.5741,
-      "end_time": 18.0417,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a brown shirt moves and stands beside a tripod."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_5_event_0005",
-      "start_time": 14.6487,
-      "end_time": 16.9372,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white shirt holds a tripod beside him and then looks up and front."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_6_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_6_events.json
deleted file mode 100644
index 5848b1d986f9f10991f77b597c2934e85866af62..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_6_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_6_event_0000",
-      "start_time": 0.9565,
-      "end_time": 3.4782,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white shirt pushes another individual standing in front of him in a black shirt."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_6_event_0001",
-      "start_time": 4.0457,
-      "end_time": 7.9332,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "An individual in a black shirt moves forward, pushes another man in a white shirt, and then steps back."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_6_event_0002",
-      "start_time": 11.519,
-      "end_time": 15.337,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "An individual with a blurred face passes by."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_6_event_0003",
-      "start_time": 15.5645,
-      "end_time": 18.0514,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "An individual in a black shirt and blue jeans walks toward a black wall."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_7_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_7_events.json
deleted file mode 100644
index f4c6e410645676ed00885893428197ed3d756c9e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010031_Clip_7_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_7_event_0000",
-      "start_time": 3.8014,
-      "end_time": 7.2679,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person with a blurred face passes by."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_7_event_0001",
-      "start_time": 4.1261,
-      "end_time": 14.684,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Several men are pushing each other while moving around."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_7_event_0002",
-      "start_time": 9.2674,
-      "end_time": 14.0314,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person with a blurred face passes by."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_7_event_0003",
-      "start_time": 15.9523,
-      "end_time": 18.4991,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black shirt and blue jeans pushes another man in front of him in black attire."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_7_event_0004",
-      "start_time": 26.2564,
-      "end_time": 29.5732,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Several men are pushing each other while moving around."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_7_event_0005",
-      "start_time": 32.1317,
-      "end_time": 36.5245,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Several men are pushing each other while moving around."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_7_event_0006",
-      "start_time": 40.4721,
-      "end_time": 47.7397,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Several men are pushing each other while moving around."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010031_Clip_7_event_0007",
-      "start_time": 57.4776,
-      "end_time": 61.6673,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man walks up to a distance and stretches his arms."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010032_Clip_1_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010032_Clip_1_events.json
deleted file mode 100644
index 2a5c1cf33c4df11d9b7f113fa5b657bdfe7c2566..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010032_Clip_1_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,95 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_1_event_0000",
-      "start_time": 2.3364,
-      "end_time": 9.9927,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man holding a box walks through a turnstile gate and stops after some distance."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_1_event_0001",
-      "start_time": 7.0529,
-      "end_time": 15.4286,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a blue and black jacket walks through a turnstile gate while holding a box and stops after some distance."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_1_event_0002",
-      "start_time": 14.3915,
-      "end_time": 18.2695,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in black clothes approaches the turnstile gate while holding a box."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_1_event_0003",
-      "start_time": 15.2939,
-      "end_time": 30.8256,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man walks through a turnstile gate while pushing a trolley hauling boxes and stops after some distance."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_1_event_0004",
-      "start_time": 29.2321,
-      "end_time": 43.2139,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a blue and black jacket holding a rectangular box approaches the turnstile gate and walks through it after tapping a card on the gate. "
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_1_event_0005",
-      "start_time": 38.1528,
-      "end_time": 41.7152,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man runs through an open turnstile gate without tapping a card on the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_1_event_0006",
-      "start_time": 41.6374,
-      "end_time": 50.8008,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man approaches the turnstile gates while pushing a trolley and taps the card on the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_1_event_0007",
-      "start_time": 60.0643,
-      "end_time": 66.6717,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man walks, touches the gate, and walks away from the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_1_event_0008",
-      "start_time": 68.4611,
-      "end_time": 72.3285,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a blue and black jacket holding a rectangular box is walking towards the turnstile gate and goes back."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_1_event_0009",
-      "start_time": 72.0879,
-      "end_time": 79.1047,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man walks through a turnstile gate while pushing a trolley hauling boxes."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010032_Clip_2_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010032_Clip_2_events.json
deleted file mode 100644
index 657539b6edeb3beedf0691589e2aedaf7e0206b5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010032_Clip_2_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_2_event_0000",
-      "start_time": 1.3357,
-      "end_time": 6.094,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a white sweater walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate while holding a black box."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_2_event_0001",
-      "start_time": 28.8087,
-      "end_time": 32.6348,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing black clothes walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate while holding a monitor."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_2_event_0002",
-      "start_time": 38.0995,
-      "end_time": 43.5417,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man wearing a white sweater taps a card on the turnstile gate, then walks through it while holding a black box."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010032_Clip_2_event_0003",
-      "start_time": 42.0578,
-      "end_time": 45.0499,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in black clothes who is holding a monitor tailgates the man in white sweater and walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_10_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_10_events.json
deleted file mode 100644
index 088d9557d42493b42e0dc6dc843d49370743f051..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_10_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_10_event_0000",
-      "start_time": 3.8851,
-      "end_time": 7.6669,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white t-shirt holding a CPU walks out from a door, turns to his left, and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_10_event_0001",
-      "start_time": 16.2124,
-      "end_time": 21.3721,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man holding a monitor walks out from a door and turns towards another door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_10_event_0002",
-      "start_time": 21.9556,
-      "end_time": 25.2661,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in a black outfit opens a door and walks through it."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_10_event_0003",
-      "start_time": 37.4272,
-      "end_time": 40.1586,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white outfit walks and enters a door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_10_event_0004",
-      "start_time": 57.8792,
-      "end_time": 66.1147,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit opens and enters through a door and walks while holding a monitor in his right hand."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_10_event_0005",
-      "start_time": 66.0477,
-      "end_time": 72.2268,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white t-shirt and a man in an orange t-shirt walk out of a door one by one while holding objects and exit the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_10_event_0006",
-      "start_time": 70.7496,
-      "end_time": 76.1754,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a jacket walks out of a door, closes it and walks away."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_11_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_11_events.json
deleted file mode 100644
index c7ed8f3251c12c57e8b6e602653c3efba526732f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_11_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_11_event_0000",
-      "start_time": 0.6367,
-      "end_time": 6.4597,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in white outfit walks toward a door while holding an object."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_11_event_0001",
-      "start_time": 7.4535,
-      "end_time": 11.9312,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white outfit opens a door, flings it open wide using his foot, and walks through it as it closes behind him."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_11_event_0002",
-      "start_time": 10.5849,
-      "end_time": 21.1628,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit walks out of a white doorway while pushing a dolly in front, closes the door, and walks out of the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_11_event_0003",
-      "start_time": 20.402,
-      "end_time": 26.6253,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man opens and enters through a door into a corridor and walks out of the frame while carrying an object in his right hand."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_1_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_1_events.json
deleted file mode 100644
index 93c1952819d31f41cf074181e21976b4a1fd0164..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_1_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_1_event_0000",
-      "start_time": 5.3704,
-      "end_time": 15.0456,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man enters the frame, taps a card on a card scanner on the wall, opens the door beside it, and steps aside."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_1_event_0001",
-      "start_time": 15.0899,
-      "end_time": 16.5588,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person dressed in black is walking through a doorway without scanning their card on the scanner next to the doorway."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_1_event_0002",
-      "start_time": 19.9019,
-      "end_time": 41.5794,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Multiple people walking in sequence enter the frame and walk through a doorway without scanning their cards on the scanner next to the doorway."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_1_event_0003",
-      "start_time": 40.7331,
-      "end_time": 44.7476,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man dressed in green, standing by a doorway, walks inside."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_2_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_2_events.json
deleted file mode 100644
index ae2a7d05443fafb51b46871e1a6f08a05df78902..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_2_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_2_event_0000",
-      "start_time": 10.502,
-      "end_time": 14.4321,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in an olive green T-shirt steps out from a doorway, turns to his left, walks through a narrow hallway, and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_2_event_0001",
-      "start_time": 15.2328,
-      "end_time": 29.7037,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Ten individuals step out from a doorway, turn to their left, and walk through a narrow hallway one after the other before exiting the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_2_event_0002",
-      "start_time": 23.4593,
-      "end_time": 28.0392,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a backpack exits through the doorway, turns to his right, and walks toward a white door at the end of the hallway."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_2_event_0003",
-      "start_time": 28.0392,
-      "end_time": 32.2129,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a backpack opens a white door and walks through it as it closes behind him."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_2_event_0004",
-      "start_time": 28.7078,
-      "end_time": 32.5769,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater exits through the doorway, turns to his right, and walks toward a white door at the end of the hallway."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_2_event_0005",
-      "start_time": 33.1606,
-      "end_time": 36.557,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater opens a white door and walks through it as it closes behind him."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_3_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_3_events.json
deleted file mode 100644
index 0dfca89f086a516e54b00bebb6b4c9975cdfd3c9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_3_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_3_event_0000",
-      "start_time": 9.053,
-      "end_time": 12.8454,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man taps a card on a scanner, turns the handle of a door with his right hand, opens the door, and enters."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_3_event_0001",
-      "start_time": 21.0314,
-      "end_time": 22.6396,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit walks through an open door without tapping a card on the scanner."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_3_event_0002",
-      "start_time": 24.4493,
-      "end_time": 30.1721,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three men walk inside an open door without tapping any key cards on the scanner."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_4_events.json
deleted file mode 100644
index d3d3be25f3bcc630be5f1904b6f123265c9dd71d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_4_event_0000",
-      "start_time": 13.8833,
-      "end_time": 25.7216,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man taps a card on a reader beside a door, opens it, and stands by the open door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_4_event_0001",
-      "start_time": 17.0198,
-      "end_time": 19.7137,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying two cardboard boxes walks inside an open door without tapping a key card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_4_event_0002",
-      "start_time": 23.8649,
-      "end_time": 25.452,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying a cardboard box enters through an open door without tapping a key card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_4_event_0003",
-      "start_time": 25.6329,
-      "end_time": 26.7376,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man standing at the doorway moves inside the room as the door starts to close."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_5_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_5_events.json
deleted file mode 100644
index 2a03cbe71c718c2d87ca550fe64bedd3a81e592e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_5_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_5_event_0000",
-      "start_time": 7.8487,
-      "end_time": 11.5317,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit moves out of the door and walks away while holding a small brown box."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_5_event_0001",
-      "start_time": 11.6504,
-      "end_time": 14.6803,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit moves out of the door and walks away while holding a large brown box."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_5_event_0002",
-      "start_time": 14.2489,
-      "end_time": 17.6644,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater moves out of a room while holding a brown box, walks away, and closes the door behind him."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_6_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_6_events.json
deleted file mode 100644
index 1e2f8f2ce24c6db3540ff3637940f473cae9f7be..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_6_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_6_event_0000",
-      "start_time": 5.7459,
-      "end_time": 14.0978,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two men walk up to a door. A man wearing a brown shirt taps a card on the card reader system, opens the door, and enters, while another man wearing a black jacket tailgates behind him."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_6_event_0001",
-      "start_time": 12.3972,
-      "end_time": 19.2069,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater opens a door located at the end of the corridor, walks forward, and tailgates through an open door on his left."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_6_event_0002",
-      "start_time": 15.4021,
-      "end_time": 25.0532,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two men enter in sequence from a door present at the end of the corridor, walk forward and exit the frame. "
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_6_event_0003",
-      "start_time": 29.6497,
-      "end_time": 33.3957,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man walks out through an open door, closes it, and then walks to his left."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_7_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_7_events.json
deleted file mode 100644
index cb7cf2ce72f411d067dcd0c2cb5f351de913d75d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_7_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_7_event_0000",
-      "start_time": 4.7698,
-      "end_time": 21.4131,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man pulling a trolley with some object on it walks forward, places a card over the scanner beside the door, and opens the door. He then walks through the doorway along with the trolley."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_8_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_8_events.json
deleted file mode 100644
index 576959464f81ccc01e7d504abeb9e7a906adc4ad..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_8_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_8_event_0000",
-      "start_time": 6.404,
-      "end_time": 15.7432,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white shirt and a man in a black outfit are knocking on a door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_8_event_0001",
-      "start_time": 15.5998,
-      "end_time": 21.5104,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing spectacles walks out of a door that opens, followed by another man who stands at the threshold of the door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_8_event_0002",
-      "start_time": 66.1927,
-      "end_time": 70.6241,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white shirt is closing a door after a man in a black jacket walks out of the door into the hallway."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_9_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_9_events.json
deleted file mode 100644
index 745160daaa7d12b2984d9c75259c974f99fa721e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010069_Clip_9_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_9_event_0000",
-      "start_time": 3.1173,
-      "end_time": 8.7347,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweatshirt taps a key card on a scanner, opens a door, and enters inside, followed by a man in a black outfit who taps a keycard and enters through the open door."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_9_event_0001",
-      "start_time": 8.5371,
-      "end_time": 9.8497,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black outfit walks inside an open door without tapping a key card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_9_event_0002",
-      "start_time": 14.2758,
-      "end_time": 17.04,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in an orange sweatshirt taps a key card on to the card reader, opens the door, and enters inside."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010069_Clip_9_event_0003",
-      "start_time": 18.4912,
-      "end_time": 21.4926,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a blue jeans jacket taps a key card on the card reader and walks through an open door."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_Clip_1_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_Clip_1_events.json
deleted file mode 100644
index f0adf3dc5fd84ab6b52f10b2eb730c324cb9aafd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_Clip_1_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_1_event_0000",
-      "start_time": 1.2262,
-      "end_time": 27.06,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "People enter the frame and walk through the smart spaces one after the other without scanning cards."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_1_event_0001",
-      "start_time": 19.7737,
-      "end_time": 23.3916,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person wearing a black jacket can be seen walking through the smart spaces without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_1_event_0002",
-      "start_time": 22.1539,
-      "end_time": 25.2121,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person wearing a pink outfit walks through the smart spaces without scanning a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_1_event_0003",
-      "start_time": 31.9572,
-      "end_time": 37.4681,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black outfit taps the card on the scanner twice and walks through the smart spaces."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_1_event_0004",
-      "start_time": 50.7976,
-      "end_time": 52.785,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a white sweater walks to the smart spaces and scans the card on the scanner."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_1_event_0005",
-      "start_time": 52.6403,
-      "end_time": 58.2234,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black outfit walks forward and gives a black bag to a man wearing a white sweater."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_1_event_0006",
-      "start_time": 57.9984,
-      "end_time": 62.2418,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a white sweater can be seen passing through a smart space while holding a black bag."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_1_event_0007",
-      "start_time": 63.4725,
-      "end_time": 72.6318,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt and a man in a blue jacket walk through the smart spaces without scanning the cards and exit the frame."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_Clip_2_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_Clip_2_events.json
deleted file mode 100644
index 677a2b113e20f6eca3e3b4c10235b5346f34dd33..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_Clip_2_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,95 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_2_event_0000",
-      "start_time": 3.3214,
-      "end_time": 6.0546,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person wearing a white sweater can be seen walking through a smart space without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_2_event_0001",
-      "start_time": 8.2234,
-      "end_time": 11.3653,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a green t-shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_2_event_0002",
-      "start_time": 12.4529,
-      "end_time": 15.4514,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a denim jacket can be seen walking through a smart space without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_2_event_0003",
-      "start_time": 16.917,
-      "end_time": 19.9873,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman wearing a blue top can be seen walking through a smart space without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_2_event_0004",
-      "start_time": 25.3793,
-      "end_time": 28.129,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman wearing a black blazer can be seen walking through a smart space without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_2_event_0005",
-      "start_time": 26.7634,
-      "end_time": 30.452,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a brown shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_2_event_0006",
-      "start_time": 31.7669,
-      "end_time": 34.5803,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black hoodie can be seen walking through a smart space without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_2_event_0007",
-      "start_time": 35.6694,
-      "end_time": 38.1468,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black jacket can be seen walking through a smart space without tapping a card while holding papers."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_2_event_0008",
-      "start_time": 40.0608,
-      "end_time": 42.483,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying a bag can be seen walking through a smart space without tapping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_2_event_0009",
-      "start_time": 45.804,
-      "end_time": 48.1322,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a gray T-shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card while holding papers."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_Clip_3_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_Clip_3_events.json
deleted file mode 100644
index de551c6a12d5e713bd7916abba6b1f10dc1c2d61..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_Clip_3_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_3_event_0000",
-      "start_time": 0.9283,
-      "end_time": 8.2748,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in black attire walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner beside it, walks through as the gates open, and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_3_event_0001",
-      "start_time": 13.4495,
-      "end_time": 28.5917,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, stops, walks forward as the gate opens, and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_3_event_0002",
-      "start_time": 22.2178,
-      "end_time": 29.3109,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt runs forward, moves through the open turnstile gate without tapping his card on the scanner, and exits the frame, following a man in a white sweater."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_3_event_0003",
-      "start_time": 38.5752,
-      "end_time": 50.4022,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a gray jacket walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, and walks through the gates as they open and exit the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_3_event_0004",
-      "start_time": 41.5323,
-      "end_time": 51.1654,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two men walk forward, pass through the open turnstile gate without tapping their cards on the scanner, and exit the frame, following a man in a gray jacket."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_3_event_0005",
-      "start_time": 65.0092,
-      "end_time": 72.9046,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman in a blue sweater holding a laptop walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, walks through the gates as they open, and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_3_event_0006",
-      "start_time": 67.2193,
-      "end_time": 76.1763,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three people walk forward, pass through the open turnstile gate without tapping their cards on the scanner, and exit the frame behind a woman dressed in blue."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_Clip_4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_Clip_4_events.json
deleted file mode 100644
index 335602426d85c280d81df6a7ea6935bd2a45f5bd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_Clip_4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_4_event_0000",
-      "start_time": 2.4811,
-      "end_time": 11.4395,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweatshirt stands in front of a closed turnstile gate, passes through it without scanning a card, walks forward, turns around, and stops."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_Clip_4_event_0001",
-      "start_time": 6.2949,
-      "end_time": 20.43,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black shirt, followed by three individuals, pass through an opened turnstile gate without scanning a card, and walk forward before standing together."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_events.json
deleted file mode 100644
index bd6329c911d1bccf207d0aca432b352ad527cf8d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010070_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010070_event_0000",
-      "start_time": 3.9821,
-      "end_time": 7.9402,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt walks through a turnstile gate in the middle without tapping a key card on the gate as it closes after he passes through."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_event_0001",
-      "start_time": 5.3188,
-      "end_time": 12.484,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying a backpack taps a key card on a scanner of the turnstile gate closest to the railings as the panels open, steps back towards his left, and lets another man pass from the opposite direction before crossing the gate himself."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_event_0002",
-      "start_time": 6.6605,
-      "end_time": 9.5425,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black collared t-shirt walks through the turnstile gate nearest to the railing without scanning a card after another man from the opposite side of the gate taps a card on the scanner and lets him pass."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_event_0003",
-      "start_time": 8.2163,
-      "end_time": 12.0005,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in blue jeans jacket attire walks past the turnstile gate in the middle without tapping a key card as the gate closes behind him."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010070_event_0004",
-      "start_time": 9.0171,
-      "end_time": 14.2435,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit and a woman in a blue sweatshirt walk through the turnstile gate nearest to the brown wall that opens without tapping key cards and the gate closes behind them."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_1_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_1_events.json
deleted file mode 100644
index ad54de972ecaf777e03a2b86b8efae1390886d80..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_1_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_1_event_0000",
-      "start_time": 7.3091,
-      "end_time": 11.0,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black outfit enters the frame and runs past the group of people; the group of people start running in the same direction as him."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_2_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_2_events.json
deleted file mode 100644
index 262074a817a36351aa5c93ce3272a6b72060e772..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_2_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_2_event_0000",
-      "start_time": 10.2676,
-      "end_time": 16.6271,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The group of people starts running past the pillar in the same direction as the man with the bag."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_2_event_0001",
-      "start_time": 10.6774,
-      "end_time": 14.842,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit enters the frame and runs behind a pillar past the group of people."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_3_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_3_events.json
deleted file mode 100644
index 02051d338aff98a05f8b6f4c2d7f01392173d60d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_3_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_3_event_0000",
-      "start_time": 2.2014,
-      "end_time": 12.6631,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two people are climbing up the stairs and one by one they exit the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_3_event_0001",
-      "start_time": 6.7705,
-      "end_time": 23.6808,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three men enter the room sequentially as a man in a red shirt extends his hand while walking, followed by several other people."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_3_event_0002",
-      "start_time": 24.2091,
-      "end_time": 32.0516,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit walks into the room and opens a door and closes it."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_3_event_0003",
-      "start_time": 36.0324,
-      "end_time": 41.3473,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black outfit enters the room."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_3_event_0004",
-      "start_time": 41.9549,
-      "end_time": 47.7326,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two people are climbing up the stairs and one by one they exit the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_3_event_0005",
-      "start_time": 42.8781,
-      "end_time": 54.1782,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Four men enter the room while some people in the background are entering and exiting the frame."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_4_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_4_events.json
deleted file mode 100644
index 0903321ab601b47d8318e84bb2774bdd7d2b3687..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_4_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_4_event_0000",
-      "start_time": 1.7841,
-      "end_time": 7.7005,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater turns around, walks forward, and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_4_event_0001",
-      "start_time": 4.6797,
-      "end_time": 18.6079,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in black pants walks down the stairs, walks forward, and exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_4_event_0002",
-      "start_time": 8.3523,
-      "end_time": 25.0586,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Several people are walking forward into different directions and exiting the frame."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_5_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_5_events.json
deleted file mode 100644
index 471e2539e104cd0f598902167cf38dabd6dfa50d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_5_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_5_event_0000",
-      "start_time": 0.0655,
-      "end_time": 2.4864,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit walks through a turnstile gate in a smart space without scanning a card and turns towards the camera as the gate closes behind him and the lights on the gate blink green."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_5_event_0001",
-      "start_time": 3.8999,
-      "end_time": 7.3329,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a brown sweatshirt runs and jumps over a turnstile gate without scanning a card that opens and closes after he jumps over and the light blinks red once before blinking green."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_5_event_0002",
-      "start_time": 10.4357,
-      "end_time": 12.566,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a black outfit jumps over the turnstile gate without scanning a card but the panels of the gate do not open after he jumps and the lights on the gate blink red once turning green."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_6_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_6_events.json
deleted file mode 100644
index 21cbe8a0fc5af5e7881da403b0375a09ffafc0e6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_6_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_6_event_0000",
-      "start_time": 1.8103,
-      "end_time": 4.6877,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweatshirt pushes a man in an all-black outfit and walks a few steps backwards. "
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_6_event_0001",
-      "start_time": 5.3299,
-      "end_time": 7.1613,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in the all-black outfit pushes the man in a white sweatshirt and takes a few steps backwards. "
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_6_event_0002",
-      "start_time": 10.0314,
-      "end_time": 15.5762,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit bends down, moves his hand over the metallic frame of a turnstile gate in the middle as its green lights flicker, and the glass panels of the turnstile gate nearest to the brown walls open."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_6_event_0003",
-      "start_time": 14.0068,
-      "end_time": 17.9447,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in a pink outfit walks down a flight of stairs."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_6_event_0004",
-      "start_time": 15.7282,
-      "end_time": 17.9204,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man standing in front of the turnstile gate in the middle walks towards the gate nearest to the brown walls and walks through its open glass panels without scanning a key card."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_7_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_7_events.json
deleted file mode 100644
index 039f24f81927e11985043a203886fd7b7e7760dc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010071_Clip_7_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_7_event_0000",
-      "start_time": 0.3471,
-      "end_time": 7.7707,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman wearing a pink top walks through a turnstile gate after using a card on the scanner of the gate to open it."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_7_event_0001",
-      "start_time": 3.2289,
-      "end_time": 11.9678,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing black attire pushes two men one after the other and then pushes one more man twice in a smart space."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_7_event_0002",
-      "start_time": 9.4354,
-      "end_time": 13.7246,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man dressed in blue walks through a turnstile gate without using a card on the scanner to open the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_7_event_0003",
-      "start_time": 15.5704,
-      "end_time": 17.8751,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A spectacled man in a black hoodie pushes another man dressed in black."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_7_event_0004",
-      "start_time": 25.0323,
-      "end_time": 28.1627,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two men push a man in a black hoodie, and one more man walks towards the man in the black hoodie and makes gestures with fists."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_7_event_0005",
-      "start_time": 32.0307,
-      "end_time": 34.6076,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three men push a man in a black hoodie and black spectacles towards each other."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_7_event_0006",
-      "start_time": 40.2354,
-      "end_time": 44.7267,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Four men push a man wearing black sweatshirt one by one towards each other, before the man in the black sweatshirt exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010071_Clip_7_event_0007",
-      "start_time": 44.8567,
-      "end_time": 50.1016,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing black attire walks forward, makes some hand gestures, walks backward, and then stands."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010072_Clip_1_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010072_Clip_1_events.json
deleted file mode 100644
index 8a4f1cbe403939139953260b175d4ffccdc6257e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010072_Clip_1_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,122 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_1_event_0000",
-      "start_time": 0.9102,
-      "end_time": 5.3937,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man holding a box walks through the smart spaces without scanning a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_1_event_0001",
-      "start_time": 8.1338,
-      "end_time": 12.5768,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man holding a cardboard box walks through the smart spaces without tapping his card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_1_event_0002",
-      "start_time": 16.374,
-      "end_time": 31.737,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black jacket walks up to an automatic access control gate while carrying a box and attempts to scan a card at the gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_1_event_0003",
-      "start_time": 16.6009,
-      "end_time": 23.1241,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man pushing a loaded dolly walks through a smart smart control gate without scanning a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_1_event_0004",
-      "start_time": 30.2416,
-      "end_time": 37.8186,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man holding a flat rectangular cardboard box scans a card and passes through the automatic access control gate in the middle."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_1_event_0005",
-      "start_time": 36.0536,
-      "end_time": 38.574,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black jacket walks towards the automatic access control gate in the middle."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_1_event_0006",
-      "start_time": 38.216,
-      "end_time": 40.422,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black jacket tailgates another person and passes through an automatic access control gate without scanning his card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_1_event_0007",
-      "start_time": 42.3012,
-      "end_time": 51.2252,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man pushing a loaded dolly stops in front of a smart space control gate, but the gate fails to open after he attempts to scan a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_1_event_0008",
-      "start_time": 60.801,
-      "end_time": 64.236,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit enters the frame and tries to trigger the automatic access control gate by moving his hands in front of the sensor."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_1_event_0009",
-      "start_time": 64.5809,
-      "end_time": 66.8726,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit exits the frame."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_1_event_0010",
-      "start_time": 68.8393,
-      "end_time": 72.4409,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying a box walks up to the automatic access control gate and moves his hands in front of the sensors, causing all gates to open."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_1_event_0011",
-      "start_time": 72.3156,
-      "end_time": 76.0615,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man pushing a loaded dolly walks through an automatic access control gate without scanning his card."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_1_event_0012",
-      "start_time": 72.3461,
-      "end_time": 75.6818,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man holding a cardboard box exits the frame."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010072_Clip_2_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/GX010072_Clip_2_events.json
deleted file mode 100644
index aa09597d3d49e7d2cfd0366667c9ee9a6b07af8d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/GX010072_Clip_2_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,59 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_2_event_0000",
-      "start_time": 1.0102,
-      "end_time": 11.5058,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater holding a large black object walks through an automatic swing gate, stops near a brown wall, and turns around."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_2_event_0001",
-      "start_time": 18.9767,
-      "end_time": 22.3192,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying a computer monitor in his hands enters, stops, and then walks to his right."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_2_event_0002",
-      "start_time": 28.6097,
-      "end_time": 37.7546,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying a computer monitor walks towards the automatic swing gate, passes through it, walks straight, stops, and then turns around."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_2_event_0003",
-      "start_time": 31.2938,
-      "end_time": 34.7048,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater steps forward and raises his left knee to adjust the object in his hands."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_2_event_0004",
-      "start_time": 34.6807,
-      "end_time": 45.8193,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater shifts the object in his hands, taps a card on the automatic swing gate, passes through, and continues walking."
-    },
-    {
-      "event_id": "GX010072_Clip_2_event_0005",
-      "start_time": 37.7907,
-      "end_time": 47.1267,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying a computer monitor follows another man through the automatic swing gate without using a card."
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/Security_3_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/Security_3_events.json
deleted file mode 100644
index 1c70f31419ec15dd73b99d745b5f490cb14cfaf0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/Security_3_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,329 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0000",
-      "start_time": 2.2648,
-      "end_time": 13.9958,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in a white sweatshirt walks through the turnstile gate as it opens without scanning a key card, followed by a person in a green T-shirt who also passes through the gate without scanning."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0001",
-      "start_time": 14.3087,
-      "end_time": 21.8434,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man crosses a turnstile gate farthest from the white railings and a woman passes through another turnstile gate on its right side. Both of them pass without scanning key cards."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0002",
-      "start_time": 22.9745,
-      "end_time": 31.7766,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two people walk towards the turnstile gate in between two others and pass it without scanning key cards but the person wearing an orange sweatshirt walks towards his left and passes through the turnstile gate closest to a brown wall."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0003",
-      "start_time": 48.9643,
-      "end_time": 53.1422,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in the white sweatshirt taps his card on a turnstile gate as the gate opens but he stands at its threshold and turns his head back."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0004",
-      "start_time": 54.0207,
-      "end_time": 59.0938,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in a white sweatshirt starts crossing the open panels of the turnstile gate as a man in a green t-shirt runs and joins him without scanning a key card."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0005",
-      "start_time": 74.4775,
-      "end_time": 83.0773,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a gray jacket taps a key card on a turnstile gate and passes through it as the glass panels open, followed by two other men who do not scan key cards."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0006",
-      "start_time": 96.8532,
-      "end_time": 107.0864,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman taps a key card and walks through the turnstile gate as the glass panels open, followed by three other people who do not scan key cards."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0007",
-      "start_time": 122.3654,
-      "end_time": 137.1057,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white sweater walks through the turnstile gate, followed by four other people in a sequence."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0008",
-      "start_time": 143.3858,
-      "end_time": 153.9343,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two people, one in a green t-shirt followed by another in a gray jacket, pass through a turnstile gate in the middle of two others without scanning key cards."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0009",
-      "start_time": 148.4217,
-      "end_time": 155.3898,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying a backpack taps a key card on a turnstile gate, moves to his side, and lets another man from the opposite direction pass through without scanning a key card before passing through the gate himself."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0010",
-      "start_time": 150.287,
-      "end_time": 154.2302,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man passes through a turnstile gate closest to the white railings without scanning a key card as another  man from the opposite side passes through after him."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0011",
-      "start_time": 151.8974,
-      "end_time": 156.1112,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in a black outfit, followed by another in a blue top, passes through a turnstile gate closest to a tripod stand without scanning key cards."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0012",
-      "start_time": 173.8508,
-      "end_time": 177.2776,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person passes through a turnstile gate without tapping a key card."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0013",
-      "start_time": 180.2028,
-      "end_time": 184.2456,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two men, one wearing a black hoodie and the other in a gray jacket, pass through a turnstile gate one after the other as its glass panels open without swiping key cards."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0014",
-      "start_time": 184.004,
-      "end_time": 193.0189,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a green T-shirt taps a key card and passes through a turnstile gate, closely followed by three other people who tap their cards on the turnstile gate and pass."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0015",
-      "start_time": 196.8375,
-      "end_time": 199.7687,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in black attire with his back visible to the frame taps a card on the scanner of a turnstile gate  closest to a tripod stand and passes through it."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0016",
-      "start_time": 197.5966,
-      "end_time": 203.2303,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in black attire passes through the turnstile gate without swiping a card."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0017",
-      "start_time": 211.921,
-      "end_time": 223.0938,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Several people standing near the white pillar turn around and start running together towards the foreground."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0018",
-      "start_time": 224.1745,
-      "end_time": 230.2858,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in an orange sweatshirt gestures at a man who starts walking parallel to a wall closest to the brown boxes on the floor and exits the scene."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0019",
-      "start_time": 229.6745,
-      "end_time": 238.676,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Several people standing near the white pillar turn around and start running together towards the foreground. This is the second occurence."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0020",
-      "start_time": 242.2663,
-      "end_time": 244.5153,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in an orange sweatshirt gestures at a man in a black collared t-shirt who stops walking ahead as the man in the orange sweatshirt enters through a passage."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0021",
-      "start_time": 327.0099,
-      "end_time": 330.3392,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a brown shirt passes through a turnstile gate without scanning a key card."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0022",
-      "start_time": 330.8443,
-      "end_time": 335.0609,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black outfit passes through a turnstile gate without scanning a key card."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0023",
-      "start_time": 337.4183,
-      "end_time": 339.6056,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a brown shirt jumps over the closed glass panels of a turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0024",
-      "start_time": 343.8739,
-      "end_time": 345.7931,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black shirt jumps over the closed glass panels of a turnstile gate."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0025",
-      "start_time": 358.1838,
-      "end_time": 361.956,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman in a red outfit taps a key card on a turnstile gate and passes through as its glass panels open."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0026",
-      "start_time": 359.896,
-      "end_time": 374.3908,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A group of men are pushing and shoving each other."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0027",
-      "start_time": 412.8375,
-      "end_time": 418.5668,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in black attire carrying a box passes through the turnstile gate without scanning a key card."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0028",
-      "start_time": 419.5401,
-      "end_time": 426.1962,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person visible from the back carrying a flat box passes through the turnstile gate without scanning a key card."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0029",
-      "start_time": 427.1159,
-      "end_time": 436.3779,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man with his back visible pushing a trolley passes through a turnstile gate without scanning a key card."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0030",
-      "start_time": 441.7461,
-      "end_time": 452.2302,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying a flat box passes through the turnstile gate, followed by another man carrying a box who runs from the adjacent gate to cross the turnstile gate without scanning the card."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0031",
-      "start_time": 473.2377,
-      "end_time": 487.1199,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man taps on the metal frame of a turnstile gate, followed by another man who walks and waves his hand, ushering a man with a trolley to pass through the gate from the opposite side as the panels open."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0032",
-      "start_time": 500.0296,
-      "end_time": 506.0134,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A person in a white sweatshirt with his back visible carrying an black box passes through a turnstile gate without scanning a key card. "
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0033",
-      "start_time": 507.7484,
-      "end_time": 510.7694,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man gestures at a person who changes her direction and starts walking towards her right."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0034",
-      "start_time": 511.403,
-      "end_time": 530.4257,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man walks forward, bends down to pick up a monitor, starts walking towards a turnstile gate, and turns back, gesturing two people walking towards him, after which they change their direction and exit the frame and the man walks towards the gates."
-    },
-    {
-      "event_id": "Security_3_event_0035",
-      "start_time": 529.7412,
-      "end_time": 533.9995,
-      "category": "Smart Spaces",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man carrying a monitor with his back visible carrying a monitor passes through a turnstile gate without scanning a key card. "
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_events.json
deleted file mode 100644
index 6c631acc2aea40a5b9fb5c5dc5e7c49faa5389a3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_event_0000",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 3.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "People talk in a warehouse"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_event_0001",
-      "start_time": 3.0,
-      "end_time": 8.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man drives a forklift in front of people"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_event_0002",
-      "start_time": 20.0,
-      "end_time": 24.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "People walk out of the way to the left"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_event_0003",
-      "start_time": 8.0,
-      "end_time": 25.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The forklift waits"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_event_0004",
-      "start_time": 25.0,
-      "end_time": 36.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man drives forklift in front of boxes"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_event_0005",
-      "start_time": 36.0,
-      "end_time": 60.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The forklift lifts fork to be underneath boxes"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_event_0006",
-      "start_time": 54.0,
-      "end_time": 60.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a black shirt walks to the left"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_events.json
deleted file mode 100644
index f04883b03497bdfca9a97b4df9336c85f279ccb3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,104 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_event_0000",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 4.002,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A worker moves a box off of the conveyor belt out of sight"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_event_0001",
-      "start_time": 4.002,
-      "end_time": 8.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The worker walks in from the outside"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_event_0002",
-      "start_time": 9.0,
-      "end_time": 10.5,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A worker looks at his phone"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_event_0003",
-      "start_time": 9.0,
-      "end_time": 16.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The worker adjusts his helmet"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_event_0004",
-      "start_time": 16.0,
-      "end_time": 20.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A worker walks along the conveyor belt"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_event_0005",
-      "start_time": 22.0,
-      "end_time": 26.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The worker walks backwards"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_event_0006",
-      "start_time": 26.0,
-      "end_time": 29.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing a white shirt walks in with a box and pushes it across the conveyor belt"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_event_0007",
-      "start_time": 30.0,
-      "end_time": 33.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man in a white shirt walks out"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_event_0008",
-      "start_time": 32.016,
-      "end_time": 36.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A worker moves a box off of the conveyor belt"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_event_0009",
-      "start_time": 37.0,
-      "end_time": 39.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A worker slides his hand across the conveyor belt"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_event_0010",
-      "start_time": 43.0,
-      "end_time": 60.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The workers move boxes back across the conveyor belt"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_events.json
deleted file mode 100644
index 7446f94a5e5f789600b246194317389a60e8049b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,77 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_event_0000",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 9.0045,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three people wearing black and one person wearing white talk"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_event_0001",
-      "start_time": 9.0,
-      "end_time": 12.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A woman wearing a black shirt walks out to the right"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_event_0002",
-      "start_time": 9.0045,
-      "end_time": 13.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The person wearing a white shirt walks out to the left"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_event_0003",
-      "start_time": 12.0,
-      "end_time": 20.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two people wearing dark clothes walk out to the left"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_event_0004",
-      "start_time": 20.0,
-      "end_time": 44.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A static scene of a warehouse is shown."
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_event_0005",
-      "start_time": 44.0,
-      "end_time": 47.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A yellow and black cart moves in view from the right"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_event_0006",
-      "start_time": 48.0,
-      "end_time": 60.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Another white and black cart appears and drives to the right"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_event_0007",
-      "start_time": 49.5,
-      "end_time": 60.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The yellow and black cart drives left and then turns around"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_events.json
deleted file mode 100644
index 0f18f0f7dad599f5a14d48c4483434fc7ed8c808..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_event_0000",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 6.0015,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A small cart carrying box moves forward"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_event_0001",
-      "start_time": 6.0,
-      "end_time": 12.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three workers wearing vests and protective helmets and a small robot with a box on it stand still in a warehouse"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_event_0002",
-      "start_time": 9.0,
-      "end_time": 10.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The robot carrying a box rotates"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_event_0003",
-      "start_time": 12.0,
-      "end_time": 22.5,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A white cart with black wheels moves forward and then backwards"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_event_0004",
-      "start_time": 22.5,
-      "end_time": 40.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three factory workers wearing green vests and yellow hats stand up facing shelves of boxes, with one woman on the right and two men on the left"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_events.json
deleted file mode 100644
index d91465bee92f927b37d1ae6d5f1240bfa499cbfe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_event_0000",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 15.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man drives a forklift behind three workers"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_event_0001",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 28.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three factory workers in green vests wearing yellow hats talk"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_event_0002",
-      "start_time": 28.0,
-      "end_time": 31.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The three workers move out of the way of the forklift"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_event_0003",
-      "start_time": 32.0,
-      "end_time": 44.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The forklift moves forward and rotates 90 degrees in front of a shelf of boxes"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_event_0004",
-      "start_time": 44.0,
-      "end_time": 60.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The forklift lifts its arm and inserts it into a shelf of boxes"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_events.json
deleted file mode 100644
index eefad4ba225e341742398565c2476305764f6120..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,32 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_event_0000",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 6.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A forklift's bars go underneath boxes on a shelf"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_event_0001",
-      "start_time": 7.0,
-      "end_time": 31.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The forklift slowly takes the boxes off of the shelf"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_event_0002",
-      "start_time": 31.0155,
-      "end_time": 60.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The forklift drives into the distance"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_events.json
deleted file mode 100644
index 72138d117d02d524ae6d69723b47477ecafcadb4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_event_0000",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 4.5,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing black takes camera out of video"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_event_0001",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 5.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three workers move near a conveyor belt in a warehouse"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_event_0002",
-      "start_time": 5.0,
-      "end_time": 17.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A female worker touches the conveyor belt"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_event_0003",
-      "start_time": 12.0,
-      "end_time": 17.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A worker looks at his phone"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_event_0004",
-      "start_time": 17.0,
-      "end_time": 24.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Workers move near a conveyor belt in a warehouse"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_event_0005",
-      "start_time": 24.0,
-      "end_time": 28.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Workers move a box across the conveyor belt from left to right"
-    },
-    {
-      "event_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_event_0006",
-      "start_time": 28.0,
-      "end_time": 30.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A worker takes out a tool to open the box"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_0_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_0_events.json
deleted file mode 100644
index 824501a1744380a64bb4a9ab4590b3c93b3df069..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_0_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,86 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_0_event_0000",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 2.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A box falls"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_0_event_0001",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 30.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The forklift waits for the robot in its way"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_0_event_0002",
-      "start_time": 2.0,
-      "end_time": 5.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A worker walks to the box"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_0_event_0003",
-      "start_time": 5.0,
-      "end_time": 8.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A lady picks up the box"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_0_event_0004",
-      "start_time": 8.0,
-      "end_time": 14.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The worker walks back"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_0_event_0005",
-      "start_time": 14.0,
-      "end_time": 16.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The box falls again"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_0_event_0006",
-      "start_time": 21.0,
-      "end_time": 25.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The lady picks up the box again"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_0_event_0007",
-      "start_time": 36.0,
-      "end_time": 45.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The forklift moves forward"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_0_event_0008",
-      "start_time": 45.0,
-      "end_time": 60.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The forklift's arms go up to pick up boxes"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_1890_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_1890_events.json
deleted file mode 100644
index 612e731e1dbb1130ffdd8e41f588524416eaff5a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_1890_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,95 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_1890_event_0000",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 2.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A worker wearing a protective vest and yellow hard hat walks forward and smiles"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_1890_event_0001",
-      "start_time": 2.0,
-      "end_time": 5.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A worker takes of his hat and puts it back on"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_1890_event_0002",
-      "start_time": 5.0,
-      "end_time": 11.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A cart with boxes on it arrives"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_1890_event_0003",
-      "start_time": 11.0,
-      "end_time": 32.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Workers move boxes down a conveyor belt"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_1890_event_0004",
-      "start_time": 18.0,
-      "end_time": 20.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A box falls off the conveyor belt"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_1890_event_0005",
-      "start_time": 24.0,
-      "end_time": 27.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A box falls off the conveyor belt"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_1890_event_0006",
-      "start_time": 32.0,
-      "end_time": 33.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A box falls off the conveyor belt"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_1890_event_0007",
-      "start_time": 37.0,
-      "end_time": 60.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Workers are chitchatting"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_1890_event_0008",
-      "start_time": 37.0,
-      "end_time": 60.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man in a white shirt without a uniform is holding his phone and walking"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_1890_event_0009",
-      "start_time": 40.0,
-      "end_time": 56.5,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Two people wearing dark clothes and no uniform are walking and chatting"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_2925_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_2925_events.json
deleted file mode 100644
index ae807d6675a5be650b7514dca35155c6802c954e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_2925_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_2925_event_0000",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 4.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A robot carrying a box is still in a warehouse, and there are people on the sides"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_2925_event_0001",
-      "start_time": 4.0,
-      "end_time": 6.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A box falls off the robot"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_2925_event_0002",
-      "start_time": 10.0,
-      "end_time": 29.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man wearing white without uniform walks closer to the camera"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_2925_event_0003",
-      "start_time": 29.0,
-      "end_time": 32.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A man puts the box back on the robot"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_2925_event_0004",
-      "start_time": 32.0,
-      "end_time": 42.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The man wearing white without uniform walks away"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_2925_event_0005",
-      "start_time": 42.0,
-      "end_time": 55.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A forklift moves closer to the camera"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_2925_event_0006",
-      "start_time": 55.0,
-      "end_time": 60.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A robot with a box is blocking the forklift"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_300_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_300_events.json
deleted file mode 100644
index c49f152edc5adf45e2558c2ad834864083118943..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_300_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,41 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_300_event_0000",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 13.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A forklift with boxes moves forward"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_300_event_0001",
-      "start_time": 10.0,
-      "end_time": 35.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "People cross in front of the forklift"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_300_event_0002",
-      "start_time": 38.0,
-      "end_time": 49.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The forklift moves forward"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_300_event_0003",
-      "start_time": 50.0,
-      "end_time": 60.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The forklift's arms go up with boxes on top"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_910_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_910_events.json
deleted file mode 100644
index 10d70b1770a7e244d0792eb5e32f7145fe033d7c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/concat_wh_52_910_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,68 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_910_event_0000",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 8.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A forklift removes boxes from the shelf"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_910_event_0001",
-      "start_time": 9.0,
-      "end_time": 18.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "People without uniforms are walking in the warehouse"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_910_event_0002",
-      "start_time": 19.0,
-      "end_time": 38.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A forklift with boxes on it moves forward"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_910_event_0003",
-      "start_time": 19.0,
-      "end_time": 44.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "There are boxes on the floor"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_910_event_0004",
-      "start_time": 38.0,
-      "end_time": 55.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The forklift is stuck because of boxes on the floor"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_910_event_0005",
-      "start_time": 45.0,
-      "end_time": 55.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "People remove the boxes"
-    },
-    {
-      "event_id": "concat_wh_52_910_event_0006",
-      "start_time": 55.0,
-      "end_time": 60.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "The forklift with boxes on it moves forward"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/events/output_003_events.json b/annotations/Dense Video Caption/events/output_003_events.json
deleted file mode 100644
index 57c2d4fbab4842d4b4a0d0cae2b381083d47e98c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/events/output_003_events.json	
+++ /dev/null
@@ -1,50 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "output_003_event_0000",
-      "start_time": 0.0,
-      "end_time": 8.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three workers work together to move a box across the conveyor belt and put it on a stack of boxes"
-    },
-    {
-      "event_id": "output_003_event_0001",
-      "start_time": 8.0,
-      "end_time": 14.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three workers work together to move the second box across the conveyor belt and put it on a stack of boxes"
-    },
-    {
-      "event_id": "output_003_event_0002",
-      "start_time": 14.0,
-      "end_time": 20.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Three workers move the third box across the conveyor belt"
-    },
-    {
-      "event_id": "output_003_event_0003",
-      "start_time": 22.0,
-      "end_time": 27.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "Workers move a broken box across the conveyor belt"
-    },
-    {
-      "event_id": "output_003_event_0004",
-      "start_time": 27.0,
-      "end_time": 30.0,
-      "category": "Warehouse",
-      "sub_category": [],
-      "instances": [],
-      "event_caption": "A male worker puts the broken box on the stack of boxes"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41_video.json
deleted file mode 100644
index 3af2075c11ccf2f55f974738e51b81fd88f78531..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Transportation_real",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 9,
-  "duration": 70.801,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40_video.json
deleted file mode 100644
index 93183af54e9d1ef29ccee1c9c6cf0e9cb14abfdf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Transportation_real",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 10,
-  "duration": 70.09,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_video.json
deleted file mode 100644
index f1988f89b101dd9156d554ddfed2fa248cd918db..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Transportation_real",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 9,
-  "duration": 45.603,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed.mp4_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed.mp4_video.json
deleted file mode 100644
index 1366189bdfc05bd44d8534b2a4fc3b62e4596467..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed.mp4_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Smart Spaces",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 30,
-  "duration": 154.6,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json
deleted file mode 100644
index 8fb4fb32823d571f9a3bcc164028a9faf34f6a03..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Transportation_real",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 10,
-  "duration": 300.0,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json
deleted file mode 100644
index f187b3876abce43ad3c90e05073c7b06f853a4d3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Transportation_real",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 10,
-  "duration": 300.0,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json
deleted file mode 100644
index b17ebb91bdea0fd9332388ebc2768a5c3b15740a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Transportation_real",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 10,
-  "duration": 300.0,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json
deleted file mode 100644
index 2e2db6d8c50137d3cec3829c07fec6eb1ee85bc1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Transportation_real",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 10,
-  "duration": 300.3,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json
deleted file mode 100644
index 148d505bc197fda6b585b885798b3451d90f36b6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Transportation_real",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 10,
-  "duration": 300.0,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed.mp4_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed.mp4_video.json
deleted file mode 100644
index 07f3dd4657e05ceda61f7afdd5eee4fc45999acc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed.mp4_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Smart Spaces",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 30,
-  "duration": 132.48,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed.mp4_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed.mp4_video.json
deleted file mode 100644
index 5e2e955b4b6424199d99cddde8981d8d6c48e831..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed.mp4_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Smart Spaces",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 20,
-  "duration": 48.768,
-  "height": 2160,
-  "width": 3840,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed.mp4_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed.mp4_video.json
deleted file mode 100644
index 955abe89fa340b33c306c437a59c4dd961659388..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed.mp4_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Smart Spaces",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 29,
-  "duration": 82.7827,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/GX010012_Clip_1_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/GX010012_Clip_1_video.json
deleted file mode 100644
index e3f86b3f8b95cf5b148e3e271ed475971341f64c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/GX010012_Clip_1_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "GX010012_Clip_1",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Smart Spaces",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 29,
-  "duration": 78.712,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Security_3_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Security_3_video.json
deleted file mode 100644
index ac6f44a143fae404f8d188bb62619de125210006..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Security_3_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "Security_3",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Smart Spaces",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 12,
-  "duration": 548.25,
-  "height": 720,
-  "width": 1280,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_video.json
deleted file mode 100644
index c377c8a1483b43197f69a7e71271cb06fe1d13a0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Warehouse",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 29,
-  "duration": 59.989333,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_video.json
deleted file mode 100644
index b9202facb6fdd32400b460821d1e70c1d9b360ae..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Warehouse",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 29,
-  "duration": 60.026633,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_video.json
deleted file mode 100644
index 7dfd15f5a8f1a1b767e2d387450fc636aa40ded0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Warehouse",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 29,
-  "duration": 60.026633,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_video.json
deleted file mode 100644
index b82a1f30c27e6cf01bc5a118a8e9edc62f020092..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Warehouse",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 29,
-  "duration": 40.006633,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_video.json
deleted file mode 100644
index a4c5f081951f0e6d4e72e5895e97afd7c3f79cea..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Warehouse",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 29,
-  "duration": 60.026633,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_video.json
deleted file mode 100644
index ba2378fc4b9c3225c5f4352a110e64f8c60133a4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Warehouse",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 29,
-  "duration": 60.026633,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_video.json
deleted file mode 100644
index 819a82a8b93a348b6023084b2415a249c2721798..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Warehouse",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 29,
-  "duration": 30.03003,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_0_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_0_video.json
deleted file mode 100644
index 2504b6227e04f32166d506046c17a6a4fcabb14a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_0_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "concat_wh_52_0",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Warehouse",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 30,
-  "duration": 60.0,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_1890_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_1890_video.json
deleted file mode 100644
index a3fc04e9fc67b0ef3877666a5a6398e27871abef..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_1890_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "concat_wh_52_1890",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Warehouse",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 30,
-  "duration": 60.0,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_2925_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_2925_video.json
deleted file mode 100644
index 4cadc9354beb60bd95bf6174b67605c4f25e7958..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_2925_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "concat_wh_52_2925",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Warehouse",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 30,
-  "duration": 59.562,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_300_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_300_video.json
deleted file mode 100644
index b734fb2f61c0aa314bf0ee488a2ece49815c7e68..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_300_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "concat_wh_52_300",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Warehouse",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 30,
-  "duration": 60.0,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_910_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_910_video.json
deleted file mode 100644
index 14d62fd022ca297d018e248c80e5352177b8ac0e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/concat_wh_52_910_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "concat_wh_52_910",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Warehouse",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 30,
-  "duration": 60.0,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/output_003_video.json b/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/output_003_video.json
deleted file mode 100644
index d0ba9e84b089154a01e0f49f483396bb2cfca2b7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Dense Video Caption/videos_metadata/output_003_video.json	
+++ /dev/null
@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "version": 1.0,
-  "video_id": "output_003",
-  "format": "mp4",
-  "rectified": false,
-  "scenario_info": "Category: Warehouse",
-  "scene_description": "",
-  "event_summary": "",
-  "fps": 29,
-  "duration": 30.037333,
-  "height": 1080,
-  "width": 1920,
-  "camera_id": ""
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/categories.json b/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/categories.json
deleted file mode 100644
index dd7afcce61cc09ae50f9b4aca9f26347dcb1dd9f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/categories.json
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-{"GX010071_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "Security_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010032_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "Security_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010014_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010014_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "Security_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010032_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "3_9_2021_Russian_store_GH033903_compressed.mp4": "Smart Spaces", "1_2_2022_Food_Of_Life_NVR_ch12_main_20220201182014_20220201190004_compressed.mp4": "Smart Spaces", "1_2_2022_Food_Of_Life_NVR_ch2_main_20220201190000_20220201193211_compressed.mp4": "Smart Spaces", "1_2_2022_Food_Of_Life_NVR_ch5_main_20220201190002_20220201193211_compressed.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_8.mp4": "Smart Spaces", "GX010070_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010070_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010070.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_10.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_10.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_9.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_4.mp4": "Smart Spaces"}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/categories_spatial.json b/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/categories_spatial.json
deleted file mode 100644
index 86df9da99094f0089bc3fd9378230fca8c1e6124..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/categories_spatial.json
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-{"GX010071_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "Security_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010032_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "Security_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010072_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010014_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010014_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "Security_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010032_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010072_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch3_main_20220522095740_20220522100831_compressed.mp4": "Smart Spaces", "3_9_2021_Russian_store_GH033903_compressed.mp4": "Smart Spaces", "10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed.mp4": "Smart Spaces", "1_2_2022_Food_Of_Life_NVR_ch12_main_20220201182014_20220201190004_compressed.mp4": "Smart Spaces", "5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed.mp4": "Smart Spaces", "9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed.mp4": "Smart Spaces", "1_2_2022_Food_Of_Life_NVR_ch2_main_20220201190000_20220201193211_compressed.mp4": "Smart Spaces", "5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed.mp4": "Smart Spaces", "1_2_2022_Food_Of_Life_NVR_ch5_main_20220201190002_20220201193211_compressed.mp4": "Smart Spaces", "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_9.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_10.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_8.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_11.mp4": "Smart Spaces", "GX010070_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010070_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010070_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_11.mp4": "Smart Spaces", "GX010070_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_8.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010070.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_10.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_9.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_8.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_11.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_10.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_9.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_4.mp4": "Smart Spaces"}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/mapping_aug_8_drop.json b/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/mapping_aug_8_drop.json
deleted file mode 100644
index 1cc8ce8ca76f036bf210d1c30257ee2120f0e1fc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/mapping_aug_8_drop.json
+++ /dev/null
@@ -1,1862 +0,0 @@
-{
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_04___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample5___cctv_2_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hazard___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_31___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_37.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___DrivesimScript___cctv_1_ww_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample2___cctv_2_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_8___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_17.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_11___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_09___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_8.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_21.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_01___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_33___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_0___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_40___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample4___cctv_2_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_18.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_13___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_1___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_01___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera_debug___Camera_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___DrivesimScript___cctv_1_ww_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_9.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_04___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_44___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample2___cctv_2_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_06___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_8.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_46___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample5___cctv_2_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera___Camera_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_11.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_28___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_15.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___DrivesimScript___cctv_1_wo1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_41___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_17.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___cctv_4_(1).json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_16.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_04___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_45___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_18.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_43___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample3___cctv_2_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample12___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_20.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sampe_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_15.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_(1).json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_41___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_10___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_13___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_37___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_14.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_09___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Concat-Sample___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_10___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_33___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_11.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_08___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_6.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_10___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_03___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_07___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_10.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_20.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___04-17-4K_Cam_Video.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera_debug___Camera_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample14___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample10___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_28___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample11___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_28___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_08___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_01___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_28___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_03___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_03___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_12___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample14___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_10___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_28___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hazard___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_11___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample11___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_11.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_22.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_45___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sampe_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_34.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hazard___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample10___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_11___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample2___cctv_2_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_45___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___TC_21___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Stormy-Day___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_1___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hazard___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_0___sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___TC_21___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_43___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Stormy-Day___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_37___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_08___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_19.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_08___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_12.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_16.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_33___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample3___cctv_2_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample5___cctv_2_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample4___cctv_2_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_25.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample12___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample12___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_12.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_28___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_12___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_4.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Weather___Evening___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_1___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_14.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_33___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample13___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Nvidia-Campus___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_18.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Evening___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_0___sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample13___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_27___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_02___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Kitti-Dataset___Sample___Render_Camera.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_36.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample8___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample11___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Concat-Sample___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_43___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera_debug___Camera_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_07___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Stormy-Day___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sampe_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_06___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_12___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_45___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_05___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_41___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-2___Short_Sample1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_16.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_18.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_2.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_11___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample13___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_10___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_37___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Nvidia-Campus___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_46___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample3___cctv_2_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_09___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_10.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_11.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_10___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera_debug___Camera_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_8.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample14___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_02___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___DrivesimScript___cctv_1_wo2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5.json": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample12___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample14___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_19.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_43___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_10___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample3___cctv_2_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___TC_21___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___TC_21___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Evening___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_0___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Concat-Sample___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_33.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sampe_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Concat-Sample___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-2___Short_Sample2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_13.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_06___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Evening___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_04___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_12.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample11___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Stormy-Day___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_8.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_15.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_07___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_9.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample10___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_3.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_01___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_07___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_10.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera___Camera_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_8.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample4___cctv_2_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Nvidia-Campus___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample5___cctv_2_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_9.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera___Camera_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_8___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample4___cctv_2_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_07___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_13___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Nvidia-Campus___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_8___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_35.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_17.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_03___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_2.json": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_5.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_27___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_13___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample13___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_06___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample10___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_03___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_46___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_10___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample2___cctv_2_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_1___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_12.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_46___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_0___sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_28___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_0___sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_10.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_19.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_0___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera___Camera_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_0___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_9.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_12___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_37___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_31___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_28___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_3.json": "Transportation_sim"
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/mapping_lita_benchmark.json b/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/mapping_lita_benchmark.json
deleted file mode 100644
index 7ad7ce154f75f00d5638d7fa002e65b130da25f7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/mapping_lita_benchmark.json
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-{
-  "medical_10_000.mp4": "Healthcare",
-  "medical_10_001.mp4": "Healthcare",
-  "medical_14_000.mp4": "Healthcare",
-  "medical_14_001.mp4": "Healthcare",
-  "medical_38_000.mp4": "Healthcare",
-  "medical_38_001.mp4": "Healthcare",
-  "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245.mp4": "Warehouse",
-  "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200.mp4": "Warehouse",
-  "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638.mp4": "Warehouse",
-  "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40.mp4": "Warehouse",
-  "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4": "Warehouse",
-  "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500.mp4": "Warehouse",
-  "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100.mp4": "Warehouse",
-  "output_003.mp4": "Warehouse",
-  "warehouse_1_120.mp4": "Warehouse",
-  "warehouse_1_425.mp4": "Warehouse",
-  "warehouse_1_540.mp4": "Warehouse",
-  "warehouse_1_600.mp4": "Warehouse",
-  "concat_wh_52_0.mp4": "Warehouse",
-  "concat_wh_52_300.mp4": "Warehouse",
-  "concat_wh_52_910.mp4": "Warehouse",
-  "concat_wh_52_1890.mp4": "Warehouse",
-  "concat_wh_52_2925.mp4": "Warehouse",
-  "12Lab_PPydi-ipMb4_000.mp4": "Education",
-  "12Lab_PPydi-ipMb4_001.mp4": "Entertainment",
-  "12Lab_PPydi-ipMb4_002.mp4": "Education",
-  "12Lab_W5PRZuaQ3VM.mp4": "Retail",
-  "12Lab_Oda7FZJ1LDM_000.mp4": "Film & Animation",
-  "12Lab_Oda7FZJ1LDM_001.mp4": "Film & Animation",
-  "12Lab_Oda7FZJ1LDM_002.mp4": "Film & Animation",
-  "3Ac9Pg7e3x4.8.mp4": "Entertainment",
-  "3FGnfc_hadY.42.mp4": "Science & Technology",
-  "boyi_v1.mp4": "Transportation_real",
-  "boyi_v2.mp4": "Transportation_real",
-  "LEwayCpIk20.78.mp4": "Entertainment",
-  "lNUJfKE2b8o.14.mp4": "Beauty & Fashion",
-  "qZDF__7LNKc.4.mp4": "Retail",
-  "via-146619-000145_000200-dewarp.mp4": "Warehouse",
-  "via-146620-000040_000058-dewarp.mp4": "Warehouse",
-  "via-no_mask-000404_000427-dewarp.mp4": "Warehouse"
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/nv_warehouse.json b/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/nv_warehouse.json
deleted file mode 100644
index 52883d49041894b7fcc929a7792f2c0d174fe44f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/nv_warehouse.json
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-{
-  "nv_warehouse_0001.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0002.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0003.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0004.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0005.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0006.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0007.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0008.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0009.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0010.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0011.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0012.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0013.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0014.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0015.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0016.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0017.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0018.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0019.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0020.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0021.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0022.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0023.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0024.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0025.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0026.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0027.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0028.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0029.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0030.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0031.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0032.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0033.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0034.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0035.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0036.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0037.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0038.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0039.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0040.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0041.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0042.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0043.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0044.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0045.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0046.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0047.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0048.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0049.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0050.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0051.mp4": "Warehouse"
-  }
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/temporal_aug_8_mapping.json b/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/temporal_aug_8_mapping.json
deleted file mode 100644
index 4646bf62820454474b79cb587f27ddcd1d9fb97e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Temporal/data_jsons/category_mapping/temporal_aug_8_mapping.json
+++ /dev/null
@@ -1,1842 +0,0 @@
-{
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_04___cctv2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample5___cctv_2_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hazard___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_31___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_37.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_8___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_9___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___DrivesimScript___cctv_1_ww_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_7___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample2___cctv_2_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_7___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_8___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_17.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_11___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_9___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_09___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample8___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_6___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1_regen___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample9___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_6___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_8.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_21.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_01___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_33___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1_regen___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_7___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_0___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_9___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_6___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_40___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample4___cctv_2_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_18.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_13___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_1___cctv2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_01___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera_debug___Camera_0.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_8___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___DrivesimScript___cctv_1_ww_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_7___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_9.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_04___cctv4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_44___cctv1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_7___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample2___cctv_2_0.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_8___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_7___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_06___cctv3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_9___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_9___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample6___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_46___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample5___cctv_2_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera___Camera_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_9___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_11.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_28___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample9___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample7___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_15.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_0.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_6___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample9___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_7___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___DrivesimScript___cctv_1_wo1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_6___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_41___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_6___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_17.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___cctv_4_(1).mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_7.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_16.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_04___cctv3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_45___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_6___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_18.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_43___cctv4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample3___cctv_2_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample12___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_8___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_20.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sampe_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_15.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_41___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_10___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_9___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_13___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_37___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_8___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_14.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_09___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Concat-Sample___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_10___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_33___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_11.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample7___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_7___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_08___cctv1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_6.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_10___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_7___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_03___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_07___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_10.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_20.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_8___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___04-17-4K_Cam_Video.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera_debug___Camera_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_9___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_8___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample14___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample10___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_7___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_28___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample11___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_28___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_08___cctv4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_01___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample7___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_6___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_28___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_03___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_03___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_6___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_12___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample14___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_10___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_28___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hazard___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_11___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample11___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_6___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_11.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_22.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_6___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_45___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_6___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sampe_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_34.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hazard___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample10___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_7___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_11___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample6___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_0.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample2___cctv_2_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample7___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_45___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample6___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___TC_21___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Stormy-Day___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_1___cctv3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hazard___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_0___sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_7___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___TC_21___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_43___cctv2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Stormy-Day___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_37___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_08___cctv2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_19.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_6___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_9___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_08___cctv3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_12.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_16.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_33___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_6___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_6___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample3___cctv_2_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_6___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample5___cctv_2_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_7___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample4___cctv_2_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_25.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample12___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample8___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample12___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_7___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_12.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_28___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_12___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_9___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_4.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___Weather___Evening___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_1___cctv4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_14.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_33___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample13___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Nvidia-Campus___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_18.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Evening___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_0___sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample13___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_27___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_7.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_02___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_0.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Kitti-Dataset___Sample___Render_Camera.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_36.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample8___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample11___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Concat-Sample___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_43___cctv3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera_debug___Camera_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_07___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Stormy-Day___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sampe_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_06___cctv1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_12___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_45___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_8___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_05___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample6___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_41___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-2___Short_Sample1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_16.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_18.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_8___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_2.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_6___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_11___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_8___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample13___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_10___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_37___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Nvidia-Campus___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_7___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_46___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_8___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample3___cctv_2_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_09___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_6___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_6___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_10.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_10___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera_debug___Camera_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_8.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample14___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_6___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_02___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_6___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___DrivesimScript___cctv_1_wo2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_8___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_7.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_9___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_6___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_6___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample12___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample14___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_7___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_19.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_43___cctv1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_10___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample3___cctv_2_0.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_6___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___TC_21___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___TC_21___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Evening___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_6___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_9___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_0___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_9___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_6___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Concat-Sample___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_6___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_33.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sampe_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_6___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Concat-Sample___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-2___Short_Sample2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_13.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_06___cctv2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_7___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Evening___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_6___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_04___cctv1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_12.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample11___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_6___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_9___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Stormy-Day___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_8.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_9___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_15.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_07___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_7___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample10___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_3.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_01___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_07___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_10.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera___Camera_0.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample9___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_8.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample4___cctv_2_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_6___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Nvidia-Campus___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_7___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample5___cctv_2_0.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample8___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_6___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_9.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera___Camera_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_8___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample4___cctv_2_0.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_07___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_7.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_13___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Nvidia-Campus___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_8___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_9___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_9___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_35.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_17.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_03___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_7.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_5.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_27___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_9___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_13___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_5___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_4___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample13___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_06___cctv4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_4___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___light-anomaly.MP4": "Transportation_real",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample10___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_03___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_9___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_46___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_10___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_4___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample2___cctv_2_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_1___cctv1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_7___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_6___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_46___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_9___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_6.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_0___sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_5___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_28___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_0___sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_5___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_6___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_7___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_19.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4": "Transportation_real",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_0___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_8___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_7___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera___Camera_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_5.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_0___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_9.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-2___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_12___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_37___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_31___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_7___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_7.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_7___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_6___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_6___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample4___cctv_4.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_28___cctv_2.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_3.mp4": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_3.mp4": "Transportation_sim"
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/nv_lita_benchmark.json b/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/nv_lita_benchmark.json
deleted file mode 100644
index 16469c30b7b68e1a75baec4c72e373677c5d21a8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/nv_lita_benchmark.json
+++ /dev/null
@@ -1,317 +0,0 @@
-[
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man drives a forklift behind three workers\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<0> <15> A man drives a forklift behind three workers",
-    "duration": 60.026633
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4_1",
-    "question": "At what time in the video does \"Three factory workers in green vests wearing yellow hats talk\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<0> <28> Three factory workers in green vests wearing yellow hats talk",
-    "duration": 60.026633
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4_2",
-    "question": "When does \"The three workers move out of the way of the forklift\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<28> <31> The three workers move out of the way of the forklift",
-    "duration": 60.026633
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4_3",
-    "question": "When does \"The forklift moves forward and rotates 90 degrees in front of a shelf of boxes\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<32> <44> The forklift moves forward and rotates 90 degrees in front of a shelf of boxes",
-    "duration": 60.026633
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4_4",
-    "question": "At what time in the video does \"The forklift lifts its arm and inserts it into a shelf of boxes\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<44> <60> The forklift lifts its arm and inserts it into a shelf of boxes",
-    "duration": 60.026633
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500.mp4_0",
-    "question": "When is \"A forklift's bars go underneath boxes on a shelf\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0> <6> A forklift's bars go underneath boxes on a shelf",
-    "duration": 60.026633
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500.mp4_1",
-    "question": "When is \"The forklift slowly takes the boxes off of the shelf\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7> <31> The forklift slowly takes the boxes off of the shelf",
-    "duration": 60.026633
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500.mp4_2",
-    "question": "When does \"The forklift drives into the distance\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<31.0155> <60> The forklift drives into the distance",
-    "duration": 60.026633
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_0",
-    "question": "When is \"A box falls\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <2> A box falls",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_1",
-    "question": "At what point in the video does \"The forklift waits for the robot in its way\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <30> The forklift waits for the robot in its way",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A worker walks to the box\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2> <5> A worker walks to the box",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_3",
-    "question": "When does \"A lady picks up the box\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5> <8> A lady picks up the box",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_4",
-    "question": "At what point in the video does \"The worker walks back\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8> <14> The worker walks back",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_5",
-    "question": "At what point in the video does \"The box falls again\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<14> <16> The box falls again",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_6",
-    "question": "At what point in the video does \"The lady picks up the box again\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21> <25> The lady picks up the box again",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_7",
-    "question": "At what time in the video does \"The forklift moves forward\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<36> <45> The forklift moves forward",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_8",
-    "question": "At what point in the video does \"The forklift's arms go up to pick up boxes\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<45> <60> The forklift's arms go up to pick up boxes",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_300",
-    "question_id": "concat_wh_52_300.mp4_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A forklift with boxes moves forward\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <13> A forklift with boxes moves forward",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_300",
-    "question_id": "concat_wh_52_300.mp4_1",
-    "question": "At what point in the video does \"People cross in front of the forklift\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<10> <35> People cross in front of the forklift",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_300",
-    "question_id": "concat_wh_52_300.mp4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"The forklift moves forward\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<38> <49> The forklift moves forward",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_300",
-    "question_id": "concat_wh_52_300.mp4_3",
-    "question": "When is \"The forklift's arms go up with boxes on top\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<50> <60> The forklift's arms go up with boxes on top",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_0",
-    "question": "When does \"A forklift removes boxes from the shelf\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <8> A forklift removes boxes from the shelf",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_1",
-    "question": "When is \"People without uniforms are walking in the warehouse\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9> <18> People without uniforms are walking in the warehouse",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A forklift with boxes on it moves forward\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<19> <38> A forklift with boxes on it moves forward",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_3",
-    "question": "When is \"There are boxes on the floor\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<19> <44> There are boxes on the floor",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_4",
-    "question": "When does \"The forklift is stuck because of boxes on the floor\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<38> <55> The forklift is stuck because of boxes on the floor",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_5",
-    "question": "When is \"People remove the boxes\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<45> <55> People remove the boxes",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_6",
-    "question": "At what point in the video does \"The forklift with boxes on it moves forward\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<55> <60> The forklift with boxes on it moves forward",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_0",
-    "question": "When does \"A worker wearing a protective vest and yellow hard hat walks forward and smiles\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <2> A worker wearing a protective vest and yellow hard hat walks forward and smiles",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A worker takes of his hat and puts it back on\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<2> <5> A worker takes of his hat and puts it back on",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A cart with boxes on it arrives\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5> <11> A cart with boxes on it arrives",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_3",
-    "question": "When does \"Workers move boxes down a conveyor belt\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<11> <32> Workers move boxes down a conveyor belt",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_4",
-    "question": "When is \"A box falls off the conveyor belt\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18> <20> A box falls off the conveyor belt",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_5",
-    "question": "At what point in the video does \"A box falls off the conveyor belt\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<24> <27> A box falls off the conveyor belt",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_6",
-    "question": "At what time in the video does \"A box falls off the conveyor belt\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<32> <33> A box falls off the conveyor belt",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_7",
-    "question": "At what point in the video does \"Workers are chitchatting\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<37> <60> Workers are chitchatting",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_8",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white shirt without a uniform is holding his phone and walking\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<37> <60> A man in a white shirt without a uniform is holding his phone and walking",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_9",
-    "question": "At what point in the video does \"Two people wearing dark clothes and no uniform are walking and chatting\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<40> <56.5> Two people wearing dark clothes and no uniform are walking and chatting",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A robot carrying a box is still in a warehouse, and there are people on the sides\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <4> A robot carrying a box is still in a warehouse, and there are people on the sides",
-    "duration": 59.562
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A box falls off the robot\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4> <6> A box falls off the robot",
-    "duration": 59.562
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing white without uniform walks closer to the camera\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<10> <29> A man wearing white without uniform walks closer to the camera",
-    "duration": 59.562
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_3",
-    "question": "When does \"A man puts the box back on the robot\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<29> <32> A man puts the box back on the robot",
-    "duration": 59.562
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_4",
-    "question": "At what time in the video does \"The man wearing white without uniform walks away\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<32> <42> The man wearing white without uniform walks away",
-    "duration": 59.562
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_5",
-    "question": "At what point in the video does \"A forklift moves closer to the camera\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<42> <55> A forklift moves closer to the camera",
-    "duration": 59.562
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_6",
-    "question": "When does \"A robot with a box is blocking the forklift\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<55> <60> A robot with a box is blocking the forklift",
-    "duration": 59.562
-  }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/nv_lita_benchmark_typed.json b/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/nv_lita_benchmark_typed.json
deleted file mode 100644
index 84a28e2fbc86490362f86993ff8af552f90d3b54..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/nv_lita_benchmark_typed.json
+++ /dev/null
@@ -1,696 +0,0 @@
-[
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man drives a forklift behind three workers\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<0> <15> A man drives a forklift behind three workers",
-    "duration": 60.026633,
-    "type": "forklift operation",
-    "candidate_types": [
-      "forklift operation",
-      "vehicle movement",
-      "worker proximity",
-      "equipment transit",
-      "material handling"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4_1",
-    "question": "At what time in the video does \"Three factory workers in green vests wearing yellow hats talk\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<0> <28> Three factory workers in green vests wearing yellow hats talk",
-    "duration": 60.026633,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group discussion",
-      "worker interaction",
-      "group activity",
-      "casual talk",
-      "team communication"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4_2",
-    "question": "When does \"The three workers move out of the way of the forklift\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<28> <31> The three workers move out of the way of the forklift",
-    "duration": 60.026633,
-    "type": "worker movement",
-    "candidate_types": [
-      "worker movement",
-      "avoidance action",
-      "group repositioning",
-      "safety maneuver",
-      "person exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4_3",
-    "question": "When does \"The forklift moves forward and rotates 90 degrees in front of a shelf of boxes\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<32> <44> The forklift moves forward and rotates 90 degrees in front of a shelf of boxes",
-    "duration": 60.026633,
-    "type": "forklift operation",
-    "candidate_types": [
-      "forklift operation",
-      "vehicle turn",
-      "equipment maneuver",
-      "warehouse navigation",
-      "material transport"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4_4",
-    "question": "At what time in the video does \"The forklift lifts its arm and inserts it into a shelf of boxes\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<44> <60> The forklift lifts its arm and inserts it into a shelf of boxes",
-    "duration": 60.026633,
-    "type": "forklift operation",
-    "candidate_types": [
-      "forklift operation",
-      "shelf interaction",
-      "material retrieval",
-      "equipment use",
-      "loading action"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500.mp4_0",
-    "question": "When is \"A forklift's bars go underneath boxes on a shelf\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0> <6> A forklift's bars go underneath boxes on a shelf",
-    "duration": 60.026633,
-    "type": "forklift operation",
-    "candidate_types": [
-      "forklift operation",
-      "shelf interaction",
-      "box handling",
-      "material retrieval",
-      "equipment use"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500.mp4_1",
-    "question": "When is \"The forklift slowly takes the boxes off of the shelf\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7> <31> The forklift slowly takes the boxes off of the shelf",
-    "duration": 60.026633,
-    "type": "forklift operation",
-    "candidate_types": [
-      "forklift operation",
-      "shelf interaction",
-      "box removal",
-      "warehouse activity",
-      "material handling"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500",
-    "question_id": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500.mp4_2",
-    "question": "When does \"The forklift drives into the distance\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<31.0155> <60> The forklift drives into the distance",
-    "duration": 60.026633,
-    "type": "forklift movement",
-    "candidate_types": [
-      "forklift movement",
-      "vehicle departure",
-      "warehouse transit",
-      "equipment travel",
-      "distance driving"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_0",
-    "question": "When is \"A box falls\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <2> A box falls",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "object fall",
-    "candidate_types": [
-      "object fall",
-      "box drop",
-      "accidental drop",
-      "item falling",
-      "warehouse incident",
-      "material handling error"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_1",
-    "question": "At what point in the video does \"The forklift waits for the robot in its way\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <30> The forklift waits for the robot in its way",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "vehicle pause",
-    "candidate_types": [
-      "vehicle pause",
-      "forklift wait",
-      "robot obstruction",
-      "machine delay",
-      "traffic stop",
-      "equipment standoff"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A worker walks to the box\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2> <5> A worker walks to the box",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "worker approach",
-      "box retrieval",
-      "warehouse movement",
-      "employee motion",
-      "task navigation"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_3",
-    "question": "When does \"A lady picks up the box\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5> <8> A lady picks up the box",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "box pickup",
-    "candidate_types": [
-      "box pickup",
-      "item retrieval",
-      "lady lifting",
-      "manual handling",
-      "warehouse task",
-      "object collection"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_4",
-    "question": "At what point in the video does \"The worker walks back\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8> <14> The worker walks back",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "worker return",
-      "task completion",
-      "warehouse movement",
-      "employee motion",
-      "backtrack"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_5",
-    "question": "At what point in the video does \"The box falls again\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<14> <16> The box falls again",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "object fall",
-    "candidate_types": [
-      "object fall",
-      "box drop",
-      "repeat incident",
-      "item falling",
-      "warehouse accident",
-      "material handling error"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_6",
-    "question": "At what point in the video does \"The lady picks up the box again\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21> <25> The lady picks up the box again",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "box pickup",
-    "candidate_types": [
-      "box pickup",
-      "item retrieval",
-      "lady lifting",
-      "manual handling",
-      "repeat task",
-      "warehouse recovery"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_7",
-    "question": "At what time in the video does \"The forklift moves forward\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<36> <45> The forklift moves forward",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "forklift movement",
-    "candidate_types": [
-      "forklift movement",
-      "vehicle advance",
-      "equipment motion",
-      "warehouse transport",
-      "material handling",
-      "forward motion"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_0",
-    "question_id": "concat_wh_52_0.mp4_8",
-    "question": "At what point in the video does \"The forklift's arms go up to pick up boxes\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<45> <60> The forklift's arms go up to pick up boxes",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "forklift lifting",
-    "candidate_types": [
-      "forklift lifting",
-      "box elevation",
-      "equipment operation",
-      "material handling",
-      "warehouse task",
-      "arm extension"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_300",
-    "question_id": "concat_wh_52_300.mp4_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A forklift with boxes moves forward\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <13> A forklift with boxes moves forward",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "forklift movement",
-    "candidate_types": [
-      "forklift movement",
-      "loaded transport",
-      "equipment motion",
-      "warehouse transit",
-      "material handling",
-      "forward motion"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_300",
-    "question_id": "concat_wh_52_300.mp4_1",
-    "question": "At what point in the video does \"People cross in front of the forklift\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<10> <35> People cross in front of the forklift",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "person crossing",
-    "candidate_types": [
-      "person crossing",
-      "pedestrian interference",
-      "safety hazard",
-      "warehouse traffic",
-      "obstruction",
-      "human obstacle"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_300",
-    "question_id": "concat_wh_52_300.mp4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"The forklift moves forward\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<38> <49> The forklift moves forward",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "forklift movement",
-    "candidate_types": [
-      "forklift movement",
-      "vehicle advance",
-      "equipment motion",
-      "warehouse transit",
-      "material handling",
-      "forward motion"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_300",
-    "question_id": "concat_wh_52_300.mp4_3",
-    "question": "When is \"The forklift's arms go up with boxes on top\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<50> <60> The forklift's arms go up with boxes on top",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "forklift lifting",
-    "candidate_types": [
-      "forklift lifting",
-      "box elevation",
-      "equipment operation",
-      "material handling",
-      "warehouse task",
-      "arm extension"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_0",
-    "question": "When does \"A forklift removes boxes from the shelf\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <8> A forklift removes boxes from the shelf",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "shelf unloading",
-    "candidate_types": [
-      "shelf unloading",
-      "box removal",
-      "inventory retrieval",
-      "warehouse task",
-      "equipment operation",
-      "material handling"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_1",
-    "question": "When is \"People without uniforms are walking in the warehouse\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9> <18> People without uniforms are walking in the warehouse",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "unauthorized personnel",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized personnel",
-      "non-uniform workers",
-      "safety violation",
-      "warehouse access",
-      "visitor presence",
-      "security concern"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A forklift with boxes on it moves forward\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<19> <38> A forklift with boxes on it moves forward",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "forklift movement",
-    "candidate_types": [
-      "forklift movement",
-      "loaded transport",
-      "equipment motion",
-      "warehouse transit",
-      "material handling",
-      "forward motion"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_3",
-    "question": "When is \"There are boxes on the floor\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<19> <44> There are boxes on the floor",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "object placement",
-    "candidate_types": [
-      "object placement",
-      "box on floor",
-      "warehouse clutter",
-      "material storage",
-      "safety hazard",
-      "inventory location"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_4",
-    "question": "When does \"The forklift is stuck because of boxes on the floor\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<38> <55> The forklift is stuck because of boxes on the floor",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "vehicle obstruction",
-    "candidate_types": [
-      "vehicle obstruction",
-      "forklift stuck",
-      "equipment blockage",
-      "safety hazard",
-      "warehouse incident",
-      "material interference"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_5",
-    "question": "When is \"People remove the boxes\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<45> <55> People remove the boxes",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "obstacle removal",
-    "candidate_types": [
-      "obstacle removal",
-      "box clearing",
-      "safety correction",
-      "warehouse cleanup",
-      "equipment recovery",
-      "hazard mitigation"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_910",
-    "question_id": "concat_wh_52_910.mp4_6",
-    "question": "At what point in the video does \"The forklift with boxes on it moves forward\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<55> <60> The forklift with boxes on it moves forward",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "forklift movement",
-    "candidate_types": [
-      "forklift movement",
-      "warehouse transport",
-      "box transport",
-      "equipment operation",
-      "material handling"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_0",
-    "question": "When does \"A worker wearing a protective vest and yellow hard hat walks forward and smiles\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <2> A worker wearing a protective vest and yellow hard hat walks forward and smiles",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "worker movement",
-      "safety gear visible",
-      "smiling worker",
-      "employee activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A worker takes of his hat and puts it back on\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<2> <5> A worker takes of his hat and puts it back on",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "hat adjustment",
-    "candidate_types": [
-      "hat adjustment",
-      "personal grooming",
-      "worker action",
-      "headwear change",
-      "safety gear handling"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A cart with boxes on it arrives\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5> <11> A cart with boxes on it arrives",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "cart arrival",
-    "candidate_types": [
-      "cart arrival",
-      "material delivery",
-      "box transport",
-      "warehouse logistics",
-      "equipment movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_3",
-    "question": "When does \"Workers move boxes down a conveyor belt\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<11> <32> Workers move boxes down a conveyor belt",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "conveyor operation",
-    "candidate_types": [
-      "conveyor operation",
-      "box handling",
-      "worker activity",
-      "material processing",
-      "warehouse task"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_4",
-    "question": "When is \"A box falls off the conveyor belt\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18> <20> A box falls off the conveyor belt",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "box drop",
-    "candidate_types": [
-      "box drop",
-      "conveyor failure",
-      "material mishandling",
-      "equipment error",
-      "accidental fall"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_5",
-    "question": "At what point in the video does \"A box falls off the conveyor belt\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<24> <27> A box falls off the conveyor belt",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "box drop",
-    "candidate_types": [
-      "box drop",
-      "conveyor failure",
-      "material mishandling",
-      "equipment error",
-      "accidental fall"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_6",
-    "question": "At what time in the video does \"A box falls off the conveyor belt\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<32> <33> A box falls off the conveyor belt",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "box drop",
-    "candidate_types": [
-      "box drop",
-      "conveyor failure",
-      "material mishandling",
-      "equipment error",
-      "accidental fall"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_7",
-    "question": "At what point in the video does \"Workers are chitchatting\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<37> <60> Workers are chitchatting",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "group interaction",
-    "candidate_types": [
-      "group interaction",
-      "worker chatting",
-      "socializing",
-      "break activity",
-      "informal gathering"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_8",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white shirt without a uniform is holding his phone and walking\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<37> <60> A man in a white shirt without a uniform is holding his phone and walking",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "unauthorized person",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized person",
-      "non-uniform individual",
-      "phone use",
-      "walking without gear",
-      "visitor activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_1890",
-    "question_id": "concat_wh_52_1890.mp4_9",
-    "question": "At what point in the video does \"Two people wearing dark clothes and no uniform are walking and chatting\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<40> <56.5> Two people wearing dark clothes and no uniform are walking and chatting",
-    "duration": 60.0,
-    "type": "unauthorized persons",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized persons",
-      "non-uniform individuals",
-      "walking together",
-      "chatting without gear",
-      "visitor activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A robot carrying a box is still in a warehouse, and there are people on the sides\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <4> A robot carrying a box is still in a warehouse, and there are people on the sides",
-    "duration": 59.562,
-    "type": "robot stationary",
-    "candidate_types": [
-      "robot stationary",
-      "automated transport",
-      "warehouse robot",
-      "box carrying",
-      "people nearby"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A box falls off the robot\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4> <6> A box falls off the robot",
-    "duration": 59.562,
-    "type": "box drop",
-    "candidate_types": [
-      "box drop",
-      "robot failure",
-      "material mishandling",
-      "equipment error",
-      "accidental fall"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing white without uniform walks closer to the camera\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<10> <29> A man wearing white without uniform walks closer to the camera",
-    "duration": 59.562,
-    "type": "unauthorized person",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized person",
-      "non-uniform individual",
-      "walking toward camera",
-      "visitor activity",
-      "phone use"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_3",
-    "question": "When does \"A man puts the box back on the robot\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<29> <32> A man puts the box back on the robot",
-    "duration": 59.562,
-    "type": "box recovery",
-    "candidate_types": [
-      "box recovery",
-      "robot assistance",
-      "material handling",
-      "worker intervention",
-      "equipment repair"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_4",
-    "question": "At what time in the video does \"The man wearing white without uniform walks away\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<32> <42> The man wearing white without uniform walks away",
-    "duration": 59.562,
-    "type": "unauthorized person",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized person",
-      "non-uniform individual",
-      "walking away",
-      "visitor activity",
-      "leaving area"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_5",
-    "question": "At what point in the video does \"A forklift moves closer to the camera\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<42> <55> A forklift moves closer to the camera",
-    "duration": 59.562,
-    "type": "forklift movement",
-    "candidate_types": [
-      "forklift movement",
-      "warehouse transport",
-      "equipment operation",
-      "material handling",
-      "approaching camera"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "concat_wh_52_2925",
-    "question_id": "concat_wh_52_2925.mp4_6",
-    "question": "When does \"A robot with a box is blocking the forklift\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<55> <60> A robot with a box is blocking the forklift",
-    "duration": 59.562,
-    "type": "robot obstruction",
-    "candidate_types": [
-      "robot obstruction",
-      "equipment conflict",
-      "forklift blocked",
-      "warehouse collision",
-      "logistics interference"
-    ]
-  }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/output_llava_temporal.json b/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/output_llava_temporal.json
deleted file mode 100644
index 6ae1aeff353f5559df03856be72fe5380a1e5181..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/output_llava_temporal.json
+++ /dev/null
@@ -1,6252 +0,0 @@
-[
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the yellow sedan cross the  intersection to move ahead near the center of the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.4819> <6.1161> When does the yellow sedan cross the  intersection to move ahead near the center of the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the golden-black hatchback hit the yellow sedan from the left side at the center of the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.9093> <8.0873> When does the golden-black hatchback hit the yellow sedan from the left side at the center of the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the yellow hatchback enter from the bottom right of the frame and move ahead to the center of the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.1527> <4.9521> When does the yellow hatchback enter from the bottom right of the frame and move ahead to the center of the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the yellow-black hatchback exit the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.7542> <7.0163> At what time does the yellow-black hatchback exit the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the yellow-black hatchback cross the stop line and enter the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.1432> <2.7065> When does the yellow-black hatchback cross the stop line and enter the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the cyan sedan stop at the center of the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.3956> <9.2143> At what time does the cyan sedan stop at the center of the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When do the black-yellow hatchback and the cyan sedan pass closely to one another depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.222> <5.8922> When do the black-yellow hatchback and the cyan sedan pass closely to one another?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a hatchback break down and stop in the middle of the intersection with its right turn signal on after it collides with a yellow sedan happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.357> <10.2344> When does a hatchback break down and stop in the middle of the intersection with its right turn signal on after it collides with a yellow sedan?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a yellow sedan cross the stop line to exit from the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.121> <14.1012> At what time does a yellow sedan cross the stop line to exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a cyan hatchback, with its right turn signal on, drive straight through the intersection and hit a yellow sedan from behind as the yellow sedan tries to turn left happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.828> <9.4983> When does a cyan hatchback, with its right turn signal on, drive straight through the intersection and hit a yellow sedan from behind as the yellow sedan tries to turn left?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "At what time does a yellow sedan cross the stop line and enter the intersection from the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.4533> <6.0646> At what time does a yellow sedan cross the stop line and enter the intersection from the bottom of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a cyan hatchback coming from the top of the frame cross the stop line and enter the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.0093> <5.1812> When does a cyan hatchback coming from the top of the frame cross the stop line and enter the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow car come from the right side of the frame and move straight ahead depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.0057> <8.7782> When does a yellow car come from the right side of the frame and move straight ahead?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a green car cross the intersection, collide with a yellow car while turning right wrongfully, and move along with it towards the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.5196> <12.8917> When does a green car cross the intersection, collide with a yellow car while turning right wrongfully, and move along with it towards the left of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the yellow sedan enter the intersection from the right of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.285> <5.3578> When does the yellow sedan enter the intersection from the right of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow-black hatchback hit the yellow sedan from the left side at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.7815> <7.7551> At what time does the yellow-black hatchback hit the yellow sedan from the left side at the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the yellow-black hatchback enter from the bottom left corner of the frame and move ahead to the center of the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0401> <5.4806> When does the yellow-black hatchback enter from the bottom left corner of the frame and move ahead to the center of the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "During what time does the yellow bus drag the black car out from the left of the frame before coming to a stop happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.1485> <9.006> During what time does the yellow bus drag the black car out from the left of the frame before coming to a stop?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow bus collide with the black car happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.5199> <3.097> At what time does the yellow bus collide with the black car?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a black car, approaching the intersection in the fifth lane from the left of the frame, cross the stop line depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0367> <2.7279> When does a black car, approaching the intersection in the fifth lane from the left of the frame, cross the stop line?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the time frame when a yellow bus enters the frame while driving in the wrong direction towards the oncoming lanes and slightly turns left at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0341> <2.6364> What is the time frame when a yellow bus enters the frame while driving in the wrong direction towards the oncoming lanes and slightly turns left at the intersection?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_0",
-    "question_id": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_0.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "At what time does a blue sedan enter the frame from the left at the third ongoing lane and stop at the signal happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.3938> <16.5197> At what time does a blue sedan enter the frame from the left at the third ongoing lane and stop at the signal?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_0",
-    "question_id": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_0.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a red ambulance enter the frame from the bottom center, turn towards the right and exit the frame at the bottom?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.9704> <12.3178> When does a red ambulance enter the frame from the bottom center, turn towards the right and exit the frame at the bottom? ",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow-black hatchback wrongfully cross the double solid yellow lines and move eratically from one lane to another happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.0888> <16.1472> At what time does the yellow-black hatchback wrongfully cross the double solid yellow lines and move eratically from one lane to another?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When do a yellow-black hatchback, a green hatchback, and a yellow sedan move toward each other and collide at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.4246> <7.3167> When do a yellow-black hatchback, a green hatchback, and a yellow sedan move toward each other and collide at the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow sedan enter the intersection from the right of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.7756> <4.7597> When does a yellow sedan enter the intersection from the right of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a yellow-black hatchback cross the stop lines and enter the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.3225> <4.4569> At what time does a yellow-black hatchback cross the stop lines and enter the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a green hatchback enter from the bottom left of the frame and cross the stop lines happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.5896> <5.4246> When does a green hatchback enter from the bottom left of the frame and cross the stop lines?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "During what time interval does the yellow school bus drag the black car it collided with toward the left side of the road near the traffic signal post depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.7573> <9.4027> During what time interval does the yellow school bus drag the black car it collided with toward the left side of the road near the traffic signal post?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow school bus collide with the black car at the intersection, resulting in an accident happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.5304> <4.2364> At what time does the yellow school bus collide with the black car at the intersection, resulting in an accident?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the black car cross the stop line to proceed through the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.3494> <2.4213> At what time does the black car cross the stop line to proceed through the intersection?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow-black hatchback wrongfully cross the double solid yellow line and move onto a lane towards the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.8779> <13.5963> At what time does the yellow-black hatchback wrongfully cross the double solid yellow line and move onto a lane towards the left of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the yellow-black hatchback get hit by the blue hatchback and then hit the yellow sedan happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.4848> <8.7231> When does the yellow-black hatchback get hit by the blue hatchback and then hit the yellow sedan?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When do a blue hatchback, a yellow-black hatchback, and a yellow sedan move towards each other at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.6714> <6.3463> When do a blue hatchback, a yellow-black hatchback, and a yellow sedan move towards each other at the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a green car approaching from the lane behind the trees on the right side of the frame turn left and collide with a yellow sedan moving on the fifth lane from the left happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.4033> <11.5054> When does a green car approaching from the lane behind the trees on the right side of the frame turn left and collide with a yellow sedan moving on the fifth lane from the left?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow sedan approach from the bottom of the frame and move straight ahead on the second oncoming lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.01> <8.5224> When does a yellow sedan approach from the bottom of the frame and move straight ahead on the second oncoming lane?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a yellow school bus collide with a black sedan at the intersection and push it out of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.8428> <5.2499> At what time does a yellow school bus collide with a black sedan at the intersection and push it out of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow school bus, coming from the right of the frame, enter the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.04> <1.2795> When does a yellow school bus, coming from the right of the frame, enter the intersection?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the partially visible black sedan enter from the bottom left corner of the frame and enter the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.2443> <2.3797> At what time does the partially visible black sedan enter from the bottom left corner of the frame and enter the intersection?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_2",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow bus enter from the right of the frame into the intersection, collide with a black sedan at the intersection, and push it out towards the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.2072> <8.8938> When does a yellow bus enter from the right of the frame into the intersection, collide with a black sedan at the intersection, and push it out towards the bottom of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do two vehicles \u2013 a black sedan followed by a white sedan in the first oncoming lane \u2013 turn toward their right and exit the frame to the right side happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.0868> <9.8525> At what time do two vehicles \u2013 a black sedan followed by a white sedan in the first oncoming lane \u2013 turn toward their right and exit the frame to the right side?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a black sedan driving in the second oncoming lane exit at the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.7283> <12.0554> When does a black sedan driving in the second oncoming lane exit at the bottom of the frame?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a motorcycle driving in the third oncoming lane exit the frame at the bottom depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.3096> <10.8863> When does a motorcycle driving in the third oncoming lane exit the frame at the bottom?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time frame do three vehicles \u2013 a black sedan in the third oncoming lane followed by a gray sedan in the second oncoming lane and a black sedan in the first oncoming lane \u2013 exit the frame at the bottom happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.1449> <6.5676> At what time frame do three vehicles \u2013 a black sedan in the third oncoming lane followed by a gray sedan in the second oncoming lane and a black sedan in the first oncoming lane \u2013 exit the frame at the bottom?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time frame do two vehicles\u2014a black pickup truck in the second oncoming lane and a black SUV in the third oncoming lane\u2014exit the frame at the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.5864> <5.1047> At what time frame do two vehicles\u2014a black pickup truck in the second oncoming lane and a black SUV in the third oncoming lane\u2014exit the frame at the bottom of the frame?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time frame do two vehicles\u2014a black sedan in the first oncoming lane and a black hatchback in the second oncoming lane\u2014exit the frame at the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.1908> <2.8526> At what time frame do two vehicles\u2014a black sedan in the first oncoming lane and a black hatchback in the second oncoming lane\u2014exit the frame at the bottom of the frame?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a red SUV enter from the bottom of the frame and proceed in the third ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.976> <12.2456> At what time does a red SUV enter from the bottom of the frame and proceed in the third ongoing lane?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a black SUV enter from the bottom of the frame and proceed in the second ongoing lane with its taillights turned on happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.4853> <12.2097> At what time does a black SUV enter from the bottom of the frame and proceed in the second ongoing lane with its taillights turned on?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a silver sedan enter from the bottom of the frame and proceed in the second ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.2465> <11.5267> At what time does a silver sedan enter from the bottom of the frame and proceed in the second ongoing lane?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_9",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When did the black sedan with the headlights on visible in the first oncoming lane take a turn to the right side?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.6472> <6.4848> When did the black sedan with the headlights on visible in the first oncoming lane take a turn to the right side? ",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_10",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do the four vehicles involved in the collision come to a complete stop happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.6056> <9.7735> At what time do the four vehicles involved in the collision come to a complete stop?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_11",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time did the silver hatchback collide with the white sedan in the first ongoing lane for the second time after being hit by the white SUV from the back depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.8144> <6.9166> At what time did the silver hatchback collide with the white sedan in the first ongoing lane for the second time after being hit by the white SUV from the back?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_12",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the white car hit the white SUV from behind in the first ongoing lane, causing the collision depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.0789> <7.5889> When does the white car hit the white SUV from behind in the first ongoing lane, causing the collision?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_13",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time did the white SUV enter the frame and collide with the silver hatchback in the first ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.1785> <5.9159> At what time did the white SUV enter the frame and collide with the silver hatchback in the first ongoing lane?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_14",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time did the silver hatchback collide with the white sedan on the first ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.4931> <5.1722> At what time did the silver hatchback collide with the white sedan on the first ongoing lane?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4_15",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the white sedan enter from the bottom of the frame and continue towards the ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.4722> <3.7291> When does the white sedan enter from the bottom of the frame and continue towards the ongoing lane?",
-    "duration": 12.2641
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time period in which the yellow school bus moves until it comes to a stop on the bottom right side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.8073> <9.1103> What is the time period in which the yellow school bus moves until it comes to a stop on the bottom right side of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the oncoming yellow bus collide with the black car and drag it toward the bottom right side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.73> <5.9927> At what time does the oncoming yellow bus collide with the black car and drag it toward the bottom right side of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time frame during which the yellow bus moving in the fifth oncoming lane from the left side of the frame crosses the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0367> <2.2428> What is the time frame during which the yellow bus moving in the fifth oncoming lane from the left side of the frame crosses the intersection?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the green sedan stop in the middle of the first lane from the left happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.6349> <13.563> When does the green sedan stop in the middle of the first lane from the left?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the green sedan coming from the lane on the bottom left side turn and collide with the yellow sedan moving on the first lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.4779> <11.4502> At what time does the green sedan coming from the lane on the bottom left side turn and collide with the yellow sedan moving on the first lane?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a yellow hatchback with a black roof steer slightly to the left and collide with a yellow sedan on its left side depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.8034> <16.6495> At what time does a yellow hatchback with a black roof steer slightly to the left and collide with a yellow sedan on its left side?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a black hatchback begin moving forward, cross the stop lines, and turn right into the second ongoing lane to the left side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.4212> <16.6667> At what time does a black hatchback begin moving forward, cross the stop lines, and turn right into the second ongoing lane to the left side of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a black hatchback, traveling from the right side of the frame to the left, steer slightly to the right and collide with a yellow hatchback with a black roof crossing the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.7929> <11.3142> At what time does a black hatchback, traveling from the right side of the frame to the left, steer slightly to the right and collide with a yellow hatchback with a black roof crossing the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a black hatchback and a yellow sedan enter from the right side of the frame, cross the stop lines, and then collide with each other within the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.9851> <7.3869> At what time does a black hatchback and a yellow sedan enter from the right side of the frame, cross the stop lines, and then collide with each other within the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the blue sedan moving toward the left of the frame suddenly stop at the center of the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.488> <9.2544> When does the blue sedan moving toward the left of the frame suddenly stop at the center of the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the yellow-black hatchback driving in the first oncoming lane from the top left of the frame enter the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.5886> <2.786> At what time does the yellow-black hatchback driving in the first oncoming lane from the top left of the frame enter the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the yellow-black hatchback exit the intersection toward the right of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.862> <6.8778> At what time does the yellow-black hatchback exit the intersection toward the right of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the yellow-black hatchback pass by the blue sedan from the side at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.1823> <6.0548> When does the yellow-black hatchback pass by the blue sedan from the side at the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the blue sedan enter the intersection from the right of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.4481> <4.3717> At what time does the blue sedan enter the intersection from the right of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "After pushing the black car, until what time does the yellow bus remain stationary depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.2353> <10.9879> After pushing the black car, until what time does the yellow bus remain stationary?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "After being pushed away by the yellow bus, until what time does the black car continue to move momentarily depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.0157> <10.9948> After being pushed away by the yellow bus, until what time does the black car continue to move momentarily?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "During what time period does the yellow bus, after hitting the black car, push it toward the left intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.1469> <9.104> During what time period does the yellow bus, after hitting the black car, push it toward the left intersection?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the yellow bus turn left and hit the oncoming black car happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.6928> <3.3338> When does the yellow bus turn left and hit the oncoming black car?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow bus enter from the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0148> <2.2069> When does a yellow bus enter from the bottom of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the black car, moving in the fifth lane from the left side of the frame, cross the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.1802> <2.432> When does the black car, moving in the fifth lane from the left side of the frame, cross the intersection?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a blue sedan break down and stall in the middle of the street after a crash happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.8547> <6.8862> When does a blue sedan break down and stall in the middle of the street after a crash?",
-    "duration": 9.6615
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a blue sedan fully change to the second oncoming lane and slow down happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0722> <4.3295> When does a blue sedan fully change to the second oncoming lane and slow down?",
-    "duration": 9.6615
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do three vehicles, a white SUV, a green car, and a black sedan, moving in the ongoing lane, cross the crosswalk at the top of the frame, one after another depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.7105> <7.9066> When do three vehicles, a white SUV, a green car, and a black sedan, moving in the ongoing lane, cross the crosswalk at the top of the frame, one after another?",
-    "duration": 9.6615
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a black sedan moving in the second oncoming lane hit a blue sedan stalled in the same lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.7287> <4.8157> At what time does a black sedan moving in the second oncoming lane hit a blue sedan stalled in the same lane?",
-    "duration": 9.6615
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow bus move to the right of the frame before coming to a stop happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.641> <9.6654> When does a yellow bus move to the right of the frame before coming to a stop?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow bus drag a black car to the bottom right of the frame after a collision depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.2495> <5.5406> When does a yellow bus drag a black car to the bottom right of the frame after a collision?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow bus collide with a black sedan at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.5881> <4.2812> When does a yellow bus collide with a black sedan at the intersection?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow bus enter the intersection from the fifth oncoming lane and turn left without activating its left turn signal happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0527> <2.4293> When does a yellow bus enter the intersection from the fifth oncoming lane and turn left without activating its left turn signal?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a green car collide with a yellow sedan depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.2237> <9.6887> When does a green car collide with a yellow sedan?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow sedan enter from the right of the frame, take a U-turn, and exit depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.4425> <12.1498> When does a yellow sedan enter from the right of the frame, take a U-turn, and exit?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a green car cross the intersection and move toward a yellow sedan depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0557> <9.1115> When does a green car cross the intersection and move toward a yellow sedan?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_2",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "Following the collision, during what time frame did the yellow bus come to a complete stop at the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.2468> <8.9921> Following the collision, during what time frame did the yellow bus come to a complete stop at the bottom of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_2",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time interval does the yellow bus cross the intersection from the right side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0442> <1.7168> At what time interval does the yellow bus cross the intersection from the right side of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_2",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what point does the oncoming yellow bus turn and collide with the moving black car, pushing it out of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.1725> <5.2766> At what point does the oncoming yellow bus turn and collide with the moving black car, pushing it out of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "After being pushed away by the yellow bus, how long does the black car continue to move momentarily towards the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.4305> <10.9892> After being pushed away by the yellow bus, how long does the black car continue to move momentarily towards the left of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "During what time does the yellow bus drag the black car toward the top of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.7514> <9.3721> During what time does the yellow bus drag the black car toward the top of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow bus hit the black car happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.7285> <4.1314> At what time does the yellow bus hit the black car?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow bus cross the intersection and come from the left side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0514> <2.5357> When does a yellow bus cross the intersection and come from the left side of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the black car, oncoming from the right side of the frame, cross the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.1839> <2.2351> When does the black car, oncoming from the right side of the frame, cross the intersection?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_0",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_0.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what point in time does the yellow bus push the black car out of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.0611> <6.6863> At what point in time does the yellow bus push the black car out of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_0",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_0.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When did a yellow bus take a quick turn and clash with the black car coming from the bottom right of the frame?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0541> <4.0123> When did a yellow bus take a quick turn and clash with the black car coming from the bottom right of the frame? ",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_6",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_6.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When did a black car driving on the second oncoming lane move to its right and go on the first oncoming lane and slightly enter the no-passing zone happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.7295> <12.1832> When did a black car driving on the second oncoming lane move to its right and go on the first oncoming lane and slightly enter the no-passing zone?",
-    "duration": 15.6458
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_6",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_6.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a gray Renault car shift from the second oncoming lane to the first oncoming lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.1395> <4.645> At what time does a gray Renault car shift from the second oncoming lane to the first oncoming lane?",
-    "duration": 15.6458
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_6",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_6.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a pick-up truck driving on the second ongoing lane take a right turn towards the right side of the frame and then exit the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.2088> <4.3488> When does a pick-up truck driving on the second ongoing lane take a right turn towards the right side of the frame and then exit the frame?",
-    "duration": 15.6458
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_6",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_6.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "When does a person step out from the left side of the white SUV halted in the middle of the second oncoming lane, blocking the way for the other vehicles driving on that lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.8873> <15.6295> When does a person step out from the left side of the white SUV halted in the middle of the second oncoming lane, blocking the way for the other vehicles driving on that lane?",
-    "duration": 15.6458
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_6",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_6.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a white SUV moving in the second ongoing lane take a left turn to cross the solid white lines and enter the second oncoming lane, and then stall in the middle depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.0932> <10.6791> When does a white SUV moving in the second ongoing lane take a left turn to cross the solid white lines and enter the second oncoming lane, and then stall in the middle?",
-    "duration": 15.6458
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_6",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_6.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a silver sedan moving in the second oncoming lane take a left turn and cross the solid white lines entering the ongoing lanes, leading to a collision with a white SUV driving on the second ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.8219> <6.5767> At what time does a silver sedan moving in the second oncoming lane take a left turn and cross the solid white lines entering the ongoing lanes, leading to a collision with a white SUV driving on the second ongoing lane?",
-    "duration": 15.6458
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_6",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_6.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a white car, driving in the first oncoming lane from the left of the frame, overtake the silver car driving in the second oncoming lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.7501> <2.1733> At what time does a white car, driving in the first oncoming lane from the left of the frame, overtake the silver car driving in the second oncoming lane?",
-    "duration": 15.6458
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_6",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_6.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What is the time when a black SUV stalls beside a white car in the middle of the first ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0138> <4.4634> What is the time when a black SUV stalls beside a white car in the middle of the first ongoing lane?",
-    "duration": 15.6458
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the yellow bus collide with the black car and move to the right bottom of the frame while dragging it along depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.6275> <8.9499> When does the yellow bus collide with the black car and move to the right bottom of the frame while dragging it along?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the black car enter from the bottom of the frame, driving straight on the road, ignoring the red traffic signal happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.3619> <2.6193> When does the black car enter from the bottom of the frame, driving straight on the road, ignoring the red traffic signal?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the yellow bus from the sixth oncoming lane make a left turn happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0468> <2.5639> When does the yellow bus from the sixth oncoming lane make a left turn?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_5",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_5.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow bus violate the red traffic signal on the traffic post visible on the right side of the frame and collide with a black sedan crossing the intersection from the fourth oncoming lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.5592> <5.6214> When does a yellow bus violate the red traffic signal on the traffic post visible on the right side of the frame and collide with a black sedan crossing the intersection from the fourth oncoming lane?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time frame during which the yellow school bus is moving until it comes to a stop on the right side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.9865> <8.9195> What is the time frame during which the yellow school bus is moving until it comes to a stop on the right side of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the oncoming yellow school bus collide with the black sedan and drag it toward the bottom right corner of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.4595> <7.0575> At what time does the oncoming yellow school bus collide with the black sedan and drag it toward the bottom right corner of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the black sedan enter from the bottom right of the frame, cross a partially visible intersection, and proceed forward despite the red traffic signal depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0896> <2.097> At what time does the black sedan enter from the bottom right of the frame, cross a partially visible intersection, and proceed forward despite the red traffic signal?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what point in time does the yellow school bus, oncoming from the fourth lane from the left, cross the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0425> <0.9669> At what point in time does the yellow school bus, oncoming from the fourth lane from the left, cross the intersection?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the yellow-black hatchback exit the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.6331> <7.4512> At what time does the yellow-black hatchback exit the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the yellow-black hatchback cross the stop line and enter the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.1801> <2.0313> When does the yellow-black hatchback cross the stop line and enter the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the cyan sedan stop in the middle of the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.4834> <9.0905> When does the cyan sedan stop in the middle of the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow-black hatchback pass very close to the cyan sedan happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.8821> <6.2827> At what time does the yellow-black hatchback pass very close to the cyan sedan?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the oncoming yellow bus crash into the black car happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.1425> <6.1481> At what time does the oncoming yellow bus crash into the black car?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow bus cross the intersection from the right side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0729> <0.921> When does a yellow bus cross the intersection from the right side of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the black car, oncoming from the first lane on the left side of the frame, cross the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.1936> <2.6415> When does the black car, oncoming from the first lane on the left side of the frame, cross the intersection?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "After the collision, at what time period did the yellow bus come to a complete stop happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.7793> <8.8903> After the collision, at what time period did the yellow bus come to a complete stop?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the black SUV overturn near the median after the collision happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.647> <9.2413> When does the black SUV overturn near the median after the collision?",
-    "duration": 19.398
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "At what time does the motorbike get hit due to the collision between the SUV and the sedan?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.1763> <8.1914> At what time does the motorbike get hit due to the collision between the SUV and the sedan? ",
-    "duration": 19.398
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time do the black sedan, coming from the top of the frame, and the black SUV, coming from the right of the frame, collide with each other depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.5701> <7.3479> At what time do the black sedan, coming from the top of the frame, and the black SUV, coming from the right of the frame, collide with each other?",
-    "duration": 19.398
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6",
-    "question_id": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "When do the turning signals change from green to orange and then red, while the lane signals change from red to green at the top right corner of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.177> <12.8872> When do the turning signals change from green to orange and then red, while the lane signals change from red to green at the top right corner of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6",
-    "question_id": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a yellow sedan moving on the fourth oncoming lane on the top left of the frame approach the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0521> <4.8315> When does a yellow sedan moving on the fourth oncoming lane on the top left of the frame approach the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow sedan and a yellow and black hatchback move towards the top right of the frame, crossing the double solid yellow lines while colliding side by side depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.7357> <16.5803> When does a yellow sedan and a yellow and black hatchback move towards the top right of the frame, crossing the double solid yellow lines while colliding side by side?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow sedan cross the intersection and get hit by the yellow and black hatchback happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.7779> <12.6826> At what time does the yellow sedan cross the intersection and get hit by the yellow and black hatchback?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "At what time does the green hatchback cross the stop line and move onto the set of lanes at the top right of the frame?\n\n happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.7412> <15.4612> At what time does the green hatchback cross the stop line and move onto the set of lanes at the top right of the frame?\n\n",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a green hatchback steer slightly to the right within the intersection and collide with a yellow-and-black hatchback, pushing it out of the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.7028> <11.2298> At what time does a green hatchback steer slightly to the right within the intersection and collide with a yellow-and-black hatchback, pushing it out of the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a green hatchback and a yellow sedan enter the intersection from the bottom of the frame, cross the stop line, and collide with each other happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.0036> <6.6577> At what time does a green hatchback and a yellow sedan enter the intersection from the bottom of the frame, cross the stop line, and collide with each other?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow bus stop at the intersection and block the oncoming lanes, after crashing into a black car happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.7899> <10.0996> When does a yellow bus stop at the intersection and block the oncoming lanes, after crashing into a black car?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow bus coming from the bottom of the frame attempt to turn left at the intersection when the left turn signal is red depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0483> <2.4078> When does a yellow bus coming from the bottom of the frame attempt to turn left at the intersection when the left turn signal is red?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a yellow bus crash into a black car and drag it to the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.3923> <9.2203> At what time does a yellow bus crash into a black car and drag it to the left of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the yellow sedan cross the stop line and move into the ongoing lane toward the top of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.8138> <14.42> When does the yellow sedan cross the stop line and move into the ongoing lane toward the top of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the blue and silver hatchback stop at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.4068> <10.5707> At what time does the blue and silver hatchback stop at the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "When does the yellow sedan coming from the top of the frame make a left U-turn at the intersection and collide with the blue and silver hatchback coming from the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.8233> <9.4255> When does the yellow sedan coming from the top of the frame make a left U-turn at the intersection and collide with the blue and silver hatchback coming from the bottom of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "At what time does the blue and silver hatchback enter from the bottom right corner of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.3925> <3.7398> At what time does the blue and silver hatchback enter from the bottom right corner of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the yellow sedan coming from the top of the frame in the ongoing first lane cross the stop lines at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.178> <6.1568> When does the yellow sedan coming from the top of the frame in the ongoing first lane cross the stop lines at the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "After being pushed by the yellow bus, until what time does the black car move momentarily towards the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.0854> <10.8446> After being pushed by the yellow bus, until what time does the black car move momentarily towards the left of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "During what time does the yellow bus drag the black car toward the top of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.3594> <9.4604> During what time does the yellow bus drag the black car toward the top of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow bus slightly turn left and then hit the black car happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.7837> <3.3594> At what time does the yellow bus slightly turn left and then hit the black car?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time period does a black car cross the intersection and drive forward from the right side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0541> <2.7233> At what time period does a black car cross the intersection and drive forward from the right side of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time period does a yellow bus cross the intersection and drive forward from the left side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0499> <1.1223> At what time period does a yellow bus cross the intersection and drive forward from the left side of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When do a yellow sedan and a green hatchback collide and scrape their sides while moving along the second ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.9871> <16.6513> When do a yellow sedan and a green hatchback collide and scrape their sides while moving along the second ongoing lane?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow sedan collide with a green hatchback entering from the right side depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.2184> <10.7308> When does a yellow sedan collide with a green hatchback entering from the right side?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "During what time is the front left turn signal of the yellow hatchback blinking as it moves forward toward the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <6.6878> During what time is the front left turn signal of the yellow hatchback blinking as it moves forward toward the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "During what time are the two vehicles, a yellow sedan and a green hatchback, visible stopped side by side at the intersection, positioned just behind the stop line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.0712> <16.6574> During what time are the two vehicles, a yellow sedan and a green hatchback, visible stopped side by side at the intersection, positioned just behind the stop line?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what timestamp is the yellow sedan seen moving forward from the bottom of the frame, crossing the stop lines, and subsequently colliding with both a green hatchback and a yellow hatchback within the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.6109> <8.2312> At what timestamp is the yellow sedan seen moving forward from the bottom of the frame, crossing the stop lines, and subsequently colliding with both a green hatchback and a yellow hatchback within the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what timestamp is the yellow hatchback seen traveling from the top of the frame, crossing the stop lines, entering the intersection, and colliding with a green hatchback and a yellow sedan while making a left turn, then continuing through the intersection and exiting toward the right side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <12.4218> At what timestamp is the yellow hatchback seen traveling from the top of the frame, crossing the stop lines, entering the intersection, and colliding with a green hatchback and a yellow sedan while making a left turn, then continuing through the intersection and exiting toward the right side of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time is the green hatchback seen traveling from the left side of the frame to the right, crossing the stop lines and colliding with a yellow hatchback and a yellow sedan within the intersection and stalling suddenly happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <9.1595> At what time is the green hatchback seen traveling from the left side of the frame to the right, crossing the stop lines and colliding with a yellow hatchback and a yellow sedan within the intersection and stalling suddenly?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the black sedan overturn and exit from the left of the frame after the collision depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.1421> <4.9151> When does the black sedan overturn and exit from the left of the frame after the collision?",
-    "duration": 9.176
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the black pickup truck moving on the second oncoming lane cross the crosswalk and hit the black sedan entering from the right of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.8334> <1.6411> When does the black pickup truck moving on the second oncoming lane cross the crosswalk and hit the black sedan entering from the right of the frame?",
-    "duration": 9.176
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a green and black car enter the frame from the bottom happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.1429> <5.0771> When does a green and black car enter the frame from the bottom?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a green and black car collide with a yellow sedan happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.5227> <10.3065> When does a green and black car collide with a yellow sedan?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow sedan approach the intersection and take a U-turn?  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.063> <9.9108> When does a yellow sedan approach the intersection and take a U-turn? ",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_7",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_7.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "At what time, after the collision, does a black SUV move towards its left and stop at the intersection of the oncoming lane while the silver SUV moves right and comes to a halt in the third ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.441> <8.0579> At what time, after the collision, does a black SUV move towards its left and stop at the intersection of the oncoming lane while the silver SUV moves right and comes to a halt in the third ongoing lane?",
-    "duration": 8.0849
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_7",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_7.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a black SUV entering from the bottom right side of the frame collide with a silver SUV entering from the top right side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.9571> <3.7144> When does a black SUV entering from the bottom right side of the frame collide with a silver SUV entering from the top right side of the frame?",
-    "duration": 8.0849
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_7",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_7.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "What is the time duration when the traffic signal at the top right corner of the frame turns green while the signals for the ongoing lane towards the top of the frame remain red depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.9943> <3.4642> What is the time duration when the traffic signal at the top right corner of the frame turns green while the signals for the ongoing lane towards the top of the frame remain red?",
-    "duration": 8.0849
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_7",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_7.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the time duration when a black SUV moved towards the top left side of the frame after a collision with a silver SUV depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.4764> <7.0193> What is the time duration when a black SUV moved towards the top left side of the frame after a collision with a silver SUV?",
-    "duration": 8.0849
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_7",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_7.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time when a silver SUV approaches from the top right corner of the frame and crosses the intersection while overtaking a static white car, which is stopped at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.1235> <2.8698> What is the time when a silver SUV approaches from the top right corner of the frame and crosses the intersection while overtaking a static white car, which is stopped at the intersection?",
-    "duration": 8.0849
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the green sedan come to an abrupt stop on the fifth lane from the left depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.9831> <13.4626> At what time does the green sedan come to an abrupt stop on the fifth lane from the left?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow sedan moving on the fifth lane from the left come to a near collision with the green sedan approaching from the lane on the right side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.9093> <11.7538> At what time does the yellow sedan moving on the fifth lane from the left come to a near collision with the green sedan approaching from the lane on the right side of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the yellow bus hit the black sedan coming from the bottom of the frame, even though the traffic lights are showing red, and drag it to the bottom right of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.8297> <9.1759> When does the yellow bus hit the black sedan coming from the bottom of the frame, even though the traffic lights are showing red, and drag it to the bottom right of the frame?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the black sedan with the hazard light on coming from the bottom of the frame cross the intersection?  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.3735> <2.8078> When does the black sedan with the hazard light on coming from the bottom of the frame cross the intersection? ",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the yellow bus coming from the fourth oncoming lane cross the intersection and turn towards its left happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0464> <2.4807> When does the yellow bus coming from the fourth oncoming lane cross the intersection and turn towards its left?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the cyan sedan stop in the middle of the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.1835> <9.0448> When does the cyan sedan stop in the middle of the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the yellow-black hatchback cross the stop line, exit the intersection, and enter the road at the top of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.5416> <7.6587> When does the yellow-black hatchback cross the stop line, exit the intersection, and enter the road at the top of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When do the cyan sedan and the black-yellow hatchback pass close to one another happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.0435> <5.9391> When do the cyan sedan and the black-yellow hatchback pass close to one another?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the yellow-black hatchback enter the intersection from the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.4002> <2.7755> At what time does the yellow-black hatchback enter the intersection from the bottom of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___Real___Collision_4",
-    "question_id": "drivesim___Collision___Real___Collision_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the black sedan, entering from the bottom left of the frame, take a slight turn to its left and collide with the truck coming from the top right of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.107> <4.1592> At what time does the black sedan, entering from the bottom left of the frame, take a slight turn to its left and collide with the truck coming from the top right of the frame?",
-    "duration": 6.7754
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow sedan make a slight rightward turn, proceed forward from the right side of the frame to the left, cross the stop lines, and collide on its right side with a black hatchback before exiting the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.7315> <13.965> At what time does the yellow sedan make a slight rightward turn, proceed forward from the right side of the frame to the left, cross the stop lines, and collide on its right side with a black hatchback before exiting the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the black hatchback begin moving forward, cross the stop lines, and make a right turn into the ongoing lane to the left side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.5609> <16.6652> At what time does the black hatchback begin moving forward, cross the stop lines, and make a right turn into the ongoing lane to the left side of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the black hatchback, traveling from the right side of the frame to the left, steer slightly to the right and collide with the black hatchback crossing the intersection, coming to a sudden stop near the stop line on the left side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.8592> <13.2903> At what time does the black hatchback, traveling from the right side of the frame to the left, steer slightly to the right and collide with the black hatchback crossing the intersection, coming to a sudden stop near the stop line on the left side of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the black hatchback proceed through the intersection, crossing the stop lines from the right side of the frame to the left, and collide with the yellow sedan within the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0> <6.6243> At what time does the black hatchback proceed through the intersection, crossing the stop lines from the right side of the frame to the left, and collide with the yellow sedan within the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the blue hatchback make a sudden stop at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.262> <13.4656> When does the blue hatchback make a sudden stop at the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the blue hatchback exit to the right of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.7855> <16.5144> When does the blue hatchback exit to the right of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the yellow hatchback hit the yellow sedan from the side and exit to the right of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.706> <12.9373> When does the yellow hatchback hit the yellow sedan from the side and exit to the right of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the blue hatchback push the yellow hatchback forward from behind depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.8895> <11.0823> At what time does the blue hatchback push the yellow hatchback forward from behind?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the blue hatchback turn left with the right indicator on and hit the yellow sedan happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.3948> <6.6234> When does the blue hatchback turn left with the right indicator on and hit the yellow sedan?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the yellow hatchback enter the frame from the left happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.0413> <5.6839> At what time does the yellow hatchback enter the frame from the left?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the yellow sedan enter from the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.0606> <3.2323> When does the yellow sedan enter from the left of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time do both the yellow cars make sudden stops at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.1673> <8.5696> At what time do both the yellow cars make sudden stops at the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the yellow hatchback collide from the side with the yellow sedan at the center of the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.8215> <7.1625> When does the yellow hatchback collide from the side with the yellow sedan at the center of the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does the yellow sedan enter from the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.9315> <5.0214> When does the yellow sedan enter from the bottom of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When do the two yellow cars make a sudden stop at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.0767> <8.535> When do the two yellow cars make a sudden stop at the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the yellow sedan collide from the side with the yellow hatchback at the center of the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.0106> <8.3078> When does the yellow sedan collide from the side with the yellow hatchback at the center of the intersection?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the green sedan suddenly halt in the ongoing lane at the right side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.6318> <13.4922> When does the green sedan suddenly halt in the ongoing lane at the right side of the frame?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a green sedan moving in the second oncoming lane cross the intersection, take a left turn wrongfully, and collide with a yellow sedan happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.01> <13.5061> When does a green sedan moving in the second oncoming lane cross the intersection, take a left turn wrongfully, and collide with a yellow sedan?",
-    "duration": 16.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "When do the traffic signals for the ongoing lanes turn from green to yellow and then red, while the left turning signal remains red depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.4398> <16.9838> When do the traffic signals for the ongoing lanes turn from green to yellow and then red, while the left turning signal remains red?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "When does the left turning signal above the ongoing lanes turn from green to yellow and then red, while the traffic signal for the ongoing lanes turns from red to green happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.5519> <10.3161> When does the left turning signal above the ongoing lanes turn from green to yellow and then red, while the traffic signal for the ongoing lanes turns from red to green?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a black sedan driving in the second oncoming lane cross the intersection and exit from the bottom left side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.0923> <17.096> When does a black sedan driving in the second oncoming lane cross the intersection and exit from the bottom left side of the frame?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a blue SUV moving in the third oncoming lane come to a stop behind a white sedan?\n  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.7688> <15.9994> When does a blue SUV moving in the third oncoming lane come to a stop behind a white sedan?\n ",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a green sports car enter from the bottom of the frame and take a left turn by using its left blinkers to exit from the left side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<38.6175> <44.1553> When does a green sports car enter from the bottom of the frame and take a left turn by using its left blinkers to exit from the left side of the frame?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When do two vehicles, a white sedan followed by a blue SUV, in the third oncoming lane cross the intersection and take a left turn without using their left blinkers to exit from the right side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<35.1694> <44.8067> When do two vehicles, a white sedan followed by a blue SUV, in the third oncoming lane cross the intersection and take a left turn without using their left blinkers to exit from the right side of the frame?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does an orange sports car enter from the right side of the frame and cross the intersection to exit from the left side of the frame?\n  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<29.7556> <34.0314> When does an orange sports car enter from the right side of the frame and cross the intersection to exit from the left side of the frame?\n ",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do two vehicles, a sky-blue SUV and a green sports car, on the right side of the frame, cross the intersection and exit from the left side of the frame?\n  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<26.3896> <31.9858> When do two vehicles, a sky-blue SUV and a green sports car, on the right side of the frame, cross the intersection and exit from the left side of the frame?\n ",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do two vehicles, a green hatchback followed by a red sports car, enter from the right side of the frame and take a left turn using their left blinkers to exit from the bottom left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.6802> <31.9003> When do two vehicles, a green hatchback followed by a red sports car, enter from the right side of the frame and take a left turn using their left blinkers to exit from the bottom left of the frame?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4_9",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a black hatchback enter from the right side of the frame in the turning lane and take a right turn without giving a right turning signal, and then enter the second ongoing lane driving towards the top of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.7452> <20.6179> When does a black hatchback enter from the right side of the frame in the turning lane and take a right turn without giving a right turning signal, and then enter the second ongoing lane driving towards the top of the frame?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4_10",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a yellow SUV driving in the second oncoming lane cross the intersection and exit from the bottom left side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.106> <14.0455> When does a yellow SUV driving in the second oncoming lane cross the intersection and exit from the bottom left side of the frame?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4_11",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": " When does a white sedan driving in the third oncoming lane approach and then come to a stop at the intersection line?\n  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.9985> <12.6867>  When does a white sedan driving in the third oncoming lane approach and then come to a stop at the intersection line?\n ",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "When does the left turn traffic light above the ongoing lane turn from green to yellow to red, while the other lights on the ongoing lanes turn from red to green happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.4089> <12.697> When does the left turn traffic light above the ongoing lane turn from green to yellow to red, while the other lights on the ongoing lanes turn from red to green?",
-    "duration": 26.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a black SUV driving on the first oncoming right turning lane cross the intersection, turn to its right without blinking its right blinker, and exit the frame from the left happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.5813> <17.7457> When does a black SUV driving on the first oncoming right turning lane cross the intersection, turn to its right without blinking its right blinker, and exit the frame from the left?",
-    "duration": 26.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a red coupe enter the frame from the bottom, cross the intersection, and drive straight onto the first oncoming lane going towards the top of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.5468> <20.0629> When does a red coupe enter the frame from the bottom, cross the intersection, and drive straight onto the first oncoming lane going towards the top of the frame?",
-    "duration": 26.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a blue SUV enter the frame from the right and turn to its right without blinking the right turn blinkers and drive onto the second ongoing lane going towards the top of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.5497> <16.1341> When does a blue SUV enter the frame from the right and turn to its right without blinking the right turn blinkers and drive onto the second ongoing lane going towards the top of the frame?",
-    "duration": 26.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a white sedan enter from the bottom of the frame, cross the intersection, and exit on the left side of the frame with its left turn signal on?\n\n depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<33.9392> <39.8488> When does a white sedan enter from the bottom of the frame, cross the intersection, and exit on the left side of the frame with its left turn signal on?\n\n",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do two vehicles cross the intersection from the left side of the frame to the right, with a red pickup truck crossing first, followed by a white hatchback depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.5741> <23.4849> At what time do two vehicles cross the intersection from the left side of the frame to the right, with a red pickup truck crossing first, followed by a white hatchback?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "During which time period does a speeding white sedan driving in the third oncoming lane cross the intersection toward the right side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.1224> <12.6891> During which time period does a speeding white sedan driving in the third oncoming lane cross the intersection toward the right side of the frame?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "When do the two signals for traffic flowing towards the ongoing lanes turn yellow from green and then red depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.4844> <16.1486> When do the two signals for traffic flowing towards the ongoing lanes turn yellow from green and then red?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time frame when the person riding the bicycle on the shared third oncoming lane starts moving slowly, takes a right turn to cross the intersection, and exits from the right of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.1776> <32.8976> What is the time frame when the person riding the bicycle on the shared third oncoming lane starts moving slowly, takes a right turn to cross the intersection, and exits from the right of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do two vehicles, a green SUV and a yellow SUV, enter from the right of the frame simultaneously and cross the intersection to exit from the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.7515> <29.5456> At what time do two vehicles, a green SUV and a yellow SUV, enter from the right of the frame simultaneously and cross the intersection to exit from the left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "What is the time frame when a person riding a bicycle enters from the right of the frame and crosses the intersection to exit from the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.4159> <23.0174> What is the time frame when a person riding a bicycle enters from the right of the frame and crosses the intersection to exit from the left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "What is the time frame when a red pickup truck enters from the right of the frame and crosses the intersection to exit from the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.6608> <19.4012> What is the time frame when a red pickup truck enters from the right of the frame and crosses the intersection to exit from the left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time frame when a green SUV enters from the right of the frame and takes a right turn to go on the first ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.0052> <21.0848> What is the time frame when a green SUV enters from the right of the frame and takes a right turn to go on the first ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "During which time period do two vehicles approach behind the two cars, with a yellow emergency vehicle and a yellow SUV with blinking right turn lights on the second and shared oncoming lanes, respectively?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.9286> <30.0937> During which time period do two vehicles approach behind the two cars, with a yellow emergency vehicle and a yellow SUV with blinking right turn lights on the second and shared oncoming lanes, respectively? ",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "During which time period do two vehicles approach and stop behind the two cars, with a black SUV and a white sedan on the second and shared oncoming lanes, respectively?  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.9202> <25.4404> During which time period do two vehicles approach and stop behind the two cars, with a black SUV and a white sedan on the second and shared oncoming lanes, respectively? ",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "During which time period do two vehicles approach and stop at the intersection behind the two bicycles, with a white sedan and a maroon pickup truck with blinking right turn lights on the second and shared oncoming lanes, respectively?  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.7674> <19.513> During which time period do two vehicles approach and stop at the intersection behind the two bicycles, with a white sedan and a maroon pickup truck with blinking right turn lights on the second and shared oncoming lanes, respectively? ",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_9",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time duration when a red sedan with left turn blinkers on enters from the bottom of the frame and takes a left turn to exit from the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.1348> <12.1159> What is the time duration when a red sedan with left turn blinkers on enters from the bottom of the frame and takes a left turn to exit from the left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_10",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "What is the time frame when an orange motorcycle enters from the bottom of the frame and crosses the intersection to go on the first ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.8528> <10.4916> What is the time frame when an orange motorcycle enters from the bottom of the frame and crosses the intersection to go on the first ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_11",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time duration when a person riding a bicycle enters from the bottom of the frame and takes a left turn to exit from the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.1441> <5.4407> What is the time duration when a person riding a bicycle enters from the bottom of the frame and takes a left turn to exit from the left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_12",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "What is the time period when a black pickup truck with blinking right turn lights on the first oncoming lane approaches the intersection and takes a right turn to exit from the left of the frame, following behind the orange motorcycle happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.4573> <16.0025> What is the time period when a black pickup truck with blinking right turn lights on the first oncoming lane approaches the intersection and takes a right turn to exit from the left of the frame, following behind the orange motorcycle?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_13",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "What is the time duration when an orange motorcycle on the first oncoming lane approaches the intersection and takes a right turn to exit from the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.2831> <7.6572> What is the time duration when an orange motorcycle on the first oncoming lane approaches the intersection and takes a right turn to exit from the left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_14",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the time duration when a person riding a bicycle on the second oncoming car lane approaches and stops at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.2533> <10.0036> What is the time duration when a person riding a bicycle on the second oncoming car lane approaches and stops at the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4_15",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time duration when a person riding a bicycle on the third oncoming lane approaches and stops at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.4023> <9.7661> What is the time duration when a person riding a bicycle on the third oncoming lane approaches and stops at the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a motorbike enter from the bottom of the frame, turn right and slow down without turning on its right turn signal, and exit from the right of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.4056> <19.6543> When does a motorbike enter from the bottom of the frame, turn right and slow down without turning on its right turn signal, and exit from the right of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the black SUV enter from the right side of the frame and make a left turn with its left turn signal blinking happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<27.843> <33.2656> When does the black SUV enter from the right side of the frame and make a left turn with its left turn signal blinking?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a bicycle enter from the right side of the frame and turn right into the ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.5098> <29.017> When does a bicycle enter from the right side of the frame and turn right into the ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a black car enter from the bottom of the frame, cross the intersection, and move into the second ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.3647> <27.0491> When does a black car enter from the bottom of the frame, cross the intersection, and move into the second ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the pickup truck enter from the bottom of the frame, turn right, and exit toward the right side of the frame with its right turn signal on depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.3747> <16.8681> When does the pickup truck enter from the bottom of the frame, turn right, and exit toward the right side of the frame with its right turn signal on?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do two bicycles enter from the bottom of the frame, with one turning right and exiting to the right side of the frame, while the other goes straight into the ongoing lane?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.7542> <9.9402> When do two bicycles enter from the bottom of the frame, with one turning right and exiting to the right side of the frame, while the other goes straight into the ongoing lane? ",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the white sedan entering from the right of the frame take its right turn, crossing the intersection when the traffic lights are red while blinking its left turn signal?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.6761> <19.5324> At what time does the white sedan entering from the right of the frame take its right turn, crossing the intersection when the traffic lights are red while blinking its left turn signal? ",
-    "duration": 20.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do a maroon sedan moving on the second oncoming lane, a gray hatchback in the fifth lane and a green sports car moving on the sixth oncoming lane stop before the stop line at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.7508> <18.3971> At what time do a maroon sedan moving on the second oncoming lane, a gray hatchback in the fifth lane and a green sports car moving on the sixth oncoming lane stop before the stop line at the intersection?",
-    "duration": 20.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When is the gray car moving on the first lane, turning right towards the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.7697> <12.5435> When is the gray car moving on the first lane, turning right towards the left of the frame?",
-    "duration": 20.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "In what time period does the yellow compact SUV, driving down the wrong direction on the first ongoing lane, cross the intersection, make a right U-turn, and turn onto the fourth oncoming lane in the wrong direction depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.0753> <41.0434> In what time period does the yellow compact SUV, driving down the wrong direction on the first ongoing lane, cross the intersection, make a right U-turn, and turn onto the fourth oncoming lane in the wrong direction?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what timeframe does the green SUV enter from the bottom of the frame, take a left turn using the turn signal, and exit from the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<39.1904> <48.9242> At what timeframe does the green SUV enter from the bottom of the frame, take a left turn using the turn signal, and exit from the left of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does the green coupe enter from the right of the frame and join the fourth ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.7218> <23.821> When does the green coupe enter from the right of the frame and join the fourth ongoing lane?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "When do the left turn signals above the ongoing lanes turn from red to green while the signal above the ongoing lane is red happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<33.8713> <36.2001> When do the left turn signals above the ongoing lanes turn from red to green while the signal above the ongoing lane is red?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the maroon coupe on from the first oncoming lane, turn to its right and exit from the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.5483> <17.0896> When does the maroon coupe on from the first oncoming lane, turn to its right and exit from the left of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the light-blue pickup truck coming from the top in the first oncoming lane shift to the second ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.5707> <8.7362> When does the light-blue pickup truck coming from the top in the first oncoming lane shift to the second ongoing lane?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the yellow ambulance entering from the bottom of the frame take its left turn while blinking its left turning signal depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<34.8614> <39.9931> When does the yellow ambulance entering from the bottom of the frame take its left turn while blinking its left turning signal?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the blue sports car enter from the bottom of the frame and run a red light on the top of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<33.4971> <35.8495> At what time does the blue sports car enter from the bottom of the frame and run a red light on the top of the frame?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a gray hatchback, followed by a white hatchback, enter from the left of the frame and exit from the right of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.3513> <22.6145> When does a gray hatchback, followed by a white hatchback, enter from the left of the frame and exit from the right of the frame?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the maroon SUV moving on the first oncoming lane from the left of the frame change lanes and shift onto the cycle lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.0249> <8.8251> When does the maroon SUV moving on the first oncoming lane from the left of the frame change lanes and shift onto the cycle lane?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the green racing car moving on the first oncoming lane take its right turn, cross the intersection, and exit from the left of the frame while blinking its right turning signal happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.6639> <18.4835> At what time does the green racing car moving on the first oncoming lane take its right turn, cross the intersection, and exit from the left of the frame while blinking its right turning signal?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a white SUV driving on the cycle lane cross the stop line and turn to its left without blinking its left turning signal depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.5977> <10.4297> At what time does a white SUV driving on the cycle lane cross the stop line and turn to its left without blinking its left turning signal?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "When does the primary overhead turning signal change from an orange arrow to a red arrow while the lane signals change from red to green depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.3522> <14.5599> When does the primary overhead turning signal change from an orange arrow to a red arrow while the lane signals change from red to green?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "When does the primary overhead turning signal change from a green arrow to an orange arrow while the lane signals remain red happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.4582> <10.2325> When does the primary overhead turning signal change from a green arrow to an orange arrow while the lane signals remain red?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the yellow bus drag and push the black sedan to the right of the frame and exit happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.0246> <11.3754> When does the yellow bus drag and push the black sedan to the right of the frame and exit?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow bus turn left while the signals are red and without turning on the left blinkers depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.8244> <2.8378> When does a yellow bus turn left while the signals are red and without turning on the left blinkers?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a black sedan cross the stop line and enter the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0449> <2.0414> When does a black sedan cross the stop line and enter the intersection?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a yellow bus coming from the right side of the frame collide with the black sedan moving from the left side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.8833> <5.6894> At what time does a yellow bus coming from the right side of the frame collide with the black sedan moving from the left side of the frame?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a maroon hatchback driving in the first oncoming lane approach the crosswalk at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<26.7866> <33.1372> When does a maroon hatchback driving in the first oncoming lane approach the crosswalk at the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a green sports car driving in the first oncoming lane take a right turn to exit from the left side of the frame with its right blinkers flashing happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.9786> <21.2515> When does a green sports car driving in the first oncoming lane take a right turn to exit from the left side of the frame with its right blinkers flashing?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a person riding a kick scooter in the first oncoming lane take a right and cross the intersection to exit from the left side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.4593> <12.883> When does a person riding a kick scooter in the first oncoming lane take a right and cross the intersection to exit from the left side of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does an orange and white motorcycle riding in the first oncoming lane take a right and cross the intersection to exit from the left side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.6079> <10.0672> When does an orange and white motorcycle riding in the first oncoming lane take a right and cross the intersection to exit from the left side of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a cyclist riding in the second oncoming lane approach and stop at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.6867> <18.404> When does a cyclist riding in the second oncoming lane approach and stop at the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do two motorcycles riding in the third oncoming lane approach and stop at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.853> <18.025> At what time do two motorcycles riding in the third oncoming lane approach and stop at the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a person driving a kick scooter in the third oncoming lane slow down and stop at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.7016> <8.0852> When does a person driving a kick scooter in the third oncoming lane slow down and stop at the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a person riding a kick scooter enter the frame from the right side, take a right turn and proceed to the second ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.0861> <9.9153> When does a person riding a kick scooter enter the frame from the right side, take a right turn and proceed to the second ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a red hatchback enter the frame from the bottom cross the intersection and proceed to the second ongoing lane while the ongoing signals are red depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<29.2002> <32.7906> When does a red hatchback enter the frame from the bottom cross the intersection and proceed to the second ongoing lane while the ongoing signals are red?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4_9",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does an orange and white motorcycle entering from the bottom of the frame cross the intersection and merge into the first ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<22.4856> <28.3436> When does an orange and white motorcycle entering from the bottom of the frame cross the intersection and merge into the first ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4_10",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a cyclist entering from the bottom of the frame cross the intersection and merge into the first ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.5481> <24.2813> When does a cyclist entering from the bottom of the frame cross the intersection and merge into the first ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4_11",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a black sports car enter the frame from the left side and take a left turn to move into the first ongoing lane after crossing the intersection with its left blinker turned on and while the signal changes from yellow to red?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.3043> <21.4066> When does a black sports car enter the frame from the left side and take a left turn to move into the first ongoing lane after crossing the intersection with its left blinker turned on and while the signal changes from yellow to red? ",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4_12",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does an orange and white motorcycle enter the frame from the left side, cross the intersection and enter the second ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.3498> <7.6553> When does an orange and white motorcycle enter the frame from the left side, cross the intersection and enter the second ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does the green sports car enter from the right of the frame and make a left turn with its blinkers on at the intersection to exit from the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<50.773> <55.5365> When does the green sports car enter from the right of the frame and make a left turn with its blinkers on at the intersection to exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "At what point does the left turn signal turn red while the signal above the ongoing lane switches to green?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<30.8392> <36.775> At what point does the left turn signal turn red while the signal above the ongoing lane switches to green? ",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "When does the white hatchback enter from the bottom of the frame and cross the stop lines to enter the second ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.9543> <39.9241> When does the white hatchback enter from the bottom of the frame and cross the stop lines to enter the second ongoing lane?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time do the cyan sedan, followed by the black sedan, enter from the right of the frame and turn left to move into the first ongoing lane without using their indicators depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<50.829> <59.5606> At what time do the cyan sedan, followed by the black sedan, enter from the right of the frame and turn left to move into the first ongoing lane without using their indicators?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do the three vehicles\u2014the green pickup truck in the third oncoming lane, the gray SUV in the fifth oncoming lane, and the fire truck behind the gray SUV\u2014begin to cross the intersection and exit from the bottom of the frame one after the other depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<35.5736> <45.7527> When do the three vehicles\u2014the green pickup truck in the third oncoming lane, the gray SUV in the fifth oncoming lane, and the fire truck behind the gray SUV\u2014begin to cross the intersection and exit from the bottom of the frame one after the other?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the maroon sedan in the seventh oncoming lane cross the stop lines and make a left U-turn at the intersection to move into the third ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<25.2011> <32.2155> At what time does the maroon sedan in the seventh oncoming lane cross the stop lines and make a left U-turn at the intersection to move into the third ongoing lane?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the light-blue sedan in the sixth oncoming lane begin to cross the stop line with its left blinkers on and turn left to exit from the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.4853> <27.408> When does the light-blue sedan in the sixth oncoming lane begin to cross the stop line with its left blinkers on and turn left to exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what point do the four cars\u2014the green pickup truck in the third oncoming lane, gray SUV in the fifth oncoming lane, light-blue sedan in the sixth oncoming lane, and maroon sedan in the seventh oncoming lane\u2014approach the stop line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.2898> <21.3892> At what point do the four cars\u2014the green pickup truck in the third oncoming lane, gray SUV in the fifth oncoming lane, light-blue sedan in the sixth oncoming lane, and maroon sedan in the seventh oncoming lane\u2014approach the stop line?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the light-blue sedan in the seventh oncoming lane cross the solid white line to move into the sixth oncoming lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.855> <10.5823> When does the light-blue sedan in the seventh oncoming lane cross the solid white line to move into the sixth oncoming lane?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a black SUV in the second oncoming lane cross the stop line, take a left turn with its left turn signal on, and exit from the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<22.2687> <26.7209> When does a black SUV in the second oncoming lane cross the stop line, take a left turn with its left turn signal on, and exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do two vehicles, a green sports car and a black SUV, enter from the right of the frame into the second ongoing lane and take a right turn with their right turn signals on happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.9051> <33.3317> When do two vehicles, a green sports car and a black SUV, enter from the right of the frame into the second ongoing lane and take a right turn with their right turn signals on?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a bicycle enter from the right of the frame into the second ongoing lane and take a right turn happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.8538> <17.2574> When does a bicycle enter from the right of the frame into the second ongoing lane and take a right turn?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a blue sports car enter from the right of the frame into the second ongoing lane and take a right turn without turning on its right turn signal depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.6076> <13.2008> When does a blue sports car enter from the right of the frame into the second ongoing lane and take a right turn without turning on its right turn signal?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a green sedan in the first oncoming lane cross the stop line and exit from the bottom left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.3854> <7.9677> When does a green sedan in the first oncoming lane cross the stop line and exit from the bottom left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow bus push the black sedan towards the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.2851> <12.8575> At what time does the yellow bus push the black sedan towards the left of the frame?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time do the black sedan and the yellow bus collide in the intersection?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.6135> <3.7586> At what time do the black sedan and the yellow bus collide in the intersection? ",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the yellow bus begin turning left at the intersection?  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.2405> <2.4744> At what time does the yellow bus begin turning left at the intersection? ",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the yellow bus cross the white line at the bottom of the frame?  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0412> <0.9866> At what time does the yellow bus cross the white line at the bottom of the frame? ",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "At what time does the black sedan in the fifth oncoming lane move out of the white stop line near the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.044> <1.7796> At what time does the black sedan in the fifth oncoming lane move out of the white stop line near the intersection?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "During what time does a person in a purple outfit jaywalk through the intersection, entering from the right side of the frame and walking toward the left while crossing the crosswalk happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.38> <20.4063> During what time does a person in a purple outfit jaywalk through the intersection, entering from the right side of the frame and walking toward the left while crossing the crosswalk?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When do two individuals in black outfits briefly run forward and then walk at a normal pace, exiting from the bottom-right portion of the frame within the intersection entry zone while jaywalking depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.5517> <8.9142> When do two individuals in black outfits briefly run forward and then walk at a normal pace, exiting from the bottom-right portion of the frame within the intersection entry zone while jaywalking?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do a metallic gray SUV, followed by a green pickup truck, enter from the left side of the frame into the intersection entry zone and exit to the right, with their red rear lights steadily illuminated for some time before leaving the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.2811> <31.6653> When do a metallic gray SUV, followed by a green pickup truck, enter from the left side of the frame into the intersection entry zone and exit to the right, with their red rear lights steadily illuminated for some time before leaving the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do a dark red SUV, followed by a light blue SUV, switch from the second oncoming lane to the third oncoming turning lane and stop as they approach the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.6421> <29.317> When do a dark red SUV, followed by a light blue SUV, switch from the second oncoming lane to the third oncoming turning lane and stop as they approach the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a red fire truck enter from the right side of the frame, make a right turn, and move on the fourth ongoing lane from the left happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.2611> <33.3227> When does a red fire truck enter from the right side of the frame, make a right turn, and move on the fourth ongoing lane from the left?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "When does a person in a light blue shirt wearing a cap step into the second oncoming lane and exit out of the intersection and block a black SUV in the lane, making it slow down and exit from the bottom happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.074> <30.1962> When does a person in a light blue shirt wearing a cap step into the second oncoming lane and exit out of the intersection and block a black SUV in the lane, making it slow down and exit from the bottom?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a maroon coupe coming from the first oncoming lane exit from the right-turn lane to the left side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.5814> <17.8645> When does a maroon coupe coming from the first oncoming lane exit from the right-turn lane to the left side of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a black SUV from the fifth oncoming lane from the left change its lane to the fourth oncoming lane from the left happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.71> <15.6749> When does a black SUV from the fifth oncoming lane from the left change its lane to the fourth oncoming lane from the left?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what duration do the cars in the second, third, fourth, fifth and sixth oncoming lanes cross the arrow symbol and stop before the stoppage line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.0931> <25.2481> At what duration do the cars in the second, third, fourth, fifth and sixth oncoming lanes cross the arrow symbol and stop before the stoppage line?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do the three people standing before the stoppage line turn over their right shoulder and start to run and exit from the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.2107> <5.9286> When do the three people standing before the stoppage line turn over their right shoulder and start to run and exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a yellow bus, entering the intersection, turn left and exit the frame from the bottom right while stalling happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0494> <5.3378> At what time does a yellow bus, entering the intersection, turn left and exit the frame from the bottom right while stalling?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the black sedan enter the frame from the bottom right, violate the red signal, turn right, and move along the first ongoing lane from the left depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.9695> <33.3293> At what time does the black sedan enter the frame from the bottom right, violate the red signal, turn right, and move along the first ongoing lane from the left?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do two vehicles, a red SUV in the third oncoming lane and a yellow sedan in the fourth oncoming lane, approach the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<31.8263> <37.377> When do two vehicles, a red SUV in the third oncoming lane and a yellow sedan in the fourth oncoming lane, approach the intersection?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what point of time does the white sedan in the third oncoming lane cross the intersection and exit from the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<29.7608> <33.1619> At what point of time does the white sedan in the third oncoming lane cross the intersection and exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the red sedan in the fourth oncoming lane cross the intersection, turn left, and exit the frame from the right depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<29.3576> <33.9999> At what time does the red sedan in the fourth oncoming lane cross the intersection, turn left, and exit the frame from the right?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the light blue pickup truck enter from the right side, turn right, and join the ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.6522> <33.3292> At what time does the light blue pickup truck enter from the right side, turn right, and join the ongoing lane?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the partially visible red fire truck enter from the right side and stop slightly ahead at the stop line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.5848> <20.5683> When does the partially visible red fire truck enter from the right side and stop slightly ahead at the stop line?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the white sedan in the third oncoming lane approach the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.5912> <22.7363> At what time does the white sedan in the third oncoming lane approach the intersection?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the maroon sedan enter from the right side, turn right, and join the ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.9934> <22.5886> At what time does the maroon sedan enter from the right side, turn right, and join the ongoing lane?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the green sports car enter from the bottom of the frame, turn left, and exit the frame from the left without giving a turn indicator happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.0316> <17.0221> When does the green sports car enter from the bottom of the frame, turn left, and exit the frame from the left without giving a turn indicator?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what point do two vehicles, a red sedan and a yellow sedan in the fourth oncoming lane, stop at the intersection in a queue, one behind the other depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.6829> <12.0238> At what point do two vehicles, a red sedan and a yellow sedan in the fourth oncoming lane, stop at the intersection in a queue, one behind the other?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do two vehicles, a yellow pickup truck and a red SUV, waiting in the third and fourth oncoming lanes, respectively, start moving towards the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<47.9332> <49.9857> At what time do two vehicles, a yellow pickup truck and a red SUV, waiting in the third and fourth oncoming lanes, respectively, start moving towards the bottom of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "At what time does a green coupe cross the intersection from the bottom to the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<38.8953> <48.7875> At what time does a green coupe cross the intersection from the bottom to the left of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "During which time frame does a yellow emergency vehicle on the first oncoming lane turn right towards the left of the frame without turning its right turn signal on happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<30.9936> <36.8217> During which time frame does a yellow emergency vehicle on the first oncoming lane turn right towards the left of the frame without turning its right turn signal on?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the time frame when a red sedan enters from the right of the frame, crosses the intersection, and exits from the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.8538> <24.9829> What is the time frame when a red sedan enters from the right of the frame, crosses the intersection, and exits from the left of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a partially visible red fire department truck enter from the left of the frame and exit from the right of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.4831> <20.9544> When does a partially visible red fire department truck enter from the left of the frame and exit from the right of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do two gray vehicles, one hatchback and one SUV, cross the intersection from right to left of the frame in succession depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.9471> <21.5102> When do two gray vehicles, one hatchback and one SUV, cross the intersection from right to left of the frame in succession?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "What is the time duration when a black SUV on the fourth oncoming lane approaches the intersection and stops behind the red SUV happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.1227> <31.5288> What is the time duration when a black SUV on the fourth oncoming lane approaches the intersection and stops behind the red SUV?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a yellow SUV enter from the left of the frame and turn left towards the top of the frame while driving on the wrong side of the road?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.2706> <10.9637> At what time does a yellow SUV enter from the left of the frame and turn left towards the top of the frame while driving on the wrong side of the road? ",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time when the green sports car on the first oncoming lane turns right towards the left of the frame?   depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.863> <19.2036> What is the time when the green sports car on the first oncoming lane turns right towards the left of the frame?  ",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4_9",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "When does a yellow pickup truck cross the straight directional arrow on the third oncoming lane and stop behind the stop line?  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.7938> <19.8073> When does a yellow pickup truck cross the straight directional arrow on the third oncoming lane and stop behind the stop line? ",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4_10",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "During which time does a red SUV move along the fourth oncoming lane while approaching the intersection?   depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.4354> <21.5737> During which time does a red SUV move along the fourth oncoming lane while approaching the intersection?  ",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When do two vehicles, a blue SUV in the third oncoming lane and a yellow ambulance in the fourth oncoming lane, approach the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.6392> <20.2566> When do two vehicles, a blue SUV in the third oncoming lane and a yellow ambulance in the fourth oncoming lane, approach the intersection?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the partially visible red emergency vehicle enter from the bottom of the frame and turn left to exit toward the left side of the frame while turning on its left turn signal?  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.2654> <26.8195> When does the partially visible red emergency vehicle enter from the bottom of the frame and turn left to exit toward the left side of the frame while turning on its left turn signal? ",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the black SUV in the third oncoming lane shift into the second oncoming lane without turning on its right turn signal happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.3412> <22.0606> When does the black SUV in the third oncoming lane shift into the second oncoming lane without turning on its right turn signal?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When does a white SUV, followed by a red sports car in the first oncoming lane, make a right turn into the slip lane and exit from the left side of the frame one after another?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.0081> <13.9507> When does a white SUV, followed by a red sports car in the first oncoming lane, make a right turn into the slip lane and exit from the left side of the frame one after another? ",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do two vehicles, a blue pickup truck and a yellow emergency truck driving on the third and fourth oncoming lanes, respectively, come to a stop at the intersection before the stop line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.1423> <27.2055> At what time do two vehicles, a blue pickup truck and a yellow emergency truck driving on the third and fourth oncoming lanes, respectively, come to a stop at the intersection before the stop line?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "At what time does the green sedan enter from the bottom of the frame, cross the intersection, and drive into the first ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.7668> <18.927> At what time does the green sedan enter from the bottom of the frame, cross the intersection, and drive into the first ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the green SUV enter from the bottom of the frame, make a left turn, and exit from the left side while the left-turn signal is red depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.2817> <16.1798> At what time does the green SUV enter from the bottom of the frame, make a left turn, and exit from the left side while the left-turn signal is red?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "When does a yellow SUV driving over the median turn to its right, cross the seventh oncoming lane, and then drive forward on the sixth oncoming lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.0083> <21.4966> When does a yellow SUV driving over the median turn to its right, cross the seventh oncoming lane, and then drive forward on the sixth oncoming lane?",
-    "duration": 66.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow SUV driving in the wrong direction on the sixth oncoming lane turn to its left, take a partial round over the oncoming lane, turn to its right, and then drive over the median happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.4855> <17.0083> When does a yellow SUV driving in the wrong direction on the sixth oncoming lane turn to its left, take a partial round over the oncoming lane, turn to its right, and then drive over the median?",
-    "duration": 66.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a yellow SUV on the fifth oncoming lane drive forward, cross the intersection, and exit from the bottom of the frame?\n depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<50.1051> <54.3884> When does a yellow SUV on the fifth oncoming lane drive forward, cross the intersection, and exit from the bottom of the frame?\n",
-    "duration": 66.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "At what time does the left turn signal change from green to yellow and then red, while the signal above the ongoing lanes changes from red to green depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<46.2185> <50.6868> At what time does the left turn signal change from green to yellow and then red, while the signal above the ongoing lanes changes from red to green?",
-    "duration": 66.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "During what time does a yellow SUV on the sixth oncoming lane cross the intersection line and turn left with its left blinkers and exit from the bottom right of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.3369> <43.3083> During what time does a yellow SUV on the sixth oncoming lane cross the intersection line and turn left with its left blinkers and exit from the bottom right of the frame?",
-    "duration": 66.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow SUV driving on the sixth oncoming lane approach and then stop at the intersection line while blinking its left blinkers happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.5658> <31.5191> When does a yellow SUV driving on the sixth oncoming lane approach and then stop at the intersection line while blinking its left blinkers?",
-    "duration": 66.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a yellow SUV driving on the fifth oncoming lane approach and then stop at the intersection line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.7156> <21.8541> When does a yellow SUV driving on the fifth oncoming lane approach and then stop at the intersection line?",
-    "duration": 66.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow SUV driving in the wrong direction on the fifth oncoming lane turn to its right and drive over the sixth oncoming lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.4791> <11.8058> When does a yellow SUV driving in the wrong direction on the fifth oncoming lane turn to its right and drive over the sixth oncoming lane?",
-    "duration": 66.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow SUV enter from the left of the frame, turn to its left while crossing the intersection, and without giving a left-turn signal, and then enter the fifth oncoming lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.0237> <7.9935> When does a yellow SUV enter from the left of the frame, turn to its left while crossing the intersection, and without giving a left-turn signal, and then enter the fifth oncoming lane?",
-    "duration": 66.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the motorbike driving in the first oncoming lane cross the stop line, take a right turn and exit from the left frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<25.9654> <28.4278> At what time does the motorbike driving in the first oncoming lane cross the stop line, take a right turn and exit from the left frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "At what time does the blue SUV enter from the bottom frame, cross the intersection, and drive onto the first ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.3888> <17.3479> At what time does the blue SUV enter from the bottom frame, cross the intersection, and drive onto the first ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the red coupe driving in the first oncoming lane cross the stop line, take a right turn and exit from the left frame without using turn signal happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.1748> <17.6119> At what time does the red coupe driving in the first oncoming lane cross the stop line, take a right turn and exit from the left frame without using turn signal?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what point does the maroon SUV in the first oncoming lane cross the intersection, turn right, and enter the crosswalk on the left side of the frame while the pedestrian signal is green happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<26.9715> <31.5882> At what point does the maroon SUV in the first oncoming lane cross the intersection, turn right, and enter the crosswalk on the left side of the frame while the pedestrian signal is green?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what point does a yellow SUV in the second oncoming lane cross the intersection and turn left with its left turn signal on happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<26.9715> <31.5304> At what point does a yellow SUV in the second oncoming lane cross the intersection and turn left with its left turn signal on?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "At what point does a light green sports car enter the frame from the bottom, drive straight, and then enter the first ongoing lane when the signal light above the lane is green happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.6655> <26.4886> At what point does a light green sports car enter the frame from the bottom, drive straight, and then enter the first ongoing lane when the signal light above the lane is green?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what point do two black sedans in the first and second oncoming lanes, respectively, cross the intersection and exit the frame from the bottom happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.7151> <25.7299> At what point do two black sedans in the first and second oncoming lanes, respectively, cross the intersection and exit the frame from the bottom?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what point do the two black sedans in the first and second oncoming lanes, respectively, come to a stop just before the crosswalk at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.7773> <20.737> At what point do the two black sedans in the first and second oncoming lanes, respectively, come to a stop just before the crosswalk at the intersection?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "At what point does a black SUV enter the frame from the right, drive straight across the intersection, and exit the frame from the left while the pedestrian signal there is red happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.2461> <11.0653> At what point does a black SUV enter the frame from the right, drive straight across the intersection, and exit the frame from the left while the pedestrian signal there is red?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow sedan at the stop line start moving and turn left while blinking its headlights and exiting from the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.9215> <26.8923> When does a yellow sedan at the stop line start moving and turn left while blinking its headlights and exiting from the bottom of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a motorcyclist enter the frame from the left side and move along the ongoing lane on the left happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.688> <20.6018> When does a motorcyclist enter the frame from the left side and move along the ongoing lane on the left?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a yellow SUV enter the frame from the right side and make a right turn to move along the second ongoing lane from the left without signaling happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<27.4231> <33.2884> At what time does a yellow SUV enter the frame from the right side and make a right turn to move along the second ongoing lane from the left without signaling?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "What time does an SUV on the first oncoming lane from the left exit from the bottom left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0309> <10.253> What time does an SUV on the first oncoming lane from the left exit from the bottom left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "During what time does a yellow coupe on the first oncoming lane change to the second oncoming lane before stopping at the stop line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.7925> <18.5493> During what time does a yellow coupe on the first oncoming lane change to the second oncoming lane before stopping at the stop line?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a cyclist enter the frame from the right side and make a right turn to move along the second ongoing lane from the left depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.9994> <10.8203> When does a cyclist enter the frame from the right side and make a right turn to move along the second ongoing lane from the left?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "At what time does a pickup truck enter the frame from the right side and make a right turn to move along the second ongoing lane from the left and cross the lane direction signboard depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.2865> <23.2681> At what time does a pickup truck enter the frame from the right side and make a right turn to move along the second ongoing lane from the left and cross the lane direction signboard?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "During what time does a gray SUV enter from the right side of the frame while taking a right turn to move along the fourth lane from the left, without using a turn signal happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.342> <28.1519> During what time does a gray SUV enter from the right side of the frame while taking a right turn to move along the fourth lane from the left, without using a turn signal?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a black SUV enter the frame from the right, make a right turn, and enter the fourth ongoing lane without turning on its right turn signal depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.9124> <26.2248> At what time does a black SUV enter the frame from the right, make a right turn, and enter the fourth ongoing lane without turning on its right turn signal?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a dark green pickup truck enter the frame from the right, cross the intersection, and exit the frame from the left depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.2374> <18.7874> At what time does a dark green pickup truck enter the frame from the right, cross the intersection, and exit the frame from the left?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a partially visible SUV enter the frame from the left, cross the intersection, and exit the frame towards the right happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.2374> <18.7216> At what time does a partially visible SUV enter the frame from the left, cross the intersection, and exit the frame towards the right?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_3.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "At what time does a yellow hatchback in the right-turn lane at the extreme left of the frame exit the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.9421> <23.9307> At what time does a yellow hatchback in the right-turn lane at the extreme left of the frame exit the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_3.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do the three vehicles, a reddish brown SUV in the third oncoming lane, a green sports car in the fifth oncoming lane, and a black sedan in the sixth oncoming lane, move straight towards the intersection and stop at the signal?  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.2058> <18.1036> At what time do the three vehicles, a reddish brown SUV in the third oncoming lane, a green sports car in the fifth oncoming lane, and a black sedan in the sixth oncoming lane, move straight towards the intersection and stop at the signal? ",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "When does the green sports car pass the yellow pedestrian crossing signboard and slow down at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.2944> <13.8313> When does the green sports car pass the yellow pedestrian crossing signboard and slow down at the intersection?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "At what time does the traffic signal above the ongoing lane switch from green to red while the pedestrian signal is red depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.6278> <14.3142> At what time does the traffic signal above the ongoing lane switch from green to red while the pedestrian signal is red?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a white hatchback enter from the left of the frame and take a left turn into the ongoing lane without turning on its left-turn signal depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<34.8262> <38.7301> When does a white hatchback enter from the left of the frame and take a left turn into the ongoing lane without turning on its left-turn signal?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "When does a yellow sedan crossing the stop line in the left turn lane stop suddenly due to the red truck blocking the access to the path on the right side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<29.7605> <32.0308> When does a yellow sedan crossing the stop line in the left turn lane stop suddenly due to the red truck blocking the access to the path on the right side of the frame?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a green sports car cross the stop line and exit from the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<29.1884> <33.4657> When does a green sports car cross the stop line and exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a partially visible fire truck enter from the right of the frame and suddenly stop at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.2637> <21.2374> When does a partially visible fire truck enter from the right of the frame and suddenly stop at the intersection?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a blue hatchback enter from the bottom of the frame, take a left turn with its left turn signal blinking, and exit from the left of the frame while the traffic signal is red happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.3234> <16.6379> When does a blue hatchback enter from the bottom of the frame, take a left turn with its left turn signal blinking, and exit from the left of the frame while the traffic signal is red?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do three cars, a green sports car, a blue SUV, and a yellow sedan, approach the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.8468> <21.2263> When do three cars, a green sports car, a blue SUV, and a yellow sedan, approach the intersection?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "At what time does the traffic signal change its color from red to green for the ongoing lanes happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.1869> <14.3308> At what time does the traffic signal change its color from red to green for the ongoing lanes?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "At what time does the traffic signal change its color from green to yellow for the ongoing lanes happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<31.209> <32.5482> At what time does the traffic signal change its color from green to yellow for the ongoing lanes?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time duration does the black SUV in the first oncoming lane move towards the intersection, take a right turn, and exit the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.9998> <27.1405> At what time duration does the black SUV in the first oncoming lane move towards the intersection, take a right turn, and exit the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "During what time duration is the red truck blinking its left indicator while waiting at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.8778> <33.2939> During what time duration is the red truck blinking its left indicator while waiting at the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_2.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the red sports car enter the frame from the bottom right, cross the intersection, move into the first ongoing lane, and continue driving depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.6662> <26.9545> At what time does the red sports car enter the frame from the bottom right, cross the intersection, move into the first ongoing lane, and continue driving?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_2.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the black-blue pickup truck cross the intersection to move forward and exit the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.9651> <17.9238> When does the black-blue pickup truck cross the intersection to move forward and exit the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_2.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the gray SUV enter the frame from the bottom right, cross the intersection, move into the first ongoing lane, and continue driving happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.5012> <28.0999> At what time does the gray SUV enter the frame from the bottom right, cross the intersection, move into the first ongoing lane, and continue driving?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_2.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When is a red truck seen stopping near the stop line at the intersection in the last oncoming lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.2688> <19.6072> When is a red truck seen stopping near the stop line at the intersection in the last oncoming lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_2.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "At what duration does a partially visible black car enter the frame from the right and stopnear the stop line at the intersection?  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.3837> <15.9588> At what duration does a partially visible black car enter the frame from the right and stopnear the stop line at the intersection? ",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_2.mp4_9",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a red-maroon sedan enter the frame from the right to take a right turn towards the last ongoing lane and continue to drive with its hazard signals on happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.8953> <17.9418> When does a red-maroon sedan enter the frame from the right to take a right turn towards the last ongoing lane and continue to drive with its hazard signals on?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "When does a dark green hatchback in the second ongoing lane at the top right of the frame briefly pause to yield to a gray SUV happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.0442> <24.2071> When does a dark green hatchback in the second ongoing lane at the top right of the frame briefly pause to yield to a gray SUV?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "When does a dark green hatchback enter the second ongoing lane at the top right of the frame while the signal light for the ongoing lane is green happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.0066> <20.452> When does a dark green hatchback enter the second ongoing lane at the top right of the frame while the signal light for the ongoing lane is green?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a black coupe enter from the right of the frame, cross the intersection, and exit to the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.953> <47.6522> When does a black coupe enter from the right of the frame, cross the intersection, and exit to the left of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a dark maroon SUV at the left of the frame flash its hazard lights and enter the ongoing lanes at the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<39.4118> <44.2277> When does a dark maroon SUV at the left of the frame flash its hazard lights and enter the ongoing lanes at the left of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow SUV collide with a black coupe, resulting in the coupe being thrust to the right of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<39.2411> <40.2308> When does a yellow SUV collide with a black coupe, resulting in the coupe being thrust to the right of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a yellow SUV collide with a black SUV and a black coupe happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<38.0067> <39.2861> At what time does a yellow SUV collide with a black SUV and a black coupe?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do two black cars, an SUV and a coupe, cross the stop line and enter the intersection area depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<35.6226> <38.175> When do two black cars, an SUV and a coupe, cross the stop line and enter the intersection area?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a gray SUV come from the right of the frame and turn right towards the second ongoing lane at the top of the frame without activating its right turn signal happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.3383> <24.5643> At what time does a gray SUV come from the right of the frame and turn right towards the second ongoing lane at the top of the frame without activating its right turn signal?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20",
-    "question_id": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a black coupe in the first oncoming lane from the set of oncoming lanes at the top left of the frame cross the intersection, turn right, and merge into the set of ongoing lanes to the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.1724> <26.0135> When does a black coupe in the first oncoming lane from the set of oncoming lanes at the top left of the frame cross the intersection, turn right, and merge into the set of ongoing lanes to the left of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow sedan in the fourth oncoming lane change lanes to the third oncoming lane by crossing over the broken white line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.0744> <13.5595> When does a yellow sedan in the fourth oncoming lane change lanes to the third oncoming lane by crossing over the broken white line?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a red truck in the fifth oncoming lane wrongfully change its lane to the sixth while crossing over the solid white line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.0451> <20.3795> When does a red truck in the fifth oncoming lane wrongfully change its lane to the sixth while crossing over the solid white line?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "At what time does a red sports car enter the frame from the right, drive past a fallen tree branch blocking the fourth ongoing lane, cross the intersection, and exit the frame from the left depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.7537> <22.119> At what time does a red sports car enter the frame from the right, drive past a fallen tree branch blocking the fourth ongoing lane, cross the intersection, and exit the frame from the left?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a green pick-up truck enter the frame from the left, cross the intersection, and exit the frame to the right happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.8425> <17.9937> At what time does a green pick-up truck enter the frame from the left, cross the intersection, and exit the frame to the right?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a gray SUV enter the frame from the right, cross the intersection, and exit the frame to the left depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.4327> <18.8007> At what time does a gray SUV enter the frame from the right, cross the intersection, and exit the frame to the left?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a maroon sedan in the first oncoming lane take a right turn and exit the frame without its right turn signal on depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.2284> <15.2441> At what time does a maroon sedan in the first oncoming lane take a right turn and exit the frame without its right turn signal on?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Hazard___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Hazard___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do the three vehicles\u2014a green SUV in the second oncoming lane, a maroon pickup truck in the third oncoming lane, and a gray SUV in the seventh oncoming lane stop before the stop line at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.0126> <21.3151> At what time do the three vehicles\u2014a green SUV in the second oncoming lane, a maroon pickup truck in the third oncoming lane, and a gray SUV in the seventh oncoming lane stop before the stop line at the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what point do two vehicles, a blue pickup truck and a black car in the oncoming lane, stop at the intersection in a queue, one behind the other?\n depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.2383> <31.2675> At what point do two vehicles, a blue pickup truck and a black car in the oncoming lane, stop at the intersection in a queue, one behind the other?\n",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a green hatchback enter the ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<29.2223> <31.0778> When does a green hatchback enter the ongoing lane?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "When does a red pickup truck pass the bifurcation arrow marking in the oncoming lane?\n happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.9161> <16.9503> When does a red pickup truck pass the bifurcation arrow marking in the oncoming lane?\n",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a red pickup truck in the oncoming lane cross the stop line and turn left while its right rear red turn signal is blinking depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.1764> <19.8039> When does a red pickup truck in the oncoming lane cross the stop line and turn left while its right rear red turn signal is blinking?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "When does the signal on the ongoing lane turn from red to green happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.2418> <14.3087> When does the signal on the ongoing lane turn from red to green?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "During which time period does the left signal turn orange, and then red from green happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.1895> <10.8716> During which time period does the left signal turn orange, and then red from green?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the blue car moving on the third oncoming lane cross the intersection and exit through the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<27.5409> <29.0997> When does the blue car moving on the third oncoming lane cross the intersection and exit through the bottom of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When do the white car in the fifth oncoming lane and the yellow car in the second ongoing lane pass each other at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.7801> <17.7329> When do the white car in the fifth oncoming lane and the yellow car in the second ongoing lane pass each other at the intersection?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a gray car enter from the right to the fifth ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<25.6717> <27.6558> When does a gray car enter from the right to the fifth ongoing lane?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When do the white car in the fifth oncoming lane and the white car in the third ongoing lane pass each other at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.6382> <17.4275> When do the white car in the fifth oncoming lane and the white car in the third ongoing lane pass each other at the intersection?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the white car in the fifth oncoming lane cross the intersection and exit through the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.5661> <19.275> When does the white car in the fifth oncoming lane cross the intersection and exit through the bottom of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a blue pickup truck enter the frame from the bottom right and take a wrong left turn despite the signal light to the left being red depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.941> <15.5826> When does a blue pickup truck enter the frame from the bottom right and take a wrong left turn despite the signal light to the left being red?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a yellow sedan enter from the right side of the frame, cross the intersection, and move toward the left side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.1318> <19.9934> At what time does a yellow sedan enter from the right side of the frame, cross the intersection, and move toward the left side of the frame?",
-    "duration": 20.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do two black sedans driving in the second oncoming lane stop at the signal near the stopline, followed by a black SUV behind them happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.5264> <17.6414> At what time do two black sedans driving in the second oncoming lane stop at the signal near the stopline, followed by a black SUV behind them?",
-    "duration": 20.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "At what time do two individuals collide with each other near the intersection on the left side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.6976> <12.1595> At what time do two individuals collide with each other near the intersection on the left side of the frame?",
-    "duration": 20.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "During what time duration do multiple individuals jaywalk near or around the intersection while the pedestrian signal on the left side of the frame is red happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.6104> <19.0714> During what time duration do multiple individuals jaywalk near or around the intersection while the pedestrian signal on the left side of the frame is red?",
-    "duration": 20.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "At what time duration do the traffic lights change from green to yellow and then to red depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.4578> <16.1723> At what time duration do the traffic lights change from green to yellow and then to red?",
-    "duration": 20.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does the hatchback enter from the right and make a right turn to move into the first ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.153> <21.0108> When does the hatchback enter from the right and make a right turn to move into the first ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a black coupe enter from the right side of the frame, turn left with its left turn signal on, and exit toward the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.528> <10.6309> When does a black coupe enter from the right side of the frame, turn left with its left turn signal on, and exit toward the bottom of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what point does a black coupe enter from the right side of the frame and make a left turn toward the bottom of the frame with its left turn signal on depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.0963> <23.6032> At what point does a black coupe enter from the right side of the frame and make a left turn toward the bottom of the frame with its left turn signal on?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the bicycle on the right of the frame cross the intersection despite the green pedestrian signal and then turn right to proceed into the second ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.8929> <32.3298> When does the bicycle on the right of the frame cross the intersection despite the green pedestrian signal and then turn right to proceed into the second ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does the red emergency vehicle enter from the right side of the frame, cross the intersection, and exit to the left side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.4708> <14.0203> When does the red emergency vehicle enter from the right side of the frame, cross the intersection, and exit to the left side of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do the two vehicles, a red sedan in the first oncoming lane and a black sedan in the second oncoming lane, approach the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.8733> <15.8616> When do the two vehicles, a red sedan in the first oncoming lane and a black sedan in the second oncoming lane, approach the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow bus come to a sudden stop after crashing into a black car depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.5138> <9.5776> When does a yellow bus come to a sudden stop after crashing into a black car?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow bus drag a black sedan to the ongoing lane at the top right of the frame after a collision depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.4862> <8.2987> When does a yellow bus drag a black sedan to the ongoing lane at the top right of the frame after a collision?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow bus collide with a black sedan at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.4528> <3.417> When does a yellow bus collide with a black sedan at the intersection?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a black sedan from the right of the frame enter the intersection while flashing its left rear turn signal happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0536> <2.3018> When does a black sedan from the right of the frame enter the intersection while flashing its left rear turn signal?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7",
-    "question_id": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow bus enter from the left of the frame and turn left at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.2182> <2.3643> When does a yellow bus enter from the left of the frame and turn left at the intersection?",
-    "duration": 11.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "When does a black sedan moving from the bottom left of the frame cross the stop line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.2142> <2.2189> When does a black sedan moving from the bottom left of the frame cross the stop line?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the duration during which the yellow bus drag the black sedan out of the frame and exit from the bottom right of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.0571> <12.8285> What is the duration during which the yellow bus drag the black sedan out of the frame and exit from the bottom right of the frame?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the yellow school bus hit the black sedan driving from the bottom left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.6964> <3.3417> When does the yellow school bus hit the black sedan driving from the bottom left of the frame?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow bus crossing the stop line from the sixth oncoming lane of the top right set of lanes turn left at the intersection without turning its left turn signal on depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0502> <2.5312> When does a yellow bus crossing the stop line from the sixth oncoming lane of the top right set of lanes turn left at the intersection without turning its left turn signal on?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "When do a yellow sedan and the white pickup truck pass through the intersection and slow down while turning left due to a stalled red fire truck ahead happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.2655> <59.5938> When do a yellow sedan and the white pickup truck pass through the intersection and slow down while turning left due to a stalled red fire truck ahead?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a green sports car in the oncoming lane beside the median cross the intersection and turn left to exit from the right of the frame without its left blinker on happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<45.0594> <55.5602> When does a green sports car in the oncoming lane beside the median cross the intersection and turn left to exit from the right of the frame without its left blinker on?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a white hatchback enter from the bottom right of the frame at the yellow signal and turn left to exit from the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<46.6489> <51.5958> When does a white hatchback enter from the bottom right of the frame at the yellow signal and turn left to exit from the left of the frame?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a black coupe enter from the bottom right of the frame, turn left, and proceed to exit from the left of the frame without activating its left blinker happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<43.2176> <48.2095> When does a black coupe enter from the bottom right of the frame, turn left, and proceed to exit from the left of the frame without activating its left blinker?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a red fire truck enter the frame from the left and unexpectedly stall at the intersection on the right of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<34.7204> <40.7236> When does a red fire truck enter the frame from the left and unexpectedly stall at the intersection on the right of the frame?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a green sedan enter from the left of the frame and make a U-turn at the intersection to the left without activating its left blinker, exiting the frame on the left depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.1835> <30.4433> When does a green sedan enter from the left of the frame and make a U-turn at the intersection to the left without activating its left blinker, exiting the frame on the left?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": " When do the two cars beside the median, a yellow sedan and a green SUV in the oncoming lanes, approach the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.8898> <13.7617>  When do the two cars beside the median, a yellow sedan and a green SUV in the oncoming lanes, approach the intersection?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a orange coupe in the first ongoing lane, pass through the intersection and turn right to exit from the left of the frame without its right blinker on happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<30.2414> <35.3452> When does a orange coupe in the first ongoing lane, pass through the intersection and turn right to exit from the left of the frame without its right blinker on?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the blue sedan in the first ongoing lane, cross the intersection and turn right to exit from the left of the frame without its right blinker on depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.1896> <29.1612> When does the blue sedan in the first ongoing lane, cross the intersection and turn right to exit from the left of the frame without its right blinker on?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a bicycle enter from the left of the frame, cross the intersection, and turn left to move on the second ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.1331> <9.6103> At what time does a bicycle enter from the left of the frame, cross the intersection, and turn left to move on the second ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does the motorbike, on the first oncoming lane from the left, pass by the bicycle and the kick scooter, and exit the frame on the left happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.7242> <8.8658> When does the motorbike, on the first oncoming lane from the left, pass by the bicycle and the kick scooter, and exit the frame on the left?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow SUV driving in the first oncoming lane switch to the second oncoming lane without blinking its left turn signal depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.7538> <12.817> At what time does the yellow SUV driving in the first oncoming lane switch to the second oncoming lane without blinking its left turn signal?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do the two vehicles, a bicycle and a kick scooter in the second oncoming lane, approach the stop line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.8192> <18.6252> At what time do the two vehicles, a bicycle and a kick scooter in the second oncoming lane, approach the stop line?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "At what time does the motorbike enter from the right of the frame, cross the intersection, and exit from the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.1498> <18.4665> At what time does the motorbike enter from the right of the frame, cross the intersection, and exit from the left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what point does a blue sedan in the third ongoing lane move to the second ongoing lane after both roads merge together happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.0951> <31.6633> At what point does a blue sedan in the third ongoing lane move to the second ongoing lane after both roads merge together?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what point does a blue sedan enter the third ongoing lane to the left of the median with the 'left-turn' traffic sign, coming from the right side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.2753> <28.0863> At what point does a blue sedan enter the third ongoing lane to the left of the median with the 'left-turn' traffic sign, coming from the right side of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what point does a silver sedan enter the second ongoing lane to the left of the median with the 'left-turn' traffic sign, coming from the bottom right corner of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<22.444> <25.3683> At what point does a silver sedan enter the second ongoing lane to the left of the median with the 'left-turn' traffic sign, coming from the bottom right corner of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what point does a red sedan enter the second ongoing lane to the left of the median with the 'left-turn' traffic sign, coming from the bottom right corner of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.8695> <21.6578> At what point does a red sedan enter the second ongoing lane to the left of the median with the 'left-turn' traffic sign, coming from the bottom right corner of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what point does a blue SUV enter the frame from the bottom and collide with a green pickup truck coming from the other side depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.8856> <18.698> At what point does a blue SUV enter the frame from the bottom and collide with a green pickup truck coming from the other side?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "At what point does a green pickup truck in the third oncoming lane next to the median with the 'left-turn' traffic sign cross the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.3161> <17.0535> At what point does a green pickup truck in the third oncoming lane next to the median with the 'left-turn' traffic sign cross the intersection?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what point does a red sedan in the second oncoming lane to the right of the median with the 'left-turn' traffic sign cross the intersection and exit the frame from the bottom left corner depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.6728> <16.6759> At what point does a red sedan in the second oncoming lane to the right of the median with the 'left-turn' traffic sign cross the intersection and exit the frame from the bottom left corner?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow SUV moving in the wrong direction in the first ongoing lane cross the intersection and exit from the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.7127> <20.4387> When does a yellow SUV moving in the wrong direction in the first ongoing lane cross the intersection and exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a gray hatchback enter from the right side of the frame, turn left, and exit from the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.6063> <14.4303> When does a gray hatchback enter from the right side of the frame, turn left, and exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow SUV moving in the fourth ongoing lane make a U-turn, change lanes, and move in the wrong direction into the first ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.7115> <9.9743> When does a yellow SUV moving in the fourth ongoing lane make a U-turn, change lanes, and move in the wrong direction into the first ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do four vehicles, a black pickup truck, a green pickup truck, another black pickup truck, and a green hatchback, in the second, third, sixth, and seventh oncoming lanes, respectively, approach the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.3518> <20.5832> When do four vehicles, a black pickup truck, a green pickup truck, another black pickup truck, and a green hatchback, in the second, third, sixth, and seventh oncoming lanes, respectively, approach the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "At what point does a yellow hatchback drive over the pedestrian crossing on the left side of the frame as it crosses the intersection from the left side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<31.6567> <32.7041> At what point does a yellow hatchback drive over the pedestrian crossing on the left side of the frame as it crosses the intersection from the left side of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do four vehicles cross the intersection from the left side of the frame to the right, with a blue pickup truck and a blue SUV crossing first, followed closely by a sedan and a dark SUV driving side by side happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.0646> <29.3577> When do four vehicles cross the intersection from the left side of the frame to the right, with a blue pickup truck and a blue SUV crossing first, followed closely by a sedan and a dark SUV driving side by side?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does an orange SUV, driving from the oncoming lane at the top of the frame, make a right turn at the intersection without blinking its right turn signal depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.4259> <25.7935> When does an orange SUV, driving from the oncoming lane at the top of the frame, make a right turn at the intersection without blinking its right turn signal?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what point does a cyclist slow down in the middle of the intersection and later exit toward the bottom right corner of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.8148> <21.5857> At what point does a cyclist slow down in the middle of the intersection and later exit toward the bottom right corner of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "During which time period do two cyclists, one ahead of the other, cross the stop line and the pedestrian crosswalk from the oncoming lanes extending from the top of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.9472> <16.6972> During which time period do two cyclists, one ahead of the other, cross the stop line and the pedestrian crosswalk from the oncoming lanes extending from the top of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a hatchback, driving from the oncoming lane at the top of the frame, make a right turn at the intersection and exit to the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.6182> <16.0359> When does a hatchback, driving from the oncoming lane at the top of the frame, make a right turn at the intersection and exit to the left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "At what time does a motorbike in the oncoming lane, present at the top of the frame, cross the pole displaying the \"One Way\" road sign and exit toward the right side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.3295> <6.7528> At what time does a motorbike in the oncoming lane, present at the top of the frame, cross the pole displaying the \"One Way\" road sign and exit toward the right side of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do two cars, a green SUV followed by a red SUV, cross the intersection by driving straight from the right side to the left side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.3508> <24.0314> When do two cars, a green SUV followed by a red SUV, cross the intersection by driving straight from the right side to the left side of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "At what time does the yellow emergency vehicle in the first oncoming lane turn right and exit to the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<43.3923> <47.6272> At what time does the yellow emergency vehicle in the first oncoming lane turn right and exit to the left of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the yellow SUV, which is wrongfully driving in the first ongoing lane, cross the stop lines and make a right turn at the intersection to exit from the left of the frame without using its right turn signal depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<30.5158> <39.6795> When does the yellow SUV, which is wrongfully driving in the first ongoing lane, cross the stop lines and make a right turn at the intersection to exit from the left of the frame without using its right turn signal?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the yellow SUV in the first oncoming lane turn right and exit to the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.5464> <20.4543> At what time does the yellow SUV in the first oncoming lane turn right and exit to the left of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the green sedan coming from the top in the first oncoming lane shift into the second oncoming lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.0207> <7.2682> When does the green sedan coming from the top in the first oncoming lane shift into the second oncoming lane?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "At what point does the left-turn traffic signal turn red while the signal above the ongoing lane switches to green happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<44.1176> <48.5257> At what point does the left-turn traffic signal turn red while the signal above the ongoing lane switches to green?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "When does a green sports car enter from the right of the frame and move into the first ongoing lane by passing the white and red traffic island bollard and the red \"DO NOT ENTER\" sign happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<26.8047> <28.4151> When does a green sports car enter from the right of the frame and move into the first ongoing lane by passing the white and red traffic island bollard and the red \"DO NOT ENTER\" sign?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a black coupe moving in the first oncoming lane without activating its headlights proceed to cross the intersection and exit from the bottom left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.9052> <13.2297> When does a black coupe moving in the first oncoming lane without activating its headlights proceed to cross the intersection and exit from the bottom left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a gray SUV enter from the right of the frame and move past the pedestrian standing in front of the oncoming lanes and blocking it happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<22.0901> <29.9918> At what time does a gray SUV enter from the right of the frame and move past the pedestrian standing in front of the oncoming lanes and blocking it?",
-    "duration": 30.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When did a green sports car moving behind a gray hatchback change the lane from the second oncoming lane to the third oncoming lane?  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.9008> <18.4484> When did a green sports car moving behind a gray hatchback change the lane from the second oncoming lane to the third oncoming lane? ",
-    "duration": 30.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a gray hatchback in the second oncoming lane from the left cross the forward arrow marking on the lane and approach the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.0032> <18.7563> When does a gray hatchback in the second oncoming lane from the left cross the forward arrow marking on the lane and approach the intersection?",
-    "duration": 30.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a gray hatchback in the first oncoming lane change lanes to the second oncoming lane without activating its turn signal happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.2818> <8.1151> When does a gray hatchback in the first oncoming lane change lanes to the second oncoming lane without activating its turn signal?",
-    "duration": 30.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does a white hatchback in the first oncoming lane from the left turn right to exit from the left of the frame without turning on its right turn signal happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.6743> <15.4517> At what time does a white hatchback in the first oncoming lane from the left turn right to exit from the left of the frame without turning on its right turn signal?",
-    "duration": 30.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a group of pedestrians encroach on the lanes at the intersection, impeding vehicular traffic happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.7344> <12.3321> When does a group of pedestrians encroach on the lanes at the intersection, impeding vehicular traffic?",
-    "duration": 30.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "At what time does the green sports car enter the frame from the bottom and collide with the red SUV approaching in the first oncoming lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.2098> <9.9956> At what time does the green sports car enter the frame from the bottom and collide with the red SUV approaching in the first oncoming lane?",
-    "duration": 10.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the red car in the second oncoming lane change lanes and merge into the first oncoming lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.0402> <7.9045> At what time does the red car in the second oncoming lane change lanes and merge into the first oncoming lane?",
-    "duration": 10.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the red crossover SUV coming from the third oncoming lane begin turning left at the intersection without using the turn indicator and exit the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.0345> <7.7955> At what time does the red crossover SUV coming from the third oncoming lane begin turning left at the intersection without using the turn indicator and exit the frame?",
-    "duration": 10.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the gray SUV enter from the right of the frame, cross the intersection, and exit to the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<27.2311> <30.3966> When does the gray SUV enter from the right of the frame, cross the intersection, and exit to the left of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does the green sedan enter from the right of the frame, cross the intersection, and exit to the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.4215> <27.0258> When does the green sedan enter from the right of the frame, cross the intersection, and exit to the left of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do the two vehicles\u2014a blue SUV and a yellow ambulance\u2014enter from the left of the frame and exit to the right of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.1282> <30.4125> At what time do the two vehicles\u2014a blue SUV and a yellow ambulance\u2014enter from the left of the frame and exit to the right of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the red fire truck enter from the right side of the frame and turn toward the bottom of the frame while blinking the emergency lights happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<22.3937> <26.2529> When does the red fire truck enter from the right side of the frame and turn toward the bottom of the frame while blinking the emergency lights?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "At what time does the blue SUV enter from the turning lane on the right side of the frame and merge into the second ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.187> <25.6238> At what time does the blue SUV enter from the turning lane on the right side of the frame and merge into the second ongoing lane?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "At what time does the black SUV enter from the turning lane on the right side of the frame and merge into the second ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.775> <16.0408> At what time does the black SUV enter from the turning lane on the right side of the frame and merge into the second ongoing lane?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "When does the red sedan entering from the right of the frame cross the intersection and move into the second ongoing lane while the overhead traffic signal turns green happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.732> <20.8059> When does the red sedan entering from the right of the frame cross the intersection and move into the second ongoing lane while the overhead traffic signal turns green?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "At what time does the yellow pickup truck entering from the bottom right of the frame stop to allow the green car to pass happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.2124> <12.4375> At what time does the yellow pickup truck entering from the bottom right of the frame stop to allow the green car to pass?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the green SUV coming from the second oncoming lane make a left turn without using its left turning signal and exit toward the right side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.8868> <12.0929> When does the green SUV coming from the second oncoming lane make a left turn without using its left turning signal and exit toward the right side of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the maroon SUV on the second oncoming lane pass over the stop line, and collide with the yellow ambulance happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.7844> <18.8317> When does the maroon SUV on the second oncoming lane pass over the stop line, and collide with the yellow ambulance?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "In what timeframe does the left turn traffic light above the ongoing lanes at the top of the frame turn from green to yellow to blue, while the other two lights on the pole turn from red to green depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.9325> <12.5227> In what timeframe does the left turn traffic light above the ongoing lanes at the top of the frame turn from green to yellow to blue, while the other two lights on the pole turn from red to green?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the maroon hatchback on the right of the frame cross the stop line, take the right turn, and merge onto the second ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.9091> <16.3866> When does the maroon hatchback on the right of the frame cross the stop line, take the right turn, and merge onto the second ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the timeframe during which the yellow ambulance enters from the bottom, turns to its left through the intersection and collides with the maroon SUV depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.1251> <18.9357> What is the timeframe during which the yellow ambulance enters from the bottom, turns to its left through the intersection and collides with the maroon SUV?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "What is the time duration in which the yellow SUV enters from the right of the frame, crosses the intersection, and exits from the left side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.8007> <14.922> What is the time duration in which the yellow SUV enters from the right of the frame, crosses the intersection, and exits from the left side of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "In what timeframe does the blue SUV on the third oncoming lane cross the stop line, turn to its left without using a turn signal, and cross the intersection to exit the frame from the right happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.1975> <11.4065> In what timeframe does the blue SUV on the third oncoming lane cross the stop line, turn to its left without using a turn signal, and cross the intersection to exit the frame from the right?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When do the sedan, a yellow hatchback, and a green SUV enter the frame one after the other from the left and exit on the right depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.6536> <32.464> When do the sedan, a yellow hatchback, and a green SUV enter the frame one after the other from the left and exit on the right?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do the two vehicles, a green coupe and a yellow ambulance, enter the frame from the top, continue along the first and second oncoming lanes respectively, and exit on the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.0422> <19.0407> When do the two vehicles, a green coupe and a yellow ambulance, enter the frame from the top, continue along the first and second oncoming lanes respectively, and exit on the bottom of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does an SUV enter the frame from the top in the second oncoming lane and approach the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.7987> <28.5079> When does an SUV enter the frame from the top in the second oncoming lane and approach the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When a motorcycle and a bicycle enter from the left of the frame, and the motorbike tilts too close, causing the bicycle to abruptly stop briefly before slowly turning left into the first ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.2727> <31.4069> When a motorcycle and a bicycle enter from the left of the frame, and the motorbike tilts too close, causing the bicycle to abruptly stop briefly before slowly turning left into the first ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what point in time does a black car enter from the right of the frame, turn left without turning its left blinker on, towards the bottom of the frame, and exit depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.9659> <15.1697> At what point in time does a black car enter from the right of the frame, turn left without turning its left blinker on, towards the bottom of the frame, and exit?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Around when do two pickup trucks approach the intersection, with a yellow pickup truck in the fifth lane from the left and a black pickup truck in the sixth lane from the left of the frame behind a black car?   happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.133> <30.7114> Around when do two pickup trucks approach the intersection, with a yellow pickup truck in the fifth lane from the left and a black pickup truck in the sixth lane from the left of the frame behind a black car?  ",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a sky-blue SUV in the sixth oncoming lane cross the solid white line wrongly and change lanes midway to the seventh oncoming lane before stopping at the stop line depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.5701> <27.5519> When does a sky-blue SUV in the sixth oncoming lane cross the solid white line wrongly and change lanes midway to the seventh oncoming lane before stopping at the stop line?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a black car in the sixth oncoming lane come to a stop before the stop line depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.5777> <22.8528> When does a black car in the sixth oncoming lane come to a stop before the stop line?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When do three vehicles, a yellow van, a black hatchback, and a green pickup truck, out of five vehicles moving in a queue, in the first lane from the left of the frame, exit from the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.7468> <29.1266> When do three vehicles, a yellow van, a black hatchback, and a green pickup truck, out of five vehicles moving in a queue, in the first lane from the left of the frame, exit from the left of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a black sedan enter from the right of the frame, turn left with its left blinker on, and exit from the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.0527> <14.8421> When does a black sedan enter from the right of the frame, turn left with its left blinker on, and exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "In what timeframe do the left-turn traffic lights turn from green to red, while the traffic lights above the ongoing lanes turn from red to green happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<26.4195> <32.1785> In what timeframe do the left-turn traffic lights turn from green to red, while the traffic lights above the ongoing lanes turn from red to green?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a light blue hatchback enter the frame from the bottom, turn to its left without giving a left turn signal, and exit the frame from the left with its red taillights turned on happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.3151> <31.02> When does a light blue hatchback enter the frame from the bottom, turn to its left without giving a left turn signal, and exit the frame from the left with its red taillights turned on?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a dark blue pickup truck on the seventh oncoming left turning lane turn to its left without giving a left turn signal and exit the frame on the bottom right happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.6277> <25.8258> When does a dark blue pickup truck on the seventh oncoming left turning lane turn to its left without giving a left turn signal and exit the frame on the bottom right?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a blue pickup truck on the right turning lane turn left and move onto the second oncoming lane from the left depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.7616> <15.5547> When does a blue pickup truck on the right turning lane turn left and move onto the second oncoming lane from the left?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a red fire truck driving on the right turning lane turn to its right without giving a right turn signal, and exit the frame from the left happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.3633> <20.6915> When does a red fire truck driving on the right turning lane turn to its right without giving a right turn signal, and exit the frame from the left?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a green coupe driving on the second oncoming lane turn right and move to the right turning first oncoming lane, and exit the frame on the left depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.9802> <9.7158> When does a green coupe driving on the second oncoming lane turn right and move to the right turning first oncoming lane, and exit the frame on the left?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a red fire truck enter from the right side of the frame and move on the second ongoing lane without a right turning signal depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.5403> <24.7825> When does a red fire truck enter from the right side of the frame and move on the second ongoing lane without a right turning signal?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a green SUV enter from the right side of the frame and move on the second ongoing lane using a right turning signal depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.4714> <17.5354> When does a green SUV enter from the right side of the frame and move on the second ongoing lane using a right turning signal?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the maroon sports car enter from the left side of the frame, cross the intersection, and exit from the right side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<43.1851> <46.8973> At what time does the maroon sports car enter from the left side of the frame, cross the intersection, and exit from the right side of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the green hatchback driving on the first oncoming lane cross the intersection while using a designated right-turning lane and exit from the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.0687> <17.9244> At what time does the green hatchback driving on the first oncoming lane cross the intersection while using a designated right-turning lane and exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow SUV enter from the left side of the frame and collide with a maroon hatchback and a sports car and exit from the left side of the frame after taking an erratic U-turn happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.2341> <40.3749> When does a yellow SUV enter from the left side of the frame and collide with a maroon hatchback and a sports car and exit from the left side of the frame after taking an erratic U-turn?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a white SUV enter from the bottom of the frame, turn left, and exit from the left side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<33.6747> <37.2644> When does a white SUV enter from the bottom of the frame, turn left, and exit from the left side of the frame?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a white sedan move from the bottom of the frame onto the ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<33.4817> <39.0385> When does a white sedan move from the bottom of the frame onto the ongoing lane?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a white hatchback move from the left side of the frame to the right side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.299> <18.5224> When does a white hatchback move from the left side of the frame to the right side of the frame?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a speeding white hatchback moving in the third oncoming lane cross the intersection, turn left, and exit from the right side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.6588> <13.6143> When does a speeding white hatchback moving in the third oncoming lane cross the intersection, turn left, and exit from the right side of the frame?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a white hatchback moving in the second oncoming lane change lanes to the third oncoming lane from the left depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.956> <9.4904> When does a white hatchback moving in the second oncoming lane change lanes to the third oncoming lane from the left?",
-    "duration": 40.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "In what timeframe does a maroon pickup truck enter the frame from the right, cross the intersection, and exit from the left depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.3792> <18.976> In what timeframe does a maroon pickup truck enter the frame from the right, cross the intersection, and exit from the left?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the green hatchback enter from the bottom of the frame, turn left with the turn signals on, and cross the intersection to exit from the left side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.682> <42.8122> At what time does the green hatchback enter from the bottom of the frame, turn left with the turn signals on, and cross the intersection to exit from the left side of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "In what timeframe does the black pick-up truck change lanes from the second oncoming lane to the third oncoming lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.8189> <16.4207> In what timeframe does the black pick-up truck change lanes from the second oncoming lane to the third oncoming lane?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "In what time period do three vehicles, a red pick up truck, a white SUV, and a blue SUV, on the first oncoming lane momentarily stop near the stop line, and then turn to the right and exit from the left side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.7436> <30.3579> In what time period do three vehicles, a red pick up truck, a white SUV, and a blue SUV, on the first oncoming lane momentarily stop near the stop line, and then turn to the right and exit from the left side of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "In what timeframe does the red emergency vehicle move from the first oncoming lane to the second oncoming lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.4184> <12.4933> In what timeframe does the red emergency vehicle move from the first oncoming lane to the second oncoming lane?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the white SUV moving on the second oncoming lane turn onto to the first oncoming lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.3072> <7.0193> When does the white SUV moving on the second oncoming lane turn onto to the first oncoming lane?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow SUV driving in the wrong direction on the first ongoing lane cross the intersection and exit from the bottom right of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.1289> <39.1069> At what time does the yellow SUV driving in the wrong direction on the first ongoing lane cross the intersection and exit from the bottom right of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the yellow bus push the black sedan towards the left after colliding happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.8071> <14.9632> At what time does the yellow bus push the black sedan towards the left after colliding?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time do the black sedan and the yellow bus collide in the intersection?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.315> <4.0177> At what time do the black sedan and the yellow bus collide in the intersection? ",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the yellow bus begin turning left at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.4843> <2.6131> At what time does the yellow bus begin turning left at the intersection?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the yellow bus cross the white stop line at the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0474> <1.0808> At what time does the yellow bus cross the white stop line at the bottom of the frame?",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14",
-    "question_id": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the black sedan in the fifth ongoing lane move out of the white stop line near the intersection?  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0112> <2.384> At what time does the black sedan in the fifth ongoing lane move out of the white stop line near the intersection? ",
-    "duration": 15.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "During what time frame does a black sedan, followed by a white sedan and a yellow ambulance, moving on the fourth oncoming lane from the left of the frame, cross the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.0327> <24.0136> During what time frame does a black sedan, followed by a white sedan and a yellow ambulance, moving on the fourth oncoming lane from the left of the frame, cross the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do the two motorbikes, the first one moving on the second oncoming lane and the second one moving on the fourth oncoming lane from the left of the frame, cross the intersection and exit from the bottom of the frame one after the other depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.0761> <9.7556> When do the two motorbikes, the first one moving on the second oncoming lane and the second one moving on the fourth oncoming lane from the left of the frame, cross the intersection and exit from the bottom of the frame one after the other?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a motorbike entering from the right of the frame take its left turn and cross the intersection without turning on its left turn signal happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.1841> <4.3321> When does a motorbike entering from the right of the frame take its left turn and cross the intersection without turning on its left turn signal?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a motorbike enter from the right of the frame and move along the ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<27.5095> <32.781> When does a motorbike enter from the right of the frame and move along the ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a red sedan enter from the bottom left of the frame, take a left turn with its left turn signal blinking, and exit from the right of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<27.6222> <33.1578> When does a red sedan enter from the bottom left of the frame, take a left turn with its left turn signal blinking, and exit from the right of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do two black coupes enter from the right of the frame and join the ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.5314> <18.5977> When do two black coupes enter from the right of the frame and join the ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a gray hatchback in the second oncoming lane come to a stop before the stop line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.1165> <17.3545> When does a gray hatchback in the second oncoming lane come to a stop before the stop line?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow sedan in the first oncoming lane take a right turn without turning on its right turn signal and exit from the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.1519> <21.5556> When does a yellow sedan in the first oncoming lane take a right turn without turning on its right turn signal and exit from the left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "When does a bicycle in the first oncoming lane cross the right turn arrow happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.5002> <13.9627> When does a bicycle in the first oncoming lane cross the right turn arrow?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a black SUV in the first oncoming lane take a right turn without turning on its right turn signal and exit from the left of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.0116> <13.1155> When does a black SUV in the first oncoming lane take a right turn without turning on its right turn signal and exit from the left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "At what time does a green sedan enter the frame from the right, cross the intersection, and exit the frame to the left happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.6744> <15.251> At what time does a green sedan enter the frame from the right, cross the intersection, and exit the frame to the left?",
-    "duration": 20.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time does a green sports car and a red pickup truck enter the frame from the left, cross the intersection, and exit the frame to the right happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.084> <14.63> At what time does a green sports car and a red pickup truck enter the frame from the left, cross the intersection, and exit the frame to the right?",
-    "duration": 20.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "At what time does a white SUV enter the frame from the right, turn slightly to the right, and continue driving on the last ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.6274> <11.5302> At what time does a white SUV enter the frame from the right, turn slightly to the right, and continue driving on the last ongoing lane?",
-    "duration": 20.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time duration do a red hatchback in the first oncoming lane, a gray SUV in the second oncoming lane, and a yellow sedan in the third oncoming lane drive toward the signal and stop at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.8261> <11.1362> At what time duration do a red hatchback in the first oncoming lane, a gray SUV in the second oncoming lane, and a yellow sedan in the third oncoming lane drive toward the signal and stop at the intersection?",
-    "duration": 20.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3",
-    "question_id": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does an individual wearing a vest and shorts, jogging near the street, exit the frame towards the right depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.0555> <3.3014> At what time does an individual wearing a vest and shorts, jogging near the street, exit the frame towards the right?",
-    "duration": 20.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the white hatchback enter from the bottom of the frame and take a left turn at the intersection to exit from the left of the frame while the left turn signal is red happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.1966> <14.5254> At what time does the white hatchback enter from the bottom of the frame and take a left turn at the intersection to exit from the left of the frame while the left turn signal is red?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the yellow compact SUV enter from the right of the frame and make a right U-turn at the intersection to exit from the right of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.7989> <40.7983> When does the yellow compact SUV enter from the right of the frame and make a right U-turn at the intersection to exit from the right of the frame?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "At what point does the cyan SUV, entering the intersection from the left of the frame, slow down while the yellow compact SUV entering from the right of the frame takes a right U-turn, and then proceed to join the second ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<36.651> <49.4582> At what point does the cyan SUV, entering the intersection from the left of the frame, slow down while the yellow compact SUV entering from the right of the frame takes a right U-turn, and then proceed to join the second ongoing lane?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the maroon coupe enter from the right of the frame and cross the stop line to move into the second ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.4011> <20.178> At what time does the maroon coupe enter from the right of the frame and cross the stop line to move into the second ongoing lane?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the green SUV, coming from the top in the oncoming lane, come to a stop at the stop line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.7301> <20.2575> When does the green SUV, coming from the top in the oncoming lane, come to a stop at the stop line?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "At what point does the left turn signal turn red while the signal above the ongoing lane switches to green depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.1611> <12.3161> At what point does the left turn signal turn red while the signal above the ongoing lane switches to green?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "During which period do a gray car and a red hatchback enter from the left side of the frame, take a left turn, and move on the first and second ongoing lanes, respectively depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.8095> <17.6459> During which period do a gray car and a red hatchback enter from the left side of the frame, take a left turn, and move on the first and second ongoing lanes, respectively?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a green sports enter from the right side of the frame, cross the intersection, and exit from the left side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.5332> <25.0148> When does a green sports enter from the right side of the frame, cross the intersection, and exit from the left side of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a light green sports car change its lane from the first oncoming turning lane from left to the second oncoming lane by crossing the white line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.342> <10.9046> When does a light green sports car change its lane from the first oncoming turning lane from left to the second oncoming lane by crossing the white line?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the green pickup truck on the second oncoming lane approach and then stop at the intersection line depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.6099> <21.7959> When does the green pickup truck on the second oncoming lane approach and then stop at the intersection line?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a black pickup truck on the first oncoming turning lane from the left take a right turn and move towards the right of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<25.3046> <31.6585> When does a black pickup truck on the first oncoming turning lane from the left take a right turn and move towards the right of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a dark green sports car on the first oncoming turning lane from the left take a right turn and exit from the left side of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.7096> <19.7575> When does a dark green sports car on the first oncoming turning lane from the left take a right turn and exit from the left side of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a green pickup truck change its lane from the first oncoming turning lane from left to the second oncoming lane by crossing the white line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.441> <4.6295> When does a green pickup truck change its lane from the first oncoming turning lane from left to the second oncoming lane by crossing the white line?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "At what duration does a black coupe enter from the right of the frame, cross the intersection at the red pedestrian signal, and exit from the bottom left corner of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<26.8365> <31.0221> At what duration does a black coupe enter from the right of the frame, cross the intersection at the red pedestrian signal, and exit from the bottom left corner of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the white SUV enter from the bottom right of the frame, turn left, and exit from the left of the frame while flashing its right blinker depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<22.0131> <25.6344> When does the white SUV enter from the bottom right of the frame, turn left, and exit from the left of the frame while flashing its right blinker?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time frame when the bicycle on the second oncoming lane starts moving straight happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.6246> <33.1545> What is the time frame when the bicycle on the second oncoming lane starts moving straight?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time frame when the orange bike on the third oncoming lane starts moving and takes a left turn to move to the bottom right of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.4756> <33.1593> What is the time frame when the orange bike on the third oncoming lane starts moving and takes a left turn to move to the bottom right of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "During which time period do two cyclists riding bicycles on the second oncoming lane approach and stop at the intersection behind the bicycle happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.5911> <29.13> During which time period do two cyclists riding bicycles on the second oncoming lane approach and stop at the intersection behind the bicycle?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "During which time period do three vehicles on the third oncoming lane approach and stop at the intersection behind the bike and bicycle, with a green SUV in front, a yellow SUV in the middle, and a black sedan in the back happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.552> <30.8264> During which time period do three vehicles on the third oncoming lane approach and stop at the intersection behind the bike and bicycle, with a green SUV in front, a yellow SUV in the middle, and a black sedan in the back?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the time frame when a blue hatchback enters from the right of the frame and takes a right turn to go on the first ongoing lane with the hazard lights on happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.9607> <15.4809> What is the time frame when a blue hatchback enters from the right of the frame and takes a right turn to go on the first ongoing lane with the hazard lights on?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time frame when a green sports car enters from the right of the frame and takes a right turn to go on the first ongoing lane with right turn blinkers on happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.4357> <21.9759> What is the time frame when a green sports car enters from the right of the frame and takes a right turn to go on the first ongoing lane with right turn blinkers on?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "What is the time period when a bicycle enters from the right of the frame, crosses the intersection, and exits from the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.3546> <19.4694> What is the time period when a bicycle enters from the right of the frame, crosses the intersection, and exits from the left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "During which time period does an orange bike enter from the bottom right of the frame and cross the intersection slowly to give way for the blue hatchback, and go on to the first ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.6276> <17.4594> During which time period does an orange bike enter from the bottom right of the frame and cross the intersection slowly to give way for the blue hatchback, and go on to the first ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the time frame when a bicycle enters from the right of the frame and goes on the first ongoing lane when a bicycle lane is next to the lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.1673> <11.0477> What is the time frame when a bicycle enters from the right of the frame and goes on the first ongoing lane when a bicycle lane is next to the lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_9",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time frame when an orange bike enters from the bottom of the frame and takes a left turn to exit from the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.6176> <7.2579> What is the time frame when an orange bike enters from the bottom of the frame and takes a left turn to exit from the left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_10",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "What is the time frame when an orange bike enters from the bottom of the frame and crosses the intersection to go on the first ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.0249> <5.0836> What is the time frame when an orange bike enters from the bottom of the frame and crosses the intersection to go on the first ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_11",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time when a bicycle on the first oncoming lane approaches the intersection and takes a right turn to exit from the left of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.5843> <7.8342> What is the time when a bicycle on the first oncoming lane approaches the intersection and takes a right turn to exit from the left of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_12",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "During which time period does an orange bike on the third oncoming lane approach and stop at the intersection, beside the bicycle depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.1937> <13.3065> During which time period does an orange bike on the third oncoming lane approach and stop at the intersection, beside the bicycle?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_13",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the time frame when a person riding a bicycle on the third oncoming lane approaches and stops at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.1937> <11.2174> What is the time frame when a person riding a bicycle on the third oncoming lane approaches and stops at the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4_14",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the person riding a bicycle on the second oncoming lane approach and stop at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.1341> <8.6461> When does the person riding a bicycle on the second oncoming lane approach and stop at the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the time frame during which a red SUV crosses the ongoing lanes, turns towards the left, and then drives on the oncoming lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.4549> <7.8065> What is the time frame during which a red SUV crosses the ongoing lanes, turns towards the left, and then drives on the oncoming lane?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "When does the traffic signal for the ongoing lanes turn yellow from green happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<31.0592> <31.6637> When does the traffic signal for the ongoing lanes turn yellow from green?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "When does the traffic signal with the arrow direction towards the left side of the frame turn red from green depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.0985> <11.5576> When does the traffic signal with the arrow direction towards the left side of the frame turn red from green?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a red truck enter from the right side of the frame, take a right turn, and drive ahead in the ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.7136> <31.6525> When does a red truck enter from the right side of the frame, take a right turn, and drive ahead in the ongoing lane?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a black car enter from the right side of the frame, take a right turn, and drive ahead in the ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.2248> <25.5434> When does a black car enter from the right side of the frame, take a right turn, and drive ahead in the ongoing lane?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a blue SUV enter from the right of the frame and stop at the intersection line depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.7532> <23.1444> When does a blue SUV enter from the right of the frame and stop at the intersection line?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a partially visible yellow truck enter from the right of the frame and stop at the intersection line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.6411> <20.4226> When does a partially visible yellow truck enter from the right of the frame and stop at the intersection line?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow sports car on the second oncoming lane cross the intersection and exit from the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.9577> <24.8563> When does a yellow sports car on the second oncoming lane cross the intersection and exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a gray car on the second oncoming lane cross the intersection and exit from the bottom of the frame depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.1937> <20.1205> When does a gray car on the second oncoming lane cross the intersection and exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4_9",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a black car enter from the bottom of the frame and cross the intersection to move on the second ongoing lane towards the top of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.3889> <19.2082> When does a black car enter from the bottom of the frame and cross the intersection to move on the second ongoing lane towards the top of the frame?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4_10",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a green car enter from the bottom of the frame, cross the intersection, and take a left turn to exit from the left of the frame while the traffic signal on that lane is red depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.8104> <17.7503> When does a green car enter from the bottom of the frame, cross the intersection, and take a left turn to exit from the left of the frame while the traffic signal on that lane is red?",
-    "duration": 31.6667
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a yellow sports car, driving from the right side of the frame, make a left turn at the intersection towards the bottom of the frame while indicating a right turn happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<39.427> <46.9358> When does a yellow sports car, driving from the right side of the frame, make a left turn at the intersection towards the bottom of the frame while indicating a right turn?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a yellow hatchback, driving from the left side of the frame, make a speedy U-turn at the intersection and exit through the same side happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.187> <40.4871> When does a yellow hatchback, driving from the left side of the frame, make a speedy U-turn at the intersection and exit through the same side?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a white pickup truck on the right side of the frame make a left turn at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<36.927> <40.9372> When does a white pickup truck on the right side of the frame make a left turn at the intersection?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a green pickup truck, driving in the second ongoing lane, make a right turn onto the road extending from the right side of the ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<30.5075> <34.9498> When does a green pickup truck, driving in the second ongoing lane, make a right turn onto the road extending from the right side of the ongoing lane?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "During which time period does a fire truck cross the intersection from the right side of the frame to the left happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.7882> <31.1537> During which time period does a fire truck cross the intersection from the right side of the frame to the left?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does an emergency vehicle use the designated right-turning first oncoming lane to drive straight through the intersection towards the bottom of the frame, resulting in a lane violation happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.3219> <26.2032> When does an emergency vehicle use the designated right-turning first oncoming lane to drive straight through the intersection towards the bottom of the frame, resulting in a lane violation?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "During which time period does a gray SUV, driving from the right side of the frame, use the designated right-turning lane to enter the second ongoing lane without waiting near the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.0056> <14.9039> During which time period does a gray SUV, driving from the right side of the frame, use the designated right-turning lane to enter the second ongoing lane without waiting near the intersection?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do two vehicles, a white sedan followed by an ambulance, driving in the second oncoming lane, shift to the first lane after indicating the turn depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.1385> <11.3732> When do two vehicles, a white sedan followed by an ambulance, driving in the second oncoming lane, shift to the first lane after indicating the turn?",
-    "duration": 50.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "At what point does the left turn signal turn red while the signal above the ongoing lane switches to green happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.9971> <12.5536> At what point does the left turn signal turn red while the signal above the ongoing lane switches to green?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the gray SUV coming from the top in the oncoming third lane stop behind the green sports car that is already stopped at the stop line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.2152> <32.562> When does the gray SUV coming from the top in the oncoming third lane stop behind the green sports car that is already stopped at the stop line?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the maroon SUV enter from the right side of the frame, pass by the traffic island, and join the second ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.0588> <16.523> At what time does the maroon SUV enter from the right side of the frame, pass by the traffic island, and join the second ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do the gray sedan, gray SUV, and the ambulance enter from the right of the frame and stop at the stop line depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.8395> <28.1939> When do the gray sedan, gray SUV, and the ambulance enter from the right of the frame and stop at the stop line?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the green sports car, coming from the top in the third oncoming lane, approach the stop line happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.2368> <19.4136> At what time does the green sports car, coming from the top in the third oncoming lane, approach the stop line?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the red sedan coming from the top in the third oncoming lane cross the intersection and turn left to exit from the right of the frame without using a left turn indicator depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.4961> <12.0621> When does the red sedan coming from the top in the third oncoming lane cross the intersection and turn left to exit from the right of the frame without using a left turn indicator?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a bicycle come from the bottom left of the frame and enter the second ongoing lane while traffic is moving from left to right happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.0239> <12.7203> When does a bicycle come from the bottom left of the frame and enter the second ongoing lane while traffic is moving from left to right?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a bicycle come from the bottom left of the frame and enter the second ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.8733> <8.656> When does a bicycle come from the bottom left of the frame and enter the second ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a greenish-blue pickup truck enter the frame from the right side and accelerate forward, crossing the intersection and exiting from the left side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.7068> <25.0815> When does a greenish-blue pickup truck enter the frame from the right side and accelerate forward, crossing the intersection and exiting from the left side of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When do a person riding an orange motorcycle and a person in a light blue T-shirt riding a scooter travel forward alongsideeach other, coming from the right side of the frame and exiting from the left side of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.0619> <19.0309> When do a person riding an orange motorcycle and a person in a light blue T-shirt riding a scooter travel forward alongsideeach other, coming from the right side of the frame and exiting from the left side of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a person in a light blue T-shirt riding a scooter traveling in the third oncoming lane approach the intersection and stop?  depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.8216> <16.6437> When does a person in a light blue T-shirt riding a scooter traveling in the third oncoming lane approach the intersection and stop? ",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does an orange motorcycle make a right turn from the first oncoming right-turn lane and then abruptly stall, coming to a stop before exiting the frame on the left side depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.1848> <5.2965> When does an orange motorcycle make a right turn from the first oncoming right-turn lane and then abruptly stall, coming to a stop before exiting the frame on the left side?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the white coupe, traveling in the first oncoming turning lane, continue straight and exit from the bottom of the frame instead of turning or using a designated straight lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.2594> <24.2989> At what time does the white coupe, traveling in the first oncoming turning lane, continue straight and exit from the bottom of the frame instead of turning or using a designated straight lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "When does a yellow emergency truck in the second oncoming lane, followed by a blue sedan in the second oncoming lane cross the intersection and exit to the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.5402> <26.591> When does a yellow emergency truck in the second oncoming lane, followed by a blue sedan in the second oncoming lane cross the intersection and exit to the bottom of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "When does a yellow emergency truck driving in the second oncoming lane approach and stop at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.4329> <10.1392> When does a yellow emergency truck driving in the second oncoming lane approach and stop at the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "At what time do three vehicles\u2014a gray car followed by a red sedan and a green car in the third oncoming lane approach and stop at the intersection one after the other?\n\n depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.3829> <14.5831> At what time do three vehicles\u2014a gray car followed by a red sedan and a green car in the third oncoming lane approach and stop at the intersection one after the other?\n\n",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a gray SUV driving in the third oncoming lane cross the intersection, take a left turn and exit to the right side of the frame with its left turn signal on depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.7266> <13.5904> When does a gray SUV driving in the third oncoming lane cross the intersection, take a left turn and exit to the right side of the frame with its left turn signal on?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do three vehicles\u2014a yellow hatchback in the first oncoming lane, a maroon sports car in the second oncoming lane and a green pickup truck in the third oncoming lane on the right side of the frame approach and stop at the intersection depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.6308> <23.1646> When do three vehicles\u2014a yellow hatchback in the first oncoming lane, a maroon sports car in the second oncoming lane and a green pickup truck in the third oncoming lane on the right side of the frame approach and stop at the intersection?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4_6",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the yellow emergency truck slow down at the stop line in the turning lane at the right side and then proceed to merge into the second ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.0422> <32.987> At what time does the yellow emergency truck slow down at the stop line in the turning lane at the right side and then proceed to merge into the second ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4_7",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "When does a maroon sedan entering from the right side of the frame take a right turn at the turning lane to join the second ongoing lane with its right turn signal on depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.1957> <20.709> When does a maroon sedan entering from the right side of the frame take a right turn at the turning lane to join the second ongoing lane with its right turn signal on?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4_8",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does a white SUV entering from the right side of the frame take a right turn at the turning lane to join the second ongoing lane happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.3287> <14.7976> When does a white SUV entering from the right side of the frame take a right turn at the turning lane to join the second ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4_9",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the gray SUV enter from the bottom of the frame, cross the intersection, and move into the second ongoing lane while decelerating and flashing its taillights depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.0882> <24.2551> At what time does the gray SUV enter from the bottom of the frame, cross the intersection, and move into the second ongoing lane while decelerating and flashing its taillights?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4_10",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does a black pickup truck enter from the bottom of the frame, take a left turn at the intersection and exit to the left side of the frame with its left turn signal turned on depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.9967> <17.9822> When does a black pickup truck enter from the bottom of the frame, take a left turn at the intersection and exit to the left side of the frame with its left turn signal turned on?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does a green SUV enter the frame from the left, cross the intersection and exit from the right depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.4457> <18.9779> At what time does a green SUV enter the frame from the left, cross the intersection and exit from the right?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "At what time does the yellow sedan in the first oncoming lane cross the crosswalk to exit the frame from the bottom left depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.7397> <13.566> At what time does the yellow sedan in the first oncoming lane cross the crosswalk to exit the frame from the bottom left?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do the two cars, the green SUV and black SUV, moving in the first ongoing lane, one after the other, come to a stop at the intersection happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.7147> <28.164> When do the two cars, the green SUV and black SUV, moving in the first ongoing lane, one after the other, come to a stop at the intersection?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the gray pickup truck enter from the bottom of the frame and merge onto the second ongoing lane, violating the red traffic signal happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<32.7198> <35.0398> At what time does the gray pickup truck enter from the bottom of the frame and merge onto the second ongoing lane, violating the red traffic signal?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Scene Perception",
-    "question": "During what time does the overhead signal turn from green to yellow to red happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.1546> <18.5237> During what time does the overhead signal turn from green to yellow to red?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "At what time does the red ambulance enter from the right frame, take a left turn, and exit from the bottom left frame while blinking the left indicator depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.2207> <35.5181> At what time does the red ambulance enter from the right frame, take a left turn, and exit from the bottom left frame while blinking the left indicator?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "At what time does the white hatchback enter from the bottom of the frame, take a left turn, and exit from the left side of the frame while signaling the left indicator depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<47.876> <52.708> At what time does the white hatchback enter from the bottom of the frame, take a left turn, and exit from the left side of the frame while signaling the left indicator?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "At what time does the green coupe enter from the bottom of the frame, take a left turn, and exit from the left frame while not giving a left indicator happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<43.5959> <46.7754> At what time does the green coupe enter from the bottom of the frame, take a left turn, and exit from the left frame while not giving a left indicator?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.mp4_4",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do the two vehicles, a black SUV and a black pickup truck, enter from the bottom left of the frame, cross the intersection and exit from the bottom right frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<31.0797> <41.789> When do the two vehicles, a black SUV and a black pickup truck, enter from the bottom left of the frame, cross the intersection and exit from the bottom right frame?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.mp4_5",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do the two vehicles, a green coupe and a blue sedan, enter from the first lane on the set of lanes on the right side of the frame, cross the intersection and exit from the left side happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<29.7547> <37.1004> When do the two vehicles, a green coupe and a blue sedan, enter from the first lane on the set of lanes on the right side of the frame, cross the intersection and exit from the left side?",
-    "duration": 60.0
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a white coupe enter from the bottom right of the frame, turn right, and move into the second ongoing lane without activating its right blinker happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.1631> <20.3752> When does a white coupe enter from the bottom right of the frame, turn right, and move into the second ongoing lane without activating its right blinker?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does a green sports car move slowly in the first oncoming lane at dawn and then stop at the bottom left of the frame without its headlights on?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.4644> <22.2355> When does a green sports car move slowly in the first oncoming lane at dawn and then stop at the bottom left of the frame without its headlights on? ",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Object Recognition",
-    "question": "When does the red fire truck enter from the bottom right of the frame, turn right, and proceed into the first ongoing lane depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.8412> <13.344> When does the red fire truck enter from the bottom right of the frame, turn right, and proceed into the first ongoing lane?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4_0",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "When does the black hatchback with no lights enter the frame from the bottom right and cross the intersection onto the second ongoing lane from the left depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.7997> <26.4122> When does the black hatchback with no lights enter the frame from the bottom right and cross the intersection onto the second ongoing lane from the left?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4_1",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "When does the coupe on the first oncoming lane from the left cross the stop line, turn to its right, and exit the frame, even when the pedestrian signal on the left of the frame is green happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<27.4732> <31.8459> When does the coupe on the first oncoming lane from the left cross the stop line, turn to its right, and exit the frame, even when the pedestrian signal on the left of the frame is green?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4_2",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Counting Problems",
-    "question": "When do the SUV and the motorcycle, standing next to each other in the first and second oncoming lanes from the left, respectively, start moving and exit from the bottom of the frame happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.6538> <28.3538> When do the SUV and the motorcycle, standing next to each other in the first and second oncoming lanes from the left, respectively, start moving and exit from the bottom of the frame?",
-    "duration": 33.3333
-  },
-  {
-    "vid": "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1",
-    "question_id": "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4_3",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "When does the bicycle enter the frame from the right and exit from the left?  happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.1231> <7.4302> When does the bicycle enter the frame from the right and exit from the left? ",
-    "duration": 33.3333
-  }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/smart_spaces_03262025.json b/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/smart_spaces_03262025.json
deleted file mode 100644
index 9c8ed9e83de6f43ffc78fd5ee2fa302ac465df18..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/smart_spaces_03262025.json
+++ /dev/null
@@ -1,2781 +0,0 @@
-[
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_4",
-    "question_id": "GX010070_Clip_4_0",
-    "question": "When does \"A man in a black shirt, followed by three individuals, pass through an opened turnstile gate without scanning a card, and walk forward before standing together.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<6.2949> <20.43> A man in a black shirt, followed by three individuals, pass through an opened turnstile gate without scanning a card, and walk forward before standing together.",
-    "duration": 22.1888
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_4",
-    "question_id": "GX010070_Clip_4_1",
-    "question": "When is \"A man in a white sweatshirt stands in front of a closed turnstile gate, passes through it without scanning a card, walks forward, turns around, and stops.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.4811> <11.4395> A man in a white sweatshirt stands in front of a closed turnstile gate, passes through it without scanning a card, walks forward, turns around, and stops.",
-    "duration": 22.1888
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A woman in a black outfit walking near the man in a white sweatshirt walks towards a passage and enters it, closely following the man in a blue jacket.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.8065> <14.1687> A woman in a black outfit walking near the man in a white sweatshirt walks towards a passage and enters it, closely following the man in a blue jacket.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white sweatshirt walks into the scene and gestures to a man in a black t-shirt to walk away as both walk out of the frame.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.1832> <13.4871> A man in a white sweatshirt walks into the scene and gestures to a man in a black t-shirt to walk away as both walk out of the frame.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white sweatshirt steps into the frame between two tripod stands, takes a few steps towards his right, turns his head back, and eventually walks inside a passage forward.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<45.1386> <52.8692> A man in a white sweatshirt steps into the frame between two tripod stands, takes a few steps towards his right, turns his head back, and eventually walks inside a passage forward.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_3",
-    "question": "At what time in the video does \"Three men are entering a passage, where the man leading the sequence enters the frame from the left of the tripod stand in the foreground while the other two walk through the middle of the two stands.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<43.4678> <49.123> Three men are entering a passage, where the man leading the sequence enters the frame from the left of the tripod stand in the foreground while the other two walk through the middle of the two stands.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_4",
-    "question": "When does \"A man holding a cup is entering through a passage.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.115> <39.054> A man holding a cup is entering through a passage.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_5",
-    "question": "When does \"A man wearing a backpack is entering through a passage.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.7448> <27.2001> A man wearing a backpack is entering through a passage.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_6",
-    "question": "When is \"Two men are entering a passage in a sequence.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.2004> <20.6072> Two men are entering a passage in a sequence.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_7",
-    "question": "At what time in the video does \"Three men are walking inside a passage as the man leading the sequence gestures a man in a black t-shirt towards his left and he stops walking ahead.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.5586> <9.0444> Three men are walking inside a passage as the man leading the sequence gestures a man in a black t-shirt towards his left and he stops walking ahead.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_8",
-    "question": "When is \"A person pushing a trolley opens a door and enters a room, pulling the trolley inside with her.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<0.1388> <10.3006> A person pushing a trolley opens a door and enters a room, pulling the trolley inside with her.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070",
-    "question_id": "GX010070_0",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit and a woman in a blue sweatshirt walk through the turnstile gate nearest to the brown wall that opens without tapping key cards and the gate closes behind them.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.0171> <14.2435> A man in a black outfit and a woman in a blue sweatshirt walk through the turnstile gate nearest to the brown wall that opens without tapping key cards and the gate closes behind them.",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070",
-    "question_id": "GX010070_1",
-    "question": "When does \"A man in a black collared t-shirt walks through the turnstile gate nearest to the railing without scanning a card after another man from the opposite side of the gate taps a card on the scanner and lets him pass.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.6605> <9.5425> A man in a black collared t-shirt walks through the turnstile gate nearest to the railing without scanning a card after another man from the opposite side of the gate taps a card on the scanner and lets him pass.",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070",
-    "question_id": "GX010070_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying a backpack taps a key card on a scanner of the turnstile gate closest to the railings as the panels open, steps back towards his left, and lets another man pass from the opposite direction before crossing the gate himself.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.3188> <12.484> A man carrying a backpack taps a key card on a scanner of the turnstile gate closest to the railings as the panels open, steps back towards his left, and lets another man pass from the opposite direction before crossing the gate himself.",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070",
-    "question_id": "GX010070_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in blue jeans jacket attire walks past the turnstile gate in the middle without tapping a key card as the gate closes behind him.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.2163> <12.0005> A man in blue jeans jacket attire walks past the turnstile gate in the middle without tapping a key card as the gate closes behind him.",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070",
-    "question_id": "GX010070_4",
-    "question": "When does \"A man in a green T-shirt walks through a turnstile gate in the middle without tapping a key card on the gate as it closes after he passes through.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.9821> <7.9402> A man in a green T-shirt walks through a turnstile gate in the middle without tapping a key card on the gate as it closes after he passes through.",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_5",
-    "question_id": "GX010013_Clip_5_0",
-    "question": "At what time in the video does \"The man wearing a brown T-shirt is walking forward and exiting the frame.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.8162> <17.3196> The man wearing a brown T-shirt is walking forward and exiting the frame.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_5",
-    "question_id": "GX010013_Clip_5_1",
-    "question": "When is \"A man wearing a black outfit is jumping over an automated access gate and walking to the center of the hallway.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.3385> <15.3339> A man wearing a black outfit is jumping over an automated access gate and walking to the center of the hallway.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_5",
-    "question_id": "GX010013_Clip_5_2",
-    "question": "When is \"A man wearing a white T-shirt is walking across the floor and exiting the frame.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<9.2618> <12.9858> A man wearing a white T-shirt is walking across the floor and exiting the frame.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_5",
-    "question_id": "GX010013_Clip_5_3",
-    "question": "When does \"A man wearing a brown T-shirt is jumping over an automated access gate and walking to the center of the hallway.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.3264> <8.3922> A man wearing a brown T-shirt is jumping over an automated access gate and walking to the center of the hallway.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_5",
-    "question_id": "GX010013_Clip_5_4",
-    "question": "When is \"Three men are moving to the side of a hallway and exiting the frame.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0234> <5.2806> Three men are moving to the side of a hallway and exiting the frame.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_5",
-    "question_id": "GX010031_Clip_5_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a brown shirt moves and stands beside a tripod.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.5741> <18.0417> A man in a brown shirt moves and stands beside a tripod.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_5",
-    "question_id": "GX010031_Clip_5_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white shirt holds a tripod beside him and then looks up and front.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.6487> <16.9372> A man in a white shirt holds a tripod beside him and then looks up and front.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_5",
-    "question_id": "GX010031_Clip_5_2",
-    "question": "When is \"A man comes running and stands beside a man in a white shirt.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.3746> <17.8493> A man comes running and stands beside a man in a white shirt.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_5",
-    "question_id": "GX010031_Clip_5_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man walks forward and stands beside a tripod.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.9771> <13.1855> A man walks forward and stands beside a tripod.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_5",
-    "question_id": "GX010031_Clip_5_4",
-    "question": "At what point in the video does \"A man comes running, turns around, and stands in the center of the room.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.0345> <10.5299> A man comes running, turns around, and stands in the center of the room.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_5",
-    "question_id": "GX010031_Clip_5_5",
-    "question": "When does \"Three people are stepping and moving backward.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.7037> <5.6485> Three people are stepping and moving backward.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_2",
-    "question_id": "GX010013_Clip_2_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A person wearing a backpack runs into the frame and joins the group of people running.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<11.3207> <15.045> A person wearing a backpack runs into the frame and joins the group of people running.",
-    "duration": 23.0564
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_2",
-    "question_id": "GX010013_Clip_2_1",
-    "question": "When does \"A group of men and a woman start running towards the other end of the lobby and turn towards the right of the wall.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.7652> <15.65> A group of men and a woman start running towards the other end of the lobby and turn towards the right of the wall.",
-    "duration": 23.0564
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_3",
-    "question_id": "GX010011_Clip_3_0",
-    "question": "At what time in the video does \"Three men can be seen entering a room without tapping their cards in a sequence.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.8642> <30.0675> Three men can be seen entering a room without tapping their cards in a sequence.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_3",
-    "question_id": "GX010011_Clip_3_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a black shirt is seen entering a room without tapping his card on the card reader.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.3267> <22.4849> A man wearing a black shirt is seen entering a room without tapping his card on the card reader.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_3",
-    "question_id": "GX010011_Clip_3_2",
-    "question": "When does \"A person wearing a green T-shirt and a sling bag taps a card on a black card reader, opens the door, and enters the room.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.6305> <13.3716> A person wearing a green T-shirt and a sling bag taps a card on a black card reader, opens the door, and enters the room.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_3",
-    "question_id": "GX010011_Clip_3_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a green T-shirt walks down a narrow hallway.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<2.2104> <8.6305> A man in a green T-shirt walks down a narrow hallway.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_0",
-    "question": "When does \"A man wearing a denim jacket exits a door, closes it, and walks out of the frame.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<69.9826> <75.2212> A man wearing a denim jacket exits a door, closes it, and walks out of the frame.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a brown sweater, holding white sheets, exits a door and walks away.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<68.1644> <71.3461> A man in a brown sweater, holding white sheets, exits a door and walks away.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white sweater, holding a silver object, moves out of a door and walks away.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<65.2191> <68.9812> A man in a white sweater, holding a silver object, moves out of a door and walks away.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man, walks in a corridor and enters an open door.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<37.2825> <39.6508> A man, walks in a corridor and enters an open door.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_4",
-    "question": "When is \"A man in a black outfit, holding a black object, opens a door, walks away, and exits the frame.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<57.8344> <65.1777> A man in a black outfit, holding a black object, opens a door, walks away, and exits the frame.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_5",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a black outfit holding a black object comes out from a door, walks, and exits through another door.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.4664> <25.9788> A man in a black outfit holding a black object comes out from a door, walks, and exits through another door.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_6",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater exits a door and walks while holding a black object.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.3679> <6.8638> A man in a white sweater exits a door and walks while holding a black object.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_6",
-    "question_id": "GX010011_Clip_6_0",
-    "question": "When does \"A man opens a door, walks out as the door closes behind him, and continues walking through the corridor.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<27.9616> <35.0684> A man opens a door, walks out as the door closes behind him, and continues walking through the corridor.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_6",
-    "question_id": "GX010011_Clip_6_1",
-    "question": "When does \"A person in a denim jacket walks through the corridor and turns left at the end.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<20.7531> <31.8809> A person in a denim jacket walks through the corridor and turns left at the end.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_6",
-    "question_id": "GX010011_Clip_6_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A person in black attire walks through the corridor and turns left at the end.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<18.5881> <27.3763> A person in black attire walks through the corridor and turns left at the end.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_6",
-    "question_id": "GX010011_Clip_6_3",
-    "question": "When does \"A man in a white T-shirt walks into the room without tapping a card on the door access card reader.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<16.5921> <19.6163> A man in a white T-shirt walks into the room without tapping a card on the door access card reader.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_6",
-    "question_id": "GX010011_Clip_6_4",
-    "question": "When is \"A man wearing black attire and glasses walks through the corridor and tailgates into the room without tapping a card on the door access card reader.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.5146> <14.7827> A man wearing black attire and glasses walks through the corridor and tailgates into the room without tapping a card on the door access card reader.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_6",
-    "question_id": "GX010011_Clip_6_5",
-    "question": "When is \"A man in an orange T-shirt walks through the corridor, takes a card attached to his pants, taps it on the door access card reader next to the door, and enters the room.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.3504> <12.6833> A man in an orange T-shirt walks through the corridor, takes a card attached to his pants, taps it on the door access card reader next to the door, and enters the room.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_8",
-    "question_id": "GX010069_Clip_8_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white shirt is closing a door after a man in a black jacket walks out of the door into the hallway.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<66.1927> <70.6241> A man in a white shirt is closing a door after a man in a black jacket walks out of the door into the hallway.",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_8",
-    "question_id": "GX010069_Clip_8_1",
-    "question": "When does \"A man wearing spectacles walks out of a door that opens, followed by another man who stands at the threshold of the door.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<15.5998> <21.5104> A man wearing spectacles walks out of a door that opens, followed by another man who stands at the threshold of the door.",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_8",
-    "question_id": "GX010069_Clip_8_2",
-    "question": "When is \"A man in a white shirt and a man in a black outfit are knocking on a door.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<6.404> <15.7432> A man in a white shirt and a man in a black outfit are knocking on a door.",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A woman climbs down a flight of stairs while holding cups in their hand and then exits the frame while walking.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.032> <13.0991> A woman climbs down a flight of stairs while holding cups in their hand and then exits the frame while walking.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_1",
-    "question": "When does \"A man in a green T-shirt runs and walks past the open gate without scanning a card and joins the man in white, and they both walk out to the other side.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<25.2235> <27.8816> A man in a green T-shirt runs and walks past the open gate without scanning a card and joins the man in white, and they both walk out to the other side.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a black outfit walks down a flight of stairs and exits the frame while walking forward.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<58.7375> <71.5498> A man in a black outfit walks down a flight of stairs and exits the frame while walking forward.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A person walks up a flight of stairs and exits the frame while walking.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.7609> <20.6113> A person walks up a flight of stairs and exits the frame while walking.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_4",
-    "question": "At what point in the video does \"A woman wearing a blue top scans a key card at a turnstile gate, which opens, and three people follow her to the other side of the gate without scanning their cards.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<65.3309> <74.4002> A woman wearing a blue top scans a key card at a turnstile gate, which opens, and three people follow her to the other side of the gate without scanning their cards.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying a bagpack walks down a flight of stairs and exits the frame while turning towards his left and walking.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<51.6178> <64.8077> A man carrying a bagpack walks down a flight of stairs and exits the frame while turning towards his left and walking.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_6",
-    "question": "When does \"A man wearing a blue jacket scans a key card at a turnstile gate, which opens, and two more men follow him to the other side of the gate without scanning their cards.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<43.3755> <49.9068> A man wearing a blue jacket scans a key card at a turnstile gate, which opens, and two more men follow him to the other side of the gate without scanning their cards.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_7",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweatshirt scans a key card at a turnstile gate, which opens, and he stops at the threshold.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.3162> <21.5392> A man in a white sweatshirt scans a key card at a turnstile gate, which opens, and he stops at the threshold.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_8",
-    "question": "At what time in the video does \"A man scans a key card at a turnstile gate, which opens, and he walks out to the other side.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<3.5158> <6.4371> A man scans a key card at a turnstile gate, which opens, and he walks out to the other side.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_9",
-    "question_id": "GX010069_Clip_9_0",
-    "question": "When is \"A man in a blue jeans jacket taps a key card on the card reader and walks through an open door.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<18.4912> <21.4926> A man in a blue jeans jacket taps a key card on the card reader and walks through an open door.",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_9",
-    "question_id": "GX010069_Clip_9_1",
-    "question": "When is \"A man in an orange sweatshirt taps a key card on to the card reader, opens the door, and enters inside.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<14.2758> <17.04> A man in an orange sweatshirt taps a key card on to the card reader, opens the door, and enters inside.",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_9",
-    "question_id": "GX010069_Clip_9_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a black outfit walks inside an open door without tapping a key card.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.5371> <9.8497> A man wearing a black outfit walks inside an open door without tapping a key card.",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_9",
-    "question_id": "GX010069_Clip_9_3",
-    "question": "When is \"A man in a white sweatshirt taps a key card on a scanner, opens a door, and enters inside, followed by a man in a black outfit who taps a keycard and enters through the open door.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.1173> <8.7347> A man in a white sweatshirt taps a key card on a scanner, opens a door, and enters inside, followed by a man in a black outfit who taps a keycard and enters through the open door.",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_3",
-    "question_id": "GX010071_Clip_3_0",
-    "question": "When does \"Two people are climbing up the stairs and one by one they exit the frame.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.9549> <47.7326> Two people are climbing up the stairs and one by one they exit the frame.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_3",
-    "question_id": "GX010071_Clip_3_1",
-    "question": "When does \"Four men enter the room while some people in the background are entering and exiting the frame.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<42.8781> <54.1782> Four men enter the room while some people in the background are entering and exiting the frame.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_3",
-    "question_id": "GX010071_Clip_3_2",
-    "question": "When does \"A man wearing a black outfit enters the room.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<36.0324> <41.3473> A man wearing a black outfit enters the room.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_3",
-    "question_id": "GX010071_Clip_3_3",
-    "question": "When is \"A man in a black outfit walks into the room and opens a door and closes it.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.2091> <32.0516> A man in a black outfit walks into the room and opens a door and closes it.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_3",
-    "question_id": "GX010071_Clip_3_4",
-    "question": "At what point in the video does \"Three men enter the room sequentially as a man in a red shirt extends his hand while walking, followed by several other people.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<6.7705> <23.6808> Three men enter the room sequentially as a man in a red shirt extends his hand while walking, followed by several other people.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_3",
-    "question_id": "GX010071_Clip_3_5",
-    "question": "At what time in the video does \"Two people are climbing up the stairs and one by one they exit the frame.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<2.2014> <12.6631> Two people are climbing up the stairs and one by one they exit the frame.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_5",
-    "question_id": "GX010029_Clip_5_0",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater moves out from the open door while holding a brown box, closes it, and then walks away.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.6176> <16.7922> A man in a white sweater moves out from the open door while holding a brown box, closes it, and then walks away.",
-    "duration": 25.0584
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_5",
-    "question_id": "GX010029_Clip_5_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black outfit holding a large brown box moves out of the open door and walks away. \" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.4882> <13.7471> A man in a black outfit holding a large brown box moves out of the open door and walks away. ",
-    "duration": 25.0584
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_5",
-    "question_id": "GX010029_Clip_5_2",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit holding a brown box moves out of the open door and walks away.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.1175> <10.6775> A man in a black outfit holding a brown box moves out of the open door and walks away.",
-    "duration": 25.0584
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_6",
-    "question_id": "GX010069_Clip_6_0",
-    "question": "When is \"Two men enter in sequence from a door present at the end of the corridor, walk forward and exit the frame. \" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.4021> <25.0532> Two men enter in sequence from a door present at the end of the corridor, walk forward and exit the frame. ",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_6",
-    "question_id": "GX010069_Clip_6_1",
-    "question": "At what time in the video does \"Two men walk up to a door. A man wearing a brown shirt taps a card on the card reader system, opens the door, and enters, while another man wearing a black jacket tailgates behind him.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.7459> <14.0978> Two men walk up to a door. A man wearing a brown shirt taps a card on the card reader system, opens the door, and enters, while another man wearing a black jacket tailgates behind him.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_6",
-    "question_id": "GX010069_Clip_6_2",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater opens a door located at the end of the corridor, walks forward, and tailgates through an open door on his left.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.3972> <19.2069> A man in a white sweater opens a door located at the end of the corridor, walks forward, and tailgates through an open door on his left.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_6",
-    "question_id": "GX010069_Clip_6_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man walks out through an open door, closes it, and then walks to his left.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<29.6497> <33.3957> A man walks out through an open door, closes it, and then walks to his left.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A person wearing a black jacket can be seen walking through the smart spaces without tapping a card.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.7737> <23.3916> A person wearing a black jacket can be seen walking through the smart spaces without tapping a card.",
-    "duration": 78.6786
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A person wearing a pink outfit walks through the smart spaces without scanning a card.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<22.1539> <25.2121> A person wearing a pink outfit walks through the smart spaces without scanning a card.",
-    "duration": 78.6786
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a green T-shirt and a man in a blue jacket walk through the smart spaces without scanning the cards and exit the frame.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<63.4725> <72.6318> A man in a green T-shirt and a man in a blue jacket walk through the smart spaces without scanning the cards and exit the frame.",
-    "duration": 78.6786
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a white sweater can be seen passing through a smart space while holding a black bag.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<57.9984> <62.2418> A man wearing a white sweater can be seen passing through a smart space while holding a black bag.",
-    "duration": 78.6786
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_4",
-    "question": "When is \"A man wearing a black outfit walks forward and gives a black bag to a man wearing a white sweater.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<52.6403> <58.2234> A man wearing a black outfit walks forward and gives a black bag to a man wearing a white sweater.",
-    "duration": 78.6786
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_5",
-    "question": "When does \"A man wearing a white sweater walks to the smart spaces and scans the card on the scanner.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<50.7976> <52.785> A man wearing a white sweater walks to the smart spaces and scans the card on the scanner.",
-    "duration": 78.6786
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_6",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a black outfit taps the card on the scanner twice and walks through the smart spaces.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<31.9572> <37.4681> A man wearing a black outfit taps the card on the scanner twice and walks through the smart spaces.",
-    "duration": 78.6786
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_7",
-    "question": "At what point in the video does \"People enter the frame and walk through the smart spaces one after the other without scanning cards.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.2262> <27.06> People enter the frame and walk through the smart spaces one after the other without scanning cards.",
-    "duration": 78.6786
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A partially visible person climbs down a staircase and starts walking in the direction of the turnstile gates.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<56.5335> <61.8139> A partially visible person climbs down a staircase and starts walking in the direction of the turnstile gates.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_1",
-    "question": "When is \"A man in a gray pullover walking in the background crosses a turnstile gate that opens and closes after he crosses it.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<4.1899> <13.146> A man in a gray pullover walking in the background crosses a turnstile gate that opens and closes after he crosses it.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_2",
-    "question": "When is \"A woman in a pink top crosses a turnstile gate in the background that opens and closes behind her as she crosses it.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.521> <9.5719> A woman in a pink top crosses a turnstile gate in the background that opens and closes behind her as she crosses it.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_3",
-    "question": "When is \"A man in a black outfit with a white vest underneath shadow punches a partially visible person.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<45.8531> <46.7826> A man in a black outfit with a white vest underneath shadow punches a partially visible person.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_4",
-    "question": "When does \"A man in a black utfit and spectacles and a man in a white outfit with a white vest underneath are speaking to each other and shadow punching.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.0262> <27.3161> A man in a black utfit and spectacles and a man in a white outfit with a white vest underneath are speaking to each other and shadow punching.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_5",
-    "question": "At what time in the video does \"The man in a black outfit with a white vest underneath  pushes a man in a black t-shirt.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.4162> <11.5047> The man in a black outfit with a white vest underneath  pushes a man in a black t-shirt.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_6",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a black outfit with a white vest underneath pushes a man in a black hoodie and spectacles.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.4853> <6.7155> A man in a black outfit with a white vest underneath pushes a man in a black hoodie and spectacles.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_7",
-    "question": "When is \"The man in the blue shirt pushes the man in the black hodded sweatshirt.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.3901> <8.3722> The man in the blue shirt pushes the man in the black hodded sweatshirt.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_8",
-    "question": "At what point in the video does \"Two people push away a man in a white sweatshirt.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<4.4874> <5.4864> Two people push away a man in a white sweatshirt.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_9",
-    "question": "When is \"The man in the black shirt on the left of the man in the white shirt walks forward while shadow boxing toward the man on the right of the man in a white sweatshirt.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<23.778> <25.6458> The man in the black shirt on the left of the man in the white shirt walks forward while shadow boxing toward the man on the right of the man in a white sweatshirt.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_10",
-    "question": "At what point in the video does \"Four people, starting with a man in a blue shirt, a man in a white sweatshirt, a man wearing a white vest underneath his shirt, and a man wearing spectacles, push the man in a black shirt simultaneously.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<40.0073> <44.4557> Four people, starting with a man in a blue shirt, a man in a white sweatshirt, a man wearing a white vest underneath his shirt, and a man wearing spectacles, push the man in a black shirt simultaneously.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_11",
-    "question": "At what point in the video does \"Two individuals are pushing a man wearing spectacles and a black hoodie while the third man wearing a white vest underneath his shirt shadow punches him.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<31.9657> <34.1638> Two individuals are pushing a man wearing spectacles and a black hoodie while the third man wearing a white vest underneath his shirt shadow punches him.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_12",
-    "question": "When does \"Two individuals are pushing the man in a black hoodie and spectacles.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<25.525> <27.0872> Two individuals are pushing the man in a black hoodie and spectacles.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_13",
-    "question": "When is \"A man wearing a black hoodie and spectacles pushes the man in a black shirt standing towards his right.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.5959> <16.8307> A man wearing a black hoodie and spectacles pushes the man in a black shirt standing towards his right.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_6",
-    "question_id": "GX010031_Clip_6_0",
-    "question": "At what time in the video does \"An individual in a black shirt and blue jeans walks toward a black wall.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.5645> <18.0514> An individual in a black shirt and blue jeans walks toward a black wall.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_6",
-    "question_id": "GX010031_Clip_6_1",
-    "question": "At what time in the video does \"An individual with a blurred face passes by.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.519> <15.337> An individual with a blurred face passes by.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_6",
-    "question_id": "GX010031_Clip_6_2",
-    "question": "When does \"An individual in a black shirt moves forward, pushes another man in a white shirt, and then steps back.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.0457> <7.9332> An individual in a black shirt moves forward, pushes another man in a white shirt, and then steps back.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_6",
-    "question_id": "GX010031_Clip_6_3",
-    "question": "When does \"A man in a white shirt pushes another individual standing in front of him in a black shirt.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.9565> <3.4782> A man in a white shirt pushes another individual standing in front of him in a black shirt.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_0",
-    "question": "When is \"Two men in black outfits enter a room with an open door, one after the other, without scanning key cards.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<35.6311> <38.2483> Two men in black outfits enter a room with an open door, one after the other, without scanning key cards.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a green T-shirt enters a room with an open door without scanning a key card.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.9363> <43.9924> A man in a green T-shirt enters a room with an open door without scanning a key card.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a white sweatshirtenters a room with an open door without scanning a key card.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<40.2071> <41.4672> A man wearing a white sweatshirtenters a room with an open door without scanning a key card.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a red sweater and a man in a black outfit enter a room with an open door, one behind the other, without scanning key cards.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<30.8836> <33.4052> A man in a red sweater and a man in a black outfit enter a room with an open door, one behind the other, without scanning key cards.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_4",
-    "question": "When is \"Four people, two men, a woman, and a man wearing spectacles, enter a room with an open door, one after the other, without scanning key cards.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<21.4545> <27.6896> Four people, two men, a woman, and a man wearing spectacles, enter a room with an open door, one after the other, without scanning key cards.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a black outfit enters a room with an open door and walks inside without scanning a card.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.1974> <16.8465> A man wearing a black outfit enters a room with an open door and walks inside without scanning a card.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_6",
-    "question": "When is \"A man in a green t-shirt scans a card on a scanner, opens a door, and stands outside it.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.825> <12.9135> A man in a green t-shirt scans a card on a scanner, opens a door, and stands outside it.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_1",
-    "question_id": "GX010069_Clip_1_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man dressed in green, standing by a doorway, walks inside.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<40.7331> <44.7476> A man dressed in green, standing by a doorway, walks inside.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_1",
-    "question_id": "GX010069_Clip_1_1",
-    "question": "When does \"Multiple people walking in sequence enter the frame and walk through a doorway without scanning their cards on the scanner next to the doorway.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.9019> <41.5794> Multiple people walking in sequence enter the frame and walk through a doorway without scanning their cards on the scanner next to the doorway.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_1",
-    "question_id": "GX010069_Clip_1_2",
-    "question": "When is \"A person dressed in black is walking through a doorway without scanning their card on the scanner next to the doorway.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.0899> <16.5588> A person dressed in black is walking through a doorway without scanning their card on the scanner next to the doorway.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_1",
-    "question_id": "GX010069_Clip_1_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man enters the frame, taps a card on a card scanner on the wall, opens the door beside it, and steps aside.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<5.3704> <15.0456> A man enters the frame, taps a card on a card scanner on the wall, opens the door beside it, and steps aside.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_2",
-    "question_id": "GX010011_Clip_2_0",
-    "question": "When does \"A man wearing spectacles, followed by another man wearing spectacles and carrying a bunch of papers, exits the room with an open door and walks towards the left in a passage.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.7352> <27.7064> A man wearing spectacles, followed by another man wearing spectacles and carrying a bunch of papers, exits the room with an open door and walks towards the left in a passage.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_2",
-    "question_id": "GX010011_Clip_2_1",
-    "question": "When is \"A man in a white sweatshirt exits the room through an open door and goes towards the right of the passage.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<28.3219> <30.6735> A man in a white sweatshirt exits the room through an open door and goes towards the right of the passage.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_2",
-    "question_id": "GX010011_Clip_2_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a maroon sweatshirt walks out of the open door of a room and goes towards the right of the passage.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.3443> <25.4146> A man in a maroon sweatshirt walks out of the open door of a room and goes towards the right of the passage.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_2",
-    "question_id": "GX010011_Clip_2_3",
-    "question": "When is \"Six people walk out of an open door of a room one after the other and take a left.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.5125> <23.2096> Six people walk out of an open door of a room one after the other and take a left.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_2",
-    "question_id": "GX010011_Clip_2_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a green T-shirt exits a room through an open door and takes a left down a passage.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<9.1663> <12.3941> A man in a green T-shirt exits a room through an open door and takes a left down a passage.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a green T-shirt walks in an open door.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.5702> <43.1408> A man wearing a green T-shirt walks in an open door.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_1",
-    "question": "When does \"A man wearing a white sweater can be seen entering a room without tapping his card.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<38.7374> <40.8462> A man wearing a white sweater can be seen entering a room without tapping his card.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_2",
-    "question": "At what point in the video does \"Two men in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards. \" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<33.5442> <37.7678> Two men in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards. ",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_3",
-    "question": "When is \"Two men in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards. \" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.4709> <33.3722> Two men in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards. ",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_4",
-    "question": "When does \"Four individuals in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<19.5956> <27.2191> Four individuals in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a black shirt can be seen entering a room without tapping a card on a black card reader.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.9308> <16.2359> A man wearing a black shirt can be seen entering a room without tapping a card on a black card reader.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_6",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a green T-shirt can be seen tapping a card on a black card reader, opens the door, and stands outside.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<5.6804> <12.1596> A man wearing a green T-shirt can be seen tapping a card on a black card reader, opens the door, and stands outside.",
-    "duration": 60.0934
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_2",
-    "question_id": "GX010029_Clip_2_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man walks to the right after coming out of the door. He opens a door at the end of the corridor, and exits the frame.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<28.1666> <34.8079> A man walks to the right after coming out of the door. He opens a door at the end of the corridor, and exits the frame.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_2",
-    "question_id": "GX010029_Clip_2_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man with a bagpack walks to the right after coming out of the door. He opens a door at the end of the corridor, and exits the frame.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<22.9581> <30.3314> A man with a bagpack walks to the right after coming out of the door. He opens a door at the end of the corridor, and exits the frame.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_2",
-    "question_id": "GX010029_Clip_2_2",
-    "question": "At what time in the video does \"Several people walk out through the door in sequence and exit the frame.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.9146> <28.8404> Several people walk out through the door in sequence and exit the frame.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a jacket walks out of a door, closes it and walks away.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<70.7496> <76.1754> A man wearing a jacket walks out of a door, closes it and walks away.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_1",
-    "question": "When is \"A man in a white t-shirt and a man in an orange t-shirt walk out of a door one by one while holding objects and exit the frame.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<66.0477> <72.2268> A man in a white t-shirt and a man in an orange t-shirt walk out of a door one by one while holding objects and exit the frame.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_2",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit opens and enters through a door and walks while holding a monitor in his right hand.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<57.8792> <66.1147> A man in a black outfit opens and enters through a door and walks while holding a monitor in his right hand.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white outfit walks and enters a door.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.4272> <40.1586> A man in a white outfit walks and enters a door.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_4",
-    "question": "When is \"A person in a black outfit opens a door and walks through it.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.9556> <25.2661> A person in a black outfit opens a door and walks through it.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_5",
-    "question": "When does \"A man holding a monitor walks out from a door and turns towards another door.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<16.2124> <21.3721> A man holding a monitor walks out from a door and turns towards another door.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_6",
-    "question": "When does \"A man in a white t-shirt holding a CPU walks out from a door, turns to his left, and exits the frame.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<3.8851> <7.6669> A man in a white t-shirt holding a CPU walks out from a door, turns to his left, and exits the frame.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_9",
-    "question_id": "GX010029_Clip_9_0",
-    "question": "When does \"A man in a blue jacket enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, and walks through the open door.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.6707> <20.6651> A man in a blue jacket enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, and walks through the open door.",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_9",
-    "question_id": "GX010029_Clip_9_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a brown shirt enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, opens the door, and enters.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<12.3198> <16.2912> A man in a brown shirt enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, opens the door, and enters.",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_9",
-    "question_id": "GX010029_Clip_9_2",
-    "question": "When does \"A man in black attire enters the frame and walks through the open door without tapping the card on the card reader. \" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.332> <9.1595> A man in black attire enters the frame and walks through the open door without tapping the card on the card reader. ",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_9",
-    "question_id": "GX010029_Clip_9_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in black attire enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, and walks through the open door.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<4.486> <8.0743> A man in black attire enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, and walks through the open door.",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_9",
-    "question_id": "GX010029_Clip_9_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, opens the door, and enters.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.5275> <5.8106> A man in a white sweater enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, opens the door, and enters.",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_0",
-    "question": "When is \"A man walks up to a distance and stretches his arms.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<57.4776> <61.6673> A man walks up to a distance and stretches his arms.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_1",
-    "question": "At what point in the video does \"Several men are pushing each other while moving around.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<40.4721> <47.7397> Several men are pushing each other while moving around.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_2",
-    "question": "At what point in the video does \"Several men are pushing each other while moving around.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<32.1317> <36.5245> Several men are pushing each other while moving around.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_3",
-    "question": "When is \"Several men are pushing each other while moving around.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<26.2564> <29.5732> Several men are pushing each other while moving around.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black shirt and blue jeans pushes another man in front of him in black attire.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.9523> <18.4991> A man in a black shirt and blue jeans pushes another man in front of him in black attire.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_5",
-    "question": "At what point in the video does \"A person with a blurred face passes by.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.2674> <14.0314> A person with a blurred face passes by.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_6",
-    "question": "When is \"A person with a blurred face passes by.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.8014> <7.2679> A person with a blurred face passes by.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_7",
-    "question": "When does \"Several men are pushing each other while moving around.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.1261> <14.684> Several men are pushing each other while moving around.",
-    "duration": 62.0954
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_7",
-    "question_id": "GX010029_Clip_7_0",
-    "question": "When does \"A man walks towards a door, taps a card on the card reader beside the door, opens the door, and walks through it while pulling a trolley.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<4.4929> <20.6993> A man walks towards a door, taps a card on the card reader beside the door, opens the door, and walks through it while pulling a trolley.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_0",
-    "question": "At what time in the video does \"Three people walk forward, pass through the open turnstile gate without tapping their cards on the scanner, and exit the frame behind a woman dressed in blue.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<67.2193> <76.1763> Three people walk forward, pass through the open turnstile gate without tapping their cards on the scanner, and exit the frame behind a woman dressed in blue.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_1",
-    "question": "When does \"A woman in a blue sweater holding a laptop walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, walks through the gates as they open, and exits the frame.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<65.0092> <72.9046> A woman in a blue sweater holding a laptop walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, walks through the gates as they open, and exits the frame.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_2",
-    "question": "At what time in the video does \"Two men walk forward, pass through the open turnstile gate without tapping their cards on the scanner, and exit the frame, following a man in a gray jacket.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.5323> <51.1654> Two men walk forward, pass through the open turnstile gate without tapping their cards on the scanner, and exit the frame, following a man in a gray jacket.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_3",
-    "question": "When is \"A man in a gray jacket walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, and walks through the gates as they open and exit the frame.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<38.5752> <50.4022> A man in a gray jacket walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, and walks through the gates as they open and exit the frame.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_4",
-    "question": "When is \"A man in a green T-shirt runs forward, moves through the open turnstile gate without tapping his card on the scanner, and exits the frame, following a man in a white sweater.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<22.2178> <29.3109> A man in a green T-shirt runs forward, moves through the open turnstile gate without tapping his card on the scanner, and exits the frame, following a man in a white sweater.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_5",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, stops, walks forward as the gate opens, and exits the frame.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<13.4495> <28.5917> A man in a white sweater walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, stops, walks forward as the gate opens, and exits the frame.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_6",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in black attire walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner beside it, walks through as the gates open, and exits the frame.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.9283> <8.2748> A man in black attire walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner beside it, walks through as the gates open, and exits the frame.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_6",
-    "question_id": "GX010071_Clip_6_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man standing in front of the turnstile gate in the middle walks towards the gate nearest to the brown walls and walks through its open glass panels without scanning a key card.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.7282> <17.9204> A man standing in front of the turnstile gate in the middle walks towards the gate nearest to the brown walls and walks through its open glass panels without scanning a key card.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_6",
-    "question_id": "GX010071_Clip_6_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A person in a pink outfit walks down a flight of stairs.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<14.0068> <17.9447> A person in a pink outfit walks down a flight of stairs.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_6",
-    "question_id": "GX010071_Clip_6_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black outfit bends down, moves his hand over the metallic frame of a turnstile gate in the middle as its green lights flicker, and the glass panels of the turnstile gate nearest to the brown walls open.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.0314> <15.5762> A man in a black outfit bends down, moves his hand over the metallic frame of a turnstile gate in the middle as its green lights flicker, and the glass panels of the turnstile gate nearest to the brown walls open.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_6",
-    "question_id": "GX010071_Clip_6_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in the all-black outfit pushes the man in a white sweatshirt and takes a few steps backwards. \" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.3299> <7.1613> A man in the all-black outfit pushes the man in a white sweatshirt and takes a few steps backwards. ",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_6",
-    "question_id": "GX010071_Clip_6_4",
-    "question": "When does \"A man in a white sweatshirt pushes a man in an all-black outfit and walks a few steps backwards. \" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.8103> <4.6877> A man in a white sweatshirt pushes a man in an all-black outfit and walks a few steps backwards. ",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_7",
-    "question_id": "GX010011_Clip_7_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man can be seen placing a card on the card reader next to a door, opening the door, and entering the room while pulling a cart.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.1008> <21.7188> A man can be seen placing a card on the card reader next to a door, opening the door, and entering the room while pulling a cart.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_7",
-    "question_id": "GX010011_Clip_7_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man pulls a wheeled cart loaded with objects through a corridor and stops in front of a door.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.3991> <8.1881> A man pulls a wheeled cart loaded with objects through a corridor and stops in front of a door.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_1",
-    "question_id": "GX010071_Clip_1_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a black outfit enters the frame and runs past the group of people; the group of people start running in the same direction as him.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.3091> <11> A man wearing a black outfit enters the frame and runs past the group of people; the group of people start running in the same direction as him.",
-    "duration": 11.0444
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_4",
-    "question_id": "GX010030_Clip_4_0",
-    "question": "When does \"Two people enter the frame as they walk down the stairs. The person in red clothes walks away as another person behind them stops.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.4417> <11.8928> Two people enter the frame as they walk down the stairs. The person in red clothes walks away as another person behind them stops.",
-    "duration": 22.1888
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_4",
-    "question_id": "GX010030_Clip_4_1",
-    "question": "When is \"A woman walks down the stairs.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.1957> <2.3565> A woman walks down the stairs.",
-    "duration": 22.1888
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_4",
-    "question_id": "GX010030_Clip_4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A person wearing a backpack is walking towards a tripod and turns back.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.3077> <22.1466> A person wearing a backpack is walking towards a tripod and turns back.",
-    "duration": 22.1888
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_4",
-    "question_id": "GX010030_Clip_4_3",
-    "question": "When does \"Five people sequentially walk through a turnstile gate nearest to the railing without scanning a card. The gate opens and turns red when the first person approaches and closes when everyone passes through.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.6321> <13.6663> Five people sequentially walk through a turnstile gate nearest to the railing without scanning a card. The gate opens and turns red when the first person approaches and closes when everyone passes through.",
-    "duration": 22.1888
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_4",
-    "question_id": "GX010013_Clip_4_0",
-    "question": "When is \"A man wearing a red sweatshirt can be seen walking out of a doorway and heading towards his right.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<21.7366> <25.3082> A man wearing a red sweatshirt can be seen walking out of a doorway and heading towards his right.",
-    "duration": 28.6953
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_4",
-    "question_id": "GX010013_Clip_4_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a gray T-shirt and holding a white cup is seen walking out of a doorway while going towards his right, followed by a woman wearing a black blazer.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<21.1799> <25.2985> A man wearing a gray T-shirt and holding a white cup is seen walking out of a doorway while going towards his right, followed by a woman wearing a black blazer.",
-    "duration": 28.6953
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_4",
-    "question_id": "GX010013_Clip_4_2",
-    "question": "When is \"A man wearing a black jacket can be seen walking out of a doorway and going towards his right while holding white papers.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.2071> <20.2976> A man wearing a black jacket can be seen walking out of a doorway and going towards his right while holding white papers.",
-    "duration": 28.6953
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_4",
-    "question_id": "GX010013_Clip_4_3",
-    "question": "When does \"Three men can be seen walking out of a doorway in sequence; the first man is wearing a black hoodie, the second man is wearing a denim jacket, and the third man is wearing a green T-shirt while holding a sling bag.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.5239> <23.8843> Three men can be seen walking out of a doorway in sequence; the first man is wearing a black hoodie, the second man is wearing a denim jacket, and the third man is wearing a green T-shirt while holding a sling bag.",
-    "duration": 28.6953
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_4",
-    "question_id": "GX010013_Clip_4_4",
-    "question": "At what time in the video does \"Four men can be seen walking out of a doorway in sequence; the first two individuals are carrying laptops, the third man is holding a white cup, and the fourth man is carrying a backpack.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<8.4264> <16.5234> Four men can be seen walking out of a doorway in sequence; the first two individuals are carrying laptops, the third man is holding a white cup, and the fourth man is carrying a backpack.",
-    "duration": 28.6953
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_4",
-    "question_id": "GX010013_Clip_4_5",
-    "question": "When is \"A man wearing a white sweater can be seen walking out of a doorway.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.9796> <7.6847> A man wearing a white sweater can be seen walking out of a doorway.",
-    "duration": 28.6953
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_8",
-    "question_id": "GX010011_Clip_8_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in the white sweater closes the door.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<66.5303> <70.4343> A man in the white sweater closes the door.",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_8",
-    "question_id": "GX010011_Clip_8_1",
-    "question": "When does \"A man walks out of the room and stands near the door.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<65.3024> <69.8095> A man walks out of the room and stands near the door.",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_8",
-    "question_id": "GX010011_Clip_8_2",
-    "question": "When does \"A man wearing a black jacket walks out of the room and stands near the door.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<17.8622> <23.0952> A man wearing a black jacket walks out of the room and stands near the door.",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_8",
-    "question_id": "GX010011_Clip_8_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in black attire knocks on the door.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.9241> <10.2129> A man in black attire knocks on the door.",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_8",
-    "question_id": "GX010011_Clip_8_4",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater walks through the corridor and knocks on the door.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.7203> <15.4769> A man in a white sweater walks through the corridor and knocks on the door.",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_4",
-    "question_id": "GX010031_Clip_4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A woman in a gray T-shirt, holding a bag, exits beside a partially visible staircase and walks away.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<14.0398> <19.3794> A woman in a gray T-shirt, holding a bag, exits beside a partially visible staircase and walks away.",
-    "duration": 25.2586
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_4",
-    "question_id": "GX010031_Clip_4_1",
-    "question": "At what time in the video does \"Eleven people walk through a doorway in sequence, moving forward between two tripods and exiting the frame. Out of these, three people go to the right of the tripod and one to the left.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<5.3687> <25.148> Eleven people walk through a doorway in sequence, moving forward between two tripods and exiting the frame. Out of these, three people go to the right of the tripod and one to the left.",
-    "duration": 25.2586
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_4",
-    "question_id": "GX010031_Clip_4_2",
-    "question": "When does \"A man in a white T-shirt walks through a doorway, moves forward from between two tripods, and exits the frame.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.9858> <5.8164> A man in a white T-shirt walks through a doorway, moves forward from between two tripods, and exits the frame.",
-    "duration": 25.2586
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man dressed in blue walks through a turnstile gate without using a card on the scanner to open the gate.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.4354> <13.7246> A man dressed in blue walks through a turnstile gate without using a card on the scanner to open the gate.",
-    "duration": 61.061
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A woman wearing a pink top walks through a turnstile gate after using a card on the scanner of the gate to open it.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<0.3471> <7.7707> A woman wearing a pink top walks through a turnstile gate after using a card on the scanner of the gate to open it.",
-    "duration": 61.061
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_2",
-    "question": "When does \"A man wearing black attire walks forward, makes some hand gestures, walks backward, and then stands.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<44.8567> <50.1016> A man wearing black attire walks forward, makes some hand gestures, walks backward, and then stands.",
-    "duration": 61.061
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_3",
-    "question": "At what time in the video does \"Four men push a man wearing black sweatshirt one by one towards each other, before the man in the black sweatshirt exits the frame.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<40.2354> <44.7267> Four men push a man wearing black sweatshirt one by one towards each other, before the man in the black sweatshirt exits the frame.",
-    "duration": 61.061
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_4",
-    "question": "When does \"Three men push a man in a black hoodie and black spectacles towards each other.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<32.0307> <34.6076> Three men push a man in a black hoodie and black spectacles towards each other.",
-    "duration": 61.061
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_5",
-    "question": "When is \"Two men push a man in a black hoodie, and one more man walks towards the man in the black hoodie and makes gestures with fists.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<25.0323> <28.1627> Two men push a man in a black hoodie, and one more man walks towards the man in the black hoodie and makes gestures with fists.",
-    "duration": 61.061
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_6",
-    "question": "At what point in the video does \"A spectacled man in a black hoodie pushes another man dressed in black.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.5704> <17.8751> A spectacled man in a black hoodie pushes another man dressed in black.",
-    "duration": 61.061
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_7",
-    "question": "When does \"A man wearing black attire pushes two men one after the other and then pushes one more man twice in a smart space.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<3.2289> <11.9678> A man wearing black attire pushes two men one after the other and then pushes one more man twice in a smart space.",
-    "duration": 61.061
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_11",
-    "question_id": "GX010011_Clip_11_0",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit walks down a hallway while pushing a dolly and carefully avoiding two tripod in his way.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<18.9733> <25.4219> A man in a black outfit walks down a hallway while pushing a dolly and carefully avoiding two tripod in his way.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_11",
-    "question_id": "GX010011_Clip_11_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a black outfit closes a door.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<17.0598> <18.767> A man in a black outfit closes a door.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_11",
-    "question_id": "GX010011_Clip_11_2",
-    "question": "When does \"A man exits a room while pulling on a door and enters a hallway while pushing a black dolly.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.8641> <15.4288> A man exits a room while pulling on a door and enters a hallway while pushing a black dolly.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_11",
-    "question_id": "GX010011_Clip_11_3",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater walks down the hallway while holding a flat rectangular object in his right hand.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<24.1547> <29.9694> A man in a white sweater walks down the hallway while holding a flat rectangular object in his right hand.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_11",
-    "question_id": "GX010011_Clip_11_4",
-    "question": "When does \"A man holding a flat rectangular object walks down the hallway and exits the frame.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.2818> <3.864> A man holding a flat rectangular object walks down the hallway and exits the frame.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_2",
-    "question_id": "GX010072_Clip_2_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man carrying a computer monitor follows another man through the automatic swing gate without using a card.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.7907> <47.1267> A man carrying a computer monitor follows another man through the automatic swing gate without using a card.",
-    "duration": 48.3817
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_2",
-    "question_id": "GX010072_Clip_2_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater shifts the object in his hands, taps a card on the automatic swing gate, passes through, and continues walking.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<34.6807> <45.8193> A man in a white sweater shifts the object in his hands, taps a card on the automatic swing gate, passes through, and continues walking.",
-    "duration": 48.3817
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_2",
-    "question_id": "GX010072_Clip_2_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater steps forward and raises his left knee to adjust the object in his hands.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<31.2938> <34.7048> A man in a white sweater steps forward and raises his left knee to adjust the object in his hands.",
-    "duration": 48.3817
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_2",
-    "question_id": "GX010072_Clip_2_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying a computer monitor walks towards the automatic swing gate, passes through it, walks straight, stops, and then turns around.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<28.6097> <37.7546> A man carrying a computer monitor walks towards the automatic swing gate, passes through it, walks straight, stops, and then turns around.",
-    "duration": 48.3817
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_2",
-    "question_id": "GX010072_Clip_2_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying a computer monitor in his hands enters, stops, and then walks to his right.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.9767> <22.3192> A man carrying a computer monitor in his hands enters, stops, and then walks to his right.",
-    "duration": 48.3817
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_2",
-    "question_id": "GX010072_Clip_2_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater holding a large black object walks through an automatic swing gate, stops near a brown wall, and turns around.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<1.0102> <11.5058> A man in a white sweater holding a large black object walks through an automatic swing gate, stops near a brown wall, and turns around.",
-    "duration": 48.3817
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_0",
-    "question": "When is \"A man runs through an open turnstile gate without tapping a card on the gate.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<38.1528> <41.7152> A man runs through an open turnstile gate without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_1",
-    "question": "When is \"A man walks through a turnstile gate while pushing a trolley hauling boxes.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<72.0879> <79.1047> A man walks through a turnstile gate while pushing a trolley hauling boxes.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a blue and black jacket holding a rectangular box is walking towards the turnstile gate and goes back.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<68.4611> <72.3285> A man in a blue and black jacket holding a rectangular box is walking towards the turnstile gate and goes back.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_3",
-    "question": "When does \"A man walks, touches the gate, and walks away from the gate.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<60.0643> <66.6717> A man walks, touches the gate, and walks away from the gate.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_4",
-    "question": "When does \"A man approaches the turnstile gates while pushing a trolley and taps the card on the gate.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.6374> <50.8008> A man approaches the turnstile gates while pushing a trolley and taps the card on the gate.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_5",
-    "question": "When is \"A man in a blue and black jacket holding a rectangular box approaches the turnstile gate and walks through it after tapping a card on the gate. \" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<29.2321> <43.2139> A man in a blue and black jacket holding a rectangular box approaches the turnstile gate and walks through it after tapping a card on the gate. ",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_6",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in black clothes approaches the turnstile gate while holding a box.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.3915> <18.2695> A man in black clothes approaches the turnstile gate while holding a box.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_7",
-    "question": "When does \"A man walks through a turnstile gate while pushing a trolley hauling boxes and stops after some distance.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.2939> <30.8256> A man walks through a turnstile gate while pushing a trolley hauling boxes and stops after some distance.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_8",
-    "question": "When is \"A man in a blue and black jacket walks through a turnstile gate while holding a box and stops after some distance.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.0529> <15.4286> A man in a blue and black jacket walks through a turnstile gate while holding a box and stops after some distance.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_9",
-    "question": "At what time in the video does \"A man holding a box walks through a turnstile gate and stops after some distance.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.3364> <9.9927> A man holding a box walks through a turnstile gate and stops after some distance.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_2",
-    "question_id": "GX010071_Clip_2_0",
-    "question": "When does \"The group of people starts running past the pillar in the same direction as the man with the bag.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<10.2676> <16.6271> The group of people starts running past the pillar in the same direction as the man with the bag.",
-    "duration": 23.0564
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_2",
-    "question_id": "GX010071_Clip_2_1",
-    "question": "When is \"A man in a black outfit enters the frame and runs behind a pillar past the group of people.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.6774> <14.842> A man in a black outfit enters the frame and runs behind a pillar past the group of people.",
-    "duration": 23.0564
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_5",
-    "question_id": "GX010030_Clip_5_0",
-    "question": "When does \"A man wearing a gray jacket walks through the gate as it opens again after closing halfway through.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.0209> <11.2805> A man wearing a gray jacket walks through the gate as it opens again after closing halfway through.",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_5",
-    "question_id": "GX010030_Clip_5_1",
-    "question": "When is \"A woman holding a laptop walks through the opened turnstile gate.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.0918> <13.3569> A woman holding a laptop walks through the opened turnstile gate.",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_5",
-    "question_id": "GX010030_Clip_5_2",
-    "question": "When is \"A man dressed in all black and holding white sheets of paper walks through the glass gate as it opens, followed by a woman dressed in blue and holding a laptop.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.3528> <12.3234> A man dressed in all black and holding white sheets of paper walks through the glass gate as it opens, followed by a woman dressed in blue and holding a laptop.",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_5",
-    "question_id": "GX010030_Clip_5_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man with a black backpack walks up to a gate, scans a card, and steps aside as another man in gray passes through the gate from the opposite direction. The man with the backpack then walks through the gate.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.0091> <11.3596> A man with a black backpack walks up to a gate, scans a card, and steps aside as another man in gray passes through the gate from the opposite direction. The man with the backpack then walks through the gate.",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_5",
-    "question_id": "GX010030_Clip_5_4",
-    "question": "When does \"A man in a gray t-shirt walks through the opened turnstile gate as a man dressed in black scans his card causing the doors to open.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.3987> <10.5258> A man in a gray t-shirt walks through the opened turnstile gate as a man dressed in black scans his card causing the doors to open.",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_5",
-    "question_id": "GX010030_Clip_5_5",
-    "question": "When does \"A man in a green t-shirt and a man in a blue jacket and walk through the turnstile gate one by one as it opens. \" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.9772> <11.3711> A man in a green t-shirt and a man in a blue jacket and walk through the turnstile gate one by one as it opens. ",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_2",
-    "question_id": "GX010031_Clip_2_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A person in a black shirt enters the scene running past a white pillar along with a group of people already running.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<11.246> <14.5668> A person in a black shirt enters the scene running past a white pillar along with a group of people already running.",
-    "duration": 23.0564
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_2",
-    "question_id": "GX010031_Clip_2_1",
-    "question": "When is \"Several people with their back profiles visible start running together, after which a man enters the scene running, as the group runs towards the end of the black wall and turns towards their right.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.5872> <15.912> Several people with their back profiles visible start running together, after which a man enters the scene running, as the group runs towards the end of the black wall and turns towards their right.",
-    "duration": 23.0564
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_2",
-    "question_id": "GX010014_Clip_2_0",
-    "question": "When does \"The man in the white outfit taps a key card on the turnstile gate, walks through it as the glass panels open, and exits the frame, followed by another man who does not scan a key card.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<39.7275> <46.1865> The man in the white outfit taps a key card on the turnstile gate, walks through it as the glass panels open, and exits the frame, followed by another man who does not scan a key card.",
-    "duration": 48.3817
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_2",
-    "question_id": "GX010014_Clip_2_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man holding a monitor walks through a turnstile gate that opens without scanning a key card.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<30.6317> <32.626> A man holding a monitor walks through a turnstile gate that opens without scanning a key card.",
-    "duration": 48.3817
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_2",
-    "question_id": "GX010014_Clip_2_2",
-    "question": "When is \"A man holding a black box walks through a turnstile gate that opens without scanning a key card.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<3.1335> <5.4518> A man holding a black box walks through a turnstile gate that opens without scanning a key card.",
-    "duration": 48.3817
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a red top can be seen walking through a smart space.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<27.0776> <31.5605> A man wearing a red top can be seen walking through a smart space.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a gray T-shirt can be seen walking through a smart space.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<44.9724> <48.8403> A man in a gray T-shirt can be seen walking through a smart space.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_2",
-    "question": "When is \"A man in black attire carrying a bag walks through a smart space.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<40.1118> <42.3284> A man in black attire carrying a bag walks through a smart space.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a black jacket can be seen walking through a smart space while holding a piece of paper.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<35.0385> <38.0475> A man wearing a black jacket can be seen walking through a smart space while holding a piece of paper.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a black hoodie can be seen walking through a smart space.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<31.6999> <34.4578> A man wearing a black hoodie can be seen walking through a smart space.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_5",
-    "question": "At what point in the video does \"A woman wearing a black jacket and a pink top can be seen walking through a smart space.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<25.1397> <29.0602> A woman wearing a black jacket and a pink top can be seen walking through a smart space.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_6",
-    "question": "At what point in the video does \"A woman wearing a light blue top can be seen walking through the smart space while holding a laptop.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<16.325> <21.2479> A woman wearing a light blue top can be seen walking through the smart space while holding a laptop.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_7",
-    "question": "When does \"A man wearing a light blue jacket can be seen walking through a smart space.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.0639> <15.16> A man wearing a light blue jacket can be seen walking through a smart space.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_8",
-    "question": "When does \"A man in a green T-shirt with a sling bag walks through a smart space.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.2752> <12.4741> A man in a green T-shirt with a sling bag walks through a smart space.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_9",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater walks through a smart space while carrying a bag.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<3.8469> <7.5598> A man in a white sweater walks through a smart space while carrying a bag.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_5",
-    "question_id": "GX010012_Clip_5_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black outfit walks through a turnstile gate, followed by a woman in a gray shirt, before the gate closes.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<8.0994> <14.6553> A man in a black outfit walks through a turnstile gate, followed by a woman in a gray shirt, before the gate closes.",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_5",
-    "question_id": "GX010012_Clip_5_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A turnstile gate opens as a man in a black jacket taps an access card and walks through it, after letting another man in a black T-shirt pass through the same gate in the opposite direction, after which the gate closes.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.7487> <13.0062> A turnstile gate opens as a man in a black jacket taps an access card and walks through it, after letting another man in a black T-shirt pass through the same gate in the opposite direction, after which the gate closes.",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_5",
-    "question_id": "GX010012_Clip_5_2",
-    "question": "When does \"A man in a green T-shirt walks through a turnstile gate as it opens, followed by another man in a gray shirt, after which the gate closes.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<2.8945> <11.8149> A man in a green T-shirt walks through a turnstile gate as it opens, followed by another man in a gray shirt, after which the gate closes.",
-    "duration": 17.6176
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_0",
-    "question": "When is \"A man in a white T-shirt enters the scene, stands in between two tripod stands, takes a few steps towards his right, turns his head back, and walks forward to enter the passage.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<44.8047> <52.8092> A man in a white T-shirt enters the scene, stands in between two tripod stands, takes a few steps towards his right, turns his head back, and walks forward to enter the passage.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_1",
-    "question": "At what time in the video does \"Three men are walking inside a passage, where the man leading the sequence enters the frame from the left of the tripod stand in the foreground and the other two behind him walk through the middle of the tripod stands.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.9027> <48.9827> Three men are walking inside a passage, where the man leading the sequence enters the frame from the left of the tripod stand in the foreground and the other two behind him walk through the middle of the tripod stands.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black t-shirt holding a cup walks inside a passage.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<36.9558> <39.2183> A man in a black t-shirt holding a cup walks inside a passage.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying a backpack walks inside the entrance of a passage.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<24.0058> <27.3034> A man carrying a backpack walks inside the entrance of a passage.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_4",
-    "question": "At what time in the video does \"Two men walk inside a passage in a sequence.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.1997> <20.7315> Two men walk inside a passage in a sequence.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_5",
-    "question": "When is \"A woman in a black outfit walks inside a passage, closely following a man in a blue jacket.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.6908> <14.2254> A woman in a black outfit walks inside a passage, closely following a man in a blue jacket.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_6",
-    "question": "When does \"A man in a white sweatshirt gestures to a man in a black t-shirt to walk away as both walk out of the frame.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<9.3747> <12.0472> A man in a white sweatshirt gestures to a man in a black t-shirt to walk away as both walk out of the frame.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_7",
-    "question": "When does \"Three men enter a passage as the man leading the sequence gestures a man in a black t-shirt walking towards the passage who stops walking ahead.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.9382> <13.2764> Three men enter a passage as the man leading the sequence gestures a man in a black t-shirt walking towards the passage who stops walking ahead.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_8",
-    "question": "When does \"A person in black attire pushing a cart halts to open a door and enters through it while pulling the cart inside.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.5453> <10.4862> A person in black attire pushing a cart halts to open a door and enters through it while pulling the cart inside.",
-    "duration": 58.0914
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_4",
-    "question_id": "GX010069_Clip_4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man standing at the doorway moves inside the room as the door starts to close.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<25.6329> <26.7376> A man standing at the doorway moves inside the room as the door starts to close.",
-    "duration": 33.0664
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_4",
-    "question_id": "GX010069_Clip_4_1",
-    "question": "When is \"A man taps a card on a reader beside a door, opens it, and stands by the open door.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.8833> <25.7216> A man taps a card on a reader beside a door, opens it, and stands by the open door.",
-    "duration": 33.0664
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_4",
-    "question_id": "GX010069_Clip_4_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying two cardboard boxes walks inside an open door without tapping a key card.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.0198> <19.7137> A man carrying two cardboard boxes walks inside an open door without tapping a key card.",
-    "duration": 33.0664
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_4",
-    "question_id": "GX010069_Clip_4_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man carrying a cardboard box enters through an open door without tapping a key card.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<23.8649> <25.452> A man carrying a cardboard box enters through an open door without tapping a key card.",
-    "duration": 33.0664
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_2",
-    "question_id": "GX010032_Clip_2_0",
-    "question": "At what time in the video does \"The man in black clothes who is holding a monitor tailgates the man in white sweater and walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<42.0578> <45.0499> The man in black clothes who is holding a monitor tailgates the man in white sweater and walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 48.3817
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_2",
-    "question_id": "GX010032_Clip_2_1",
-    "question": "At what time in the video does \"The man wearing a white sweater taps a card on the turnstile gate, then walks through it while holding a black box.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<38.0995> <43.5417> The man wearing a white sweater taps a card on the turnstile gate, then walks through it while holding a black box.",
-    "duration": 48.3817
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_2",
-    "question_id": "GX010032_Clip_2_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing black clothes walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate while holding a monitor.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.8087> <32.6348> A man wearing black clothes walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate while holding a monitor.",
-    "duration": 48.3817
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_2",
-    "question_id": "GX010032_Clip_2_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a white sweater walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate while holding a black box.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.3357> <6.094> A man wearing a white sweater walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate while holding a black box.",
-    "duration": 48.3817
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_4",
-    "question_id": "GX010011_Clip_4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater walks through the corridor carrying a rectangular box, enters the room and places the box on the partially visible table.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<18.0336> <29.1573> A man in a white sweater walks through the corridor carrying a rectangular box, enters the room and places the box on the partially visible table.",
-    "duration": 33.0664
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_4",
-    "question_id": "GX010011_Clip_4_1",
-    "question": "When is \"A man wearing a black shirt walks through the corridor carrying boxes behind a man wearing black attire, enters the room and places the boxes on the partially visible table.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.3219> <23.8732> A man wearing a black shirt walks through the corridor carrying boxes behind a man wearing black attire, enters the room and places the boxes on the partially visible table.",
-    "duration": 33.0664
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_4",
-    "question_id": "GX010011_Clip_4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man dressed in black walks through the corridor, taps a card on the door card reader beside the door, and enters the room.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.9511> <18.8251> A man dressed in black walks through the corridor, taps a card on the door card reader beside the door, and enters the room.",
-    "duration": 33.0664
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_0",
-    "question": "When is \"A man wearing a denim jacket comes out of a door and closes it.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<70.3919> <73.9871> A man wearing a denim jacket comes out of a door and closes it.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a brown shirt walks out of the door while holding papers.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<68.9362> <70.0647> A man wearing a brown shirt walks out of the door while holding papers.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_2",
-    "question": "When does \"A man wearing a white shirt holding a thin silver box can be seen walking in the hallway.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<76.1652> <79.1043> A man wearing a white shirt holding a thin silver box can be seen walking in the hallway.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_3",
-    "question": "When is \"A man wearing a white shirt holding a thin silver box walks out the door into the hallway and stops at the end of the hallway.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<66.2918> <74.5399> A man wearing a white shirt holding a thin silver box walks out the door into the hallway and stops at the end of the hallway.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_4",
-    "question": "When does \"A man holding a monitor enters the frame, walks to the end of the hallway, and turns to his left.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<62.3107> <71.7452> A man holding a monitor enters the frame, walks to the end of the hallway, and turns to his left.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_5",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater picks up a partially visible object and walks towards the door.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<55.1669> <62.2074> A man in a white sweater picks up a partially visible object and walks towards the door.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_6",
-    "question": "When is \"A man wearing a white sweater can be seen handing a bunch of papers to a partially visible person.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<49.7484> <50.5163> A man wearing a white sweater can be seen handing a bunch of papers to a partially visible person.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_7",
-    "question": "When is \"A man wearing a white sweater walks through the door.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<38.7801> <40.4776> A man wearing a white sweater walks through the door.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_8",
-    "question": "At what point in the video does \"A man holding a device resembling a monitor walks out the door and continues walking to the right of the door and exits the frame.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.9087> <18.5135> A man holding a device resembling a monitor walks out the door and continues walking to the right of the door and exits the frame.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_9",
-    "question": "At what time in the video does \"A door opens and a man holding a black box walks out the door and continues walking to the left of the door till he exits the frame.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.8139> <13.4765> A door opens and a man holding a black box walks out the door and continues walking to the left of the door till he exits the frame.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_5",
-    "question_id": "GX010011_Clip_5_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black jacket walks out of a room carrying a box, walks on the floor, and turns left at the end near the wall.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.2997> <20.418> A man in a black jacket walks out of a room carrying a box, walks on the floor, and turns left at the end near the wall.",
-    "duration": 25.0584
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_5",
-    "question_id": "GX010011_Clip_5_1",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater walks out of a room carrying a box, closes the door behind him, walks on the floor, and turns left at the end near the wall.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.6877> <22.9968> A man in a white sweater walks out of a room carrying a box, closes the door behind him, walks on the floor, and turns left at the end near the wall.",
-    "duration": 25.0584
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_5",
-    "question_id": "GX010011_Clip_5_2",
-    "question": "When is \"A door opens, and a man in black attire holding a box walks on the floor and turns left at the end near the wall.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.64> <17.492> A door opens, and a man in black attire holding a box walks on the floor and turns left at the end near the wall.",
-    "duration": 25.0584
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_11",
-    "question_id": "GX010069_Clip_11_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man opens and enters through a door into a corridor and walks out of the frame while carrying an object in his right hand.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.402> <26.6253> A man opens and enters through a door into a corridor and walks out of the frame while carrying an object in his right hand.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_11",
-    "question_id": "GX010069_Clip_11_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black outfit walks out of a white doorway while pushing a dolly in front, closes the door, and walks out of the frame.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<10.5849> <21.1628> A man in a black outfit walks out of a white doorway while pushing a dolly in front, closes the door, and walks out of the frame.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_11",
-    "question_id": "GX010069_Clip_11_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white outfit opens a door, flings it open wide using his foot, and walks through it as it closes behind him.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.4535> <11.9312> A man in a white outfit opens a door, flings it open wide using his foot, and walks through it as it closes behind him.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_11",
-    "question_id": "GX010069_Clip_11_3",
-    "question": "When is \"A man in white outfit walks toward a door while holding an object.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.6367> <6.4597> A man in white outfit walks toward a door while holding an object.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_1",
-    "question_id": "GX010013_Clip_1_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A person in a white sweatshirt gestures to a partially visible person in a blue jacket who walks out of the frame.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.366> <8.5899> A person in a white sweatshirt gestures to a partially visible person in a blue jacket who walks out of the frame.",
-    "duration": 11.0444
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_1",
-    "question_id": "GX010013_Clip_1_1",
-    "question": "When is \"A man in a white shirt starts to run away from the frame, followed by other people standing around him.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.1525> <10.9643> A man in a white shirt starts to run away from the frame, followed by other people standing around him.",
-    "duration": 11.0444
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_1",
-    "question_id": "GX010013_Clip_1_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A partially visible individual with a backpack runs into the frame and exits the scene as a group of people start running in the same direction after he enters the scene.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.8689> <10.9643> A partially visible individual with a backpack runs into the frame and exits the scene as a group of people start running in the same direction after he enters the scene.",
-    "duration": 11.0444
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_5",
-    "question_id": "GX010071_Clip_5_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black outfit walks through a turnstile gate in a smart space without scanning a card and turns towards the camera as the gate closes behind him and the lights on the gate blink green.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<0.0655> <2.4864> A man in a black outfit walks through a turnstile gate in a smart space without scanning a card and turns towards the camera as the gate closes behind him and the lights on the gate blink green.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_5",
-    "question_id": "GX010071_Clip_5_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a black outfit jumps over the turnstile gate without scanning a card but the panels of the gate do not open after he jumps and the lights on the gate blink red once turning green.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.4357> <12.566> A man wearing a black outfit jumps over the turnstile gate without scanning a card but the panels of the gate do not open after he jumps and the lights on the gate blink red once turning green.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_5",
-    "question_id": "GX010071_Clip_5_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a brown sweatshirt runs and jumps over a turnstile gate without scanning a card that opens and closes after he jumps over and the light blinks red once before blinking green.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.8999> <7.3329> A man wearing a brown sweatshirt runs and jumps over a turnstile gate without scanning a card that opens and closes after he jumps over and the light blinks red once before blinking green.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_4",
-    "question_id": "GX010012_Clip_4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A person wearing a white sweater can be seen passing through a smart space, and behind him, four individuals, including a woman, are visible tailgating.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.5633> <11.9945> A person wearing a white sweater can be seen passing through a smart space, and behind him, four individuals, including a woman, are visible tailgating.",
-    "duration": 22.1888
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_4",
-    "question_id": "GX010012_Clip_4_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A person walks down the stairs and exits the frame.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.3969> <6.0927> A person walks down the stairs and exits the frame.",
-    "duration": 22.1888
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_7",
-    "question_id": "GX010069_Clip_7_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man pulling a trolley with some object on it walks forward, places a card over the scanner beside the door, and opens the door. He then walks through the doorway along with the trolley.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.7698> <21.4131> A man pulling a trolley with some object on it walks forward, places a card over the scanner beside the door, and opens the door. He then walks through the doorway along with the trolley.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_8",
-    "question_id": "GX010029_Clip_8_0",
-    "question": "At what point in the video does \"Two men standing near the door move their fingers on the phones in their hands. The man in the green T-shirt with a bag puts his phone away before walking, while the man in a black jacket continues to hold his phone.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<48.3328> <73.9594> Two men standing near the door move their fingers on the phones in their hands. The man in the green T-shirt with a bag puts his phone away before walking, while the man in a black jacket continues to hold his phone.",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_8",
-    "question_id": "GX010029_Clip_8_1",
-    "question": "At what point in the video does \"The people in the group, a few holding objects and a few idly standing, walk away one by one and exit the frame.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<70.0529> <80.2209> The people in the group, a few holding objects and a few idly standing, walk away one by one and exit the frame.",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_8",
-    "question_id": "GX010029_Clip_8_2",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit walks out through the door and stands along with the group of people.\n\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<64.9045> <68.3916> A man in a black outfit walks out through the door and stands along with the group of people.\n",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_8",
-    "question_id": "GX010029_Clip_8_3",
-    "question": "At what point in the video does \"The man in the white outfit shuts the door. \" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<66.3349> <69.3577> The man in the white outfit shuts the door. ",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_8",
-    "question_id": "GX010029_Clip_8_4",
-    "question": "At what point in the video does \"The door opens, and a man in a black jacket holding a few papers walks through the door and stands with the group of people.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<15.599> <21.9327> The door opens, and a man in a black jacket holding a few papers walks through the door and stands with the group of people.",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_8",
-    "question_id": "GX010029_Clip_8_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white outfit and another man in a black outfit walk to the door and knock on it. The man in the white outfit continues to knock.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.7689> <15.4821> A man in a white outfit and another man in a black outfit walk to the door and knock on it. The man in the white outfit continues to knock.",
-    "duration": 85.1184
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_3",
-    "question_id": "GX010069_Clip_3_0",
-    "question": "When does \"Three men walk inside an open door without tapping any key cards on the scanner.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.4493> <30.1721> Three men walk inside an open door without tapping any key cards on the scanner.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_3",
-    "question_id": "GX010069_Clip_3_1",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit walks through an open door without tapping a card on the scanner.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<21.0314> <22.6396> A man in a black outfit walks through an open door without tapping a card on the scanner.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_3",
-    "question_id": "GX010069_Clip_3_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man taps a card on a scanner, turns the handle of a door with his right hand, opens the door, and enters.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<9.053> <12.8454> A man taps a card on a scanner, turns the handle of a door with his right hand, opens the door, and enters.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_1",
-    "question_id": "GX010031_Clip_1_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A group of people start running together.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.1153> <10.9575> A group of people start running together.",
-    "duration": 11.0444
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_1",
-    "question_id": "GX010031_Clip_1_1",
-    "question": "When does \"A man in a black shirt runs towards the group of people who join him in running.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.1593> <10.908> A man in a black shirt runs towards the group of people who join him in running.",
-    "duration": 11.0444
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_0",
-    "question": "When does \"A man in a black jacket walks towards the automatic access control gate in the middle.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<36.0536> <38.574> A man in a black jacket walks towards the automatic access control gate in the middle.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_1",
-    "question": "When does \"A man in a black jacket tailgates another person and passes through an automatic access control gate without scanning his card.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<38.216> <40.422> A man in a black jacket tailgates another person and passes through an automatic access control gate without scanning his card.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_2",
-    "question": "When is \"A man holding a flat rectangular cardboard box scans a card and passes through the automatic access control gate in the middle.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<30.2416> <37.8186> A man holding a flat rectangular cardboard box scans a card and passes through the automatic access control gate in the middle.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a black jacket walks up to an automatic access control gate while carrying a box and attempts to scan a card at the gate.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.374> <31.737> A man in a black jacket walks up to an automatic access control gate while carrying a box and attempts to scan a card at the gate.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_4",
-    "question": "At what point in the video does \"A man holding a cardboard box exits the frame.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<72.3461> <75.6818> A man holding a cardboard box exits the frame.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man pushing a loaded dolly walks through an automatic access control gate without scanning his card.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<72.3156> <76.0615> A man pushing a loaded dolly walks through an automatic access control gate without scanning his card.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_6",
-    "question": "When does \"A man carrying a box walks up to the automatic access control gate and moves his hands in front of the sensors, causing all gates to open.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<68.8393> <72.4409> A man carrying a box walks up to the automatic access control gate and moves his hands in front of the sensors, causing all gates to open.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_7",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit exits the frame.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<64.5809> <66.8726> A man in a black outfit exits the frame.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_8",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit enters the frame and tries to trigger the automatic access control gate by moving his hands in front of the sensor.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<60.801> <64.236> A man in a black outfit enters the frame and tries to trigger the automatic access control gate by moving his hands in front of the sensor.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_9",
-    "question": "When is \"A man pushing a loaded dolly stops in front of a smart space control gate, but the gate fails to open after he attempts to scan a card.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<42.3012> <51.2252> A man pushing a loaded dolly stops in front of a smart space control gate, but the gate fails to open after he attempts to scan a card.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_10",
-    "question": "At what point in the video does \"A man pushing a loaded dolly walks through a smart smart control gate without scanning a card.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.6009> <23.1241> A man pushing a loaded dolly walks through a smart smart control gate without scanning a card.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_11",
-    "question": "At what point in the video does \"A man holding a cardboard box walks through the smart spaces without tapping his card.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.1338> <12.5768> A man holding a cardboard box walks through the smart spaces without tapping his card.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_12",
-    "question": "When does \"A man holding a box walks through the smart spaces without scanning a card.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.9102> <5.3937> A man holding a box walks through the smart spaces without scanning a card.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_0",
-    "question": "When is \"The man in a blue jacket walks through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<67.2592> <69.6162> The man in a blue jacket walks through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_1",
-    "question": "At what time in the video does \"The man in white sweater takes a backpack from a man in black clothes, then walks through the gate and gestures while facing the gate and walks away.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<55.6432> <63.14> The man in white sweater takes a backpack from a man in black clothes, then walks through the gate and gestures while facing the gate and walks away.",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A woman in pink clothes is walking through the turnstile gate nearest to the railing without tapping a card on the gate.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.6767> <24.3161> A woman in pink clothes is walking through the turnstile gate nearest to the railing without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_3",
-    "question": "When is \"The man in an all-black outfit gives a backpack to the man in the white outfit and walks away. \" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<55.2308> <59.2572> The man in an all-black outfit gives a backpack to the man in the white outfit and walks away. ",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_4",
-    "question": "When does \"A woman walks out of a door; she turns around after a few steps and walks.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<34.3926> <37.8357> A woman walks out of a door; she turns around after a few steps and walks.",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_5",
-    "question": "At what point in the video does \"Two people are climbing the staircase and they exit the frame. \" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.8073> <31.9312> Two people are climbing the staircase and they exit the frame. ",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_6",
-    "question": "When does \"A person climbs down the staircase.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.6007> <13.0916> A person climbs down the staircase.",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_7",
-    "question": "At what point in the video does \"The man in a green T-shirt walks through the turnstile in the middle without tapping a card on the gate.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<66.9551> <70.1771> The man in a green T-shirt walks through the turnstile in the middle without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_8",
-    "question": "At what time in the video does \"The man in the white outfit walks towards the turnstile gate in the middle, taps a card, and turns around.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<49.4493> <54.557> The man in the white outfit walks towards the turnstile gate in the middle, taps a card, and turns around.",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_9",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in an all-black outfit taps a card on the turnstile gate near the railing and walks through it.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<32.189> <37.3511> A man in an all-black outfit taps a card on the turnstile gate near the railing and walks through it.",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_10",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in black clothes is walking through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.8673> <24.4277> A man in black clothes is walking through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_11",
-    "question": "When does \"A man in a blue jacket is walking through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.2476> <20.8728> A man in a blue jacket is walking through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_12",
-    "question": "When does \"A man in a green T-shirt is walking through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.3396> <15.5128> A man in a green T-shirt is walking through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_13",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in black clothes is walking through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<6.9328> <8.6056> A man in black clothes is walking through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_14",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater walks through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.0658> <4.6436> A man in a white sweater walks through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_0",
-    "question": "When is \"A man in a black T-shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<44.7713> <49.3455> A man in a black T-shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_1",
-    "question": "When does \"A man with a backpack enters the frame and walks through a turnstile gate.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<39.0359> <43.9618> A man with a backpack enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_2",
-    "question": "When is \"A man in a black jacket holding a piece of paper enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<34.6558> <39.1025> A man in a black jacket holding a piece of paper enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in an all black attire enters the frame and walks through a turnstile gate.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<30.9079> <34.3577> A man in an all black attire enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_4",
-    "question": "When does \"A person in a gray jacket walks down a staircase and exits the frame.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<30.2866> <38.9106> A person in a gray jacket walks down a staircase and exits the frame.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_5",
-    "question": "When is \"A man in an orange sweater enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<25.7503> <30.9703> A man in an orange sweater enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_6",
-    "question": "When is \"A person with long hair wearing an all black attire enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.9132> <29.9724> A person with long hair wearing an all black attire enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_7",
-    "question": "At what point in the video does \"Three people are walking down a staircase and then walk out of the frame.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.8182> <32.7725> Three people are walking down a staircase and then walk out of the frame.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_8",
-    "question": "When is \"A woman holding a laptop enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<15.5495> <23.4601> A woman holding a laptop enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_9",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a light blue shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<11.7142> <16.6437> A man in a light blue shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_10",
-    "question": "When is \"A man in a green T-shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.2123> <13.048> A man in a green T-shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_11",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.8> <7.8762> A man in a white sweater enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_0",
-    "question": "At what point in the video does \"The man in a blue-black-gray T-shirt holding a box moves out of the turnstile gate.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.4815> <14.7476> The man in a blue-black-gray T-shirt holding a box moves out of the turnstile gate.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_1",
-    "question": "At what point in the video does \"The man in a blue-black-gray T-shirt walks to the turnstile gate, swings his hand in front of the device, and the man pushing a cart walks through the turnstile gate.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<70.2185> <78.2785> The man in a blue-black-gray T-shirt walks to the turnstile gate, swings his hand in front of the device, and the man pushing a cart walks through the turnstile gate.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_2",
-    "question": "At what point in the video does \"The man in a black outfit enters the frame and hovers his hand over the turnstile gate, but the man pushing the cart fails to walk through the turnstile gate.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<61.3493> <66.5293> The man in a black outfit enters the frame and hovers his hand over the turnstile gate, but the man pushing the cart fails to walk through the turnstile gate.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_3",
-    "question": "When does \"A man pushing a cart with many objects walks towards the smart space and stops near the middle turnstile gate.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.9882> <46.8783> A man pushing a cart with many objects walks towards the smart space and stops near the middle turnstile gate.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_4",
-    "question": "When is \"The man in the black outfit tailgates through the turnstile gate without tapping the card.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<38.9625> <41.4506> The man in the black outfit tailgates through the turnstile gate without tapping the card.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_5",
-    "question": "When does \"The man wearing a blue-gray-black T-shirt taps the card reader and walks through the turnstile gate.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<30.726> <38.9613> The man wearing a blue-gray-black T-shirt taps the card reader and walks through the turnstile gate.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_6",
-    "question": "When does \"A man wearing a black outfit holding a box walks towards the turnstile gate and taps the card to open it, but fails.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<15.7275> <32.2715> A man wearing a black outfit holding a box walks towards the turnstile gate and taps the card to open it, but fails.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_7",
-    "question": "When does \"A man pushing a cart with objects on it walks through the smart space.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.4504> <25.0132> A man pushing a cart with objects on it walks through the smart space.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_8",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in black attire holding a box walks through the smart space.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.8407> <7.5917> A man in black attire holding a box walks through the smart space.",
-    "duration": 79.1124
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_9",
-    "question_id": "GX010011_Clip_9_0",
-    "question": "When does \"A man in blue jacket taps a card on the card reader and enters the room.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.3193> <21.6147> A man in blue jacket taps a card on the card reader and enters the room.",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_9",
-    "question_id": "GX010011_Clip_9_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in an orange sweater taps a card on the card reader, opens the door, and walks inside the room.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<13.0586> <18.142> A man in an orange sweater taps a card on the card reader, opens the door, and walks inside the room.",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_9",
-    "question_id": "GX010011_Clip_9_2",
-    "question": "At what point in the video does \"Another man in black attire tailgates and walks inside the room without tapping a card on the card reader.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.5024> <10.0497> Another man in black attire tailgates and walks inside the room without tapping a card on the card reader.",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_9",
-    "question_id": "GX010011_Clip_9_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in black attire taps the card on the card reader and walks through the door.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<5.7116> <9.0043> A man in black attire taps the card on the card reader and walks through the door.",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_9",
-    "question_id": "GX010011_Clip_9_4",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater taps the card on the card reader, opens the door, and walks through the door.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.0321> <7.0598> A man in a white sweater taps the card on the card reader, opens the door, and walks through the door.",
-    "duration": 39.0724
-  },
-  {
-    "vid": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed",
-    "question_id": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4_0",
-    "question": "When does \"A man wearing a red striped shirt tailgates through the door without scanning the card, right behind the man in a gray shirt, and closes the door.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.5385> <9.9335> A man wearing a red striped shirt tailgates through the door without scanning the card, right behind the man in a gray shirt, and closes the door.",
-    "duration": 14.5385
-  },
-  {
-    "vid": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed",
-    "question_id": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4_1",
-    "question": "When does \"A man in a gray shirt scans a card on a cad scanner and walks through the door.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.2414> <8.1266> A man in a gray shirt scans a card on a cad scanner and walks through the door.",
-    "duration": 14.5385
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_11",
-    "question_id": "GX010029_Clip_11_0",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater, holding an object, walks toward a door at the end, opens it, and walks out through the door.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.3781> <11.603> A man in a white sweater, holding an object, walks toward a door at the end, opens it, and walks out through the door.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_11",
-    "question_id": "GX010029_Clip_11_1",
-    "question": "When is \"A man in black attire exits a side door, closes it, and walks away while pushing a black trolley with a silver handle.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<10.8176> <20.0628> A man in black attire exits a side door, closes it, and walks away while pushing a black trolley with a silver handle.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_11",
-    "question_id": "GX010029_Clip_11_2",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater enters a corridor through a door at the end, walks in, and exits the frame while carrying a silver object.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.1074> <25.8391> A man in a white sweater enters a corridor through a door at the end, walks in, and exits the frame while carrying a silver object.",
-    "duration": 30.0634
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_3",
-    "question_id": "GX010029_Clip_3_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man walks toward a side door, taps the card on the card reader system beside the door, opens the door, and walks inside.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.484> <12.3672> A man walks toward a side door, taps the card on the card reader system beside the door, opens the door, and walks inside.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_3",
-    "question_id": "GX010029_Clip_3_1",
-    "question": "When does \"Four men sequentially walk toward the open door and walk through it.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.668> <29.3759> Four men sequentially walk toward the open door and walk through it.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_6",
-    "question_id": "GX010013_Clip_6_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in the black outfit holding a cup in his hand walks out of the frame.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.7782> <17.7229> A man in the black outfit holding a cup in his hand walks out of the frame.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_6",
-    "question_id": "GX010013_Clip_6_1",
-    "question": "When does \"A man enters the frame pushing a blue trolley with cleaning objects in it.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.094> <18.0403> A man enters the frame pushing a blue trolley with cleaning objects in it.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_6",
-    "question_id": "GX010013_Clip_6_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying a backpack passes by from behind the man in a black shirt and walks toward a turnstile gate.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.488> <18.0471> A man carrying a backpack passes by from behind the man in a black shirt and walks toward a turnstile gate.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_6",
-    "question_id": "GX010013_Clip_6_3",
-    "question": "When does \"A man in a black shirt approaches a man in a white shirt and slightly pushes him. Then he walks back to the initial position.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.6601> <7.0823> A man in a black shirt approaches a man in a white shirt and slightly pushes him. Then he walks back to the initial position.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_6",
-    "question_id": "GX010013_Clip_6_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white shirt slightly pushes a man in a black shirt and then walks backward.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.12> <4.0113> A man in a white shirt slightly pushes a man in a black shirt and then walks backward.",
-    "duration": 18.0514
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_4",
-    "question_id": "GX010029_Clip_4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater holding a box, walks toward a door opened by another man and enters it.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<22.4008> <24.8908> A man in a white sweater holding a box, walks toward a door opened by another man and enters it.",
-    "duration": 33.0664
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_4",
-    "question_id": "GX010029_Clip_4_1",
-    "question": "When is \"A man in a black outfit holding two boxes walks toward a door opened by another man in a black shirt and enters it.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<14.2142> <19.0935> A man in a black outfit holding two boxes walks toward a door opened by another man in a black shirt and enters it.",
-    "duration": 33.0664
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_4",
-    "question_id": "GX010029_Clip_4_2",
-    "question": "When does \"A man in a black shirt walks toward a door, taps a card on the card reader next to the door, and then opens it.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.0508> <18.0368> A man in a black shirt walks toward a door, taps a card on the card reader next to the door, and then opens it.",
-    "duration": 33.0664
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a gray T-shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card while holding papers.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<45.804> <48.1322> A man wearing a gray T-shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card while holding papers.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man carrying a bag can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<40.0608> <42.483> A man carrying a bag can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_2",
-    "question": "When does \"A man wearing a black jacket can be seen walking through a smart space without tapping a card while holding papers.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<35.6694> <38.1468> A man wearing a black jacket can be seen walking through a smart space without tapping a card while holding papers.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_3",
-    "question": "When does \"A man wearing a black hoodie can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<31.7669> <34.5803> A man wearing a black hoodie can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_4",
-    "question": "When does \"A man wearing a brown shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<26.7634> <30.452> A man wearing a brown shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_5",
-    "question": "When does \"A woman wearing a black blazer can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<25.3793> <28.129> A woman wearing a black blazer can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_6",
-    "question": "When does \"A woman wearing a blue top can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.917> <19.9873> A woman wearing a blue top can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_7",
-    "question": "When does \"A man wearing a denim jacket can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.4529> <15.4514> A man wearing a denim jacket can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_8",
-    "question": "When is \"A man wearing a green t-shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.2234> <11.3653> A man wearing a green t-shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_9",
-    "question": "At what point in the video does \"A person wearing a white sweater can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<3.3214> <6.0546> A person wearing a white sweater can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_5",
-    "question_id": "GX010069_Clip_5_0",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater moves out of a room while holding a brown box, walks away, and closes the door behind him.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<14.2489> <17.6644> A man in a white sweater moves out of a room while holding a brown box, walks away, and closes the door behind him.",
-    "duration": 25.0584
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_5",
-    "question_id": "GX010069_Clip_5_1",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit moves out of the door and walks away while holding a small brown box.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.8487> <11.5317> A man in a black outfit moves out of the door and walks away while holding a small brown box.",
-    "duration": 25.0584
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_5",
-    "question_id": "GX010069_Clip_5_2",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit moves out of the door and walks away while holding a large brown box.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.6504> <14.6803> A man in a black outfit moves out of the door and walks away while holding a large brown box.",
-    "duration": 25.0584
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_0",
-    "question": "When is \"Three individuals, two dressed in black and one dressed in orange tailgate a woman in a blue sweater and walk through an access control gate without scanning their cards.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<69.0377> <75.4312> Three individuals, two dressed in black and one dressed in orange tailgate a woman in a blue sweater and walk through an access control gate without scanning their cards.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_1",
-    "question": "When does \"A woman in a blue sweater enters the frame, scans a card at the access control gate, and passes through.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<65.1666> <71.6209> A woman in a blue sweater enters the frame, scans a card at the access control gate, and passes through.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_2",
-    "question": "At what point in the video does \"Two men tailgate a man in a gray jacket and walk through the access control gate without scanning their cards.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<44.2766> <50.407> Two men tailgate a man in a gray jacket and walk through the access control gate without scanning their cards.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a gray jacket scans a card at the access control gate and walks through it.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<41.5304> <48.6702> A man in a gray jacket scans a card at the access control gate and walks through it.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in an olive green T-shirt follows after a man in a white sweater and walks through an access control gate without scanning his card.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<25.0385> <27.1775> A man in an olive green T-shirt follows after a man in a white sweater and walks through an access control gate without scanning his card.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_5",
-    "question": "At what point in the video does \"A man walks forward, scans a card at an access control gate, and stalls at the gate before walking through.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.7764> <26.0557> A man walks forward, scans a card at an access control gate, and stalls at the gate before walking through.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_6",
-    "question": "At what point in the video does \"A woman in a black outfit walks while pushing a utility cart and then exits the frame.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.0282> <9.1229> A woman in a black outfit walks while pushing a utility cart and then exits the frame.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_7",
-    "question": "At what time in the video does \"A man scans a card at an access control gate and walks through as it opens.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.188> <6.604> A man scans a card at an access control gate and walks through as it opens.",
-    "duration": 79.2458
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_2",
-    "question_id": "GX010069_Clip_2_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white sweater opens a white door and walks through it as it closes behind him.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<33.1606> <36.557> A man in a white sweater opens a white door and walks through it as it closes behind him.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_2",
-    "question_id": "GX010069_Clip_2_1",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater exits through the doorway, turns to his right, and walks toward a white door at the end of the hallway.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.7078> <32.5769> A man in a white sweater exits through the doorway, turns to his right, and walks toward a white door at the end of the hallway.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_2",
-    "question_id": "GX010069_Clip_2_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a backpack opens a white door and walks through it as it closes behind him.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.0392> <32.2129> A man wearing a backpack opens a white door and walks through it as it closes behind him.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_2",
-    "question_id": "GX010069_Clip_2_3",
-    "question": "When is \"A man wearing a backpack exits through the doorway, turns to his right, and walks toward a white door at the end of the hallway.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.4593> <28.0392> A man wearing a backpack exits through the doorway, turns to his right, and walks toward a white door at the end of the hallway.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_2",
-    "question_id": "GX010069_Clip_2_4",
-    "question": "When is \"Ten individuals step out from a doorway, turn to their left, and walk through a narrow hallway one after the other before exiting the frame.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.2328> <29.7037> Ten individuals step out from a doorway, turn to their left, and walk through a narrow hallway one after the other before exiting the frame.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_2",
-    "question_id": "GX010069_Clip_2_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in an olive green T-shirt steps out from a doorway, turns to his left, walks through a narrow hallway, and exits the frame.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.502> <14.4321> A man in an olive green T-shirt steps out from a doorway, turns to his left, walks through a narrow hallway, and exits the frame.",
-    "duration": 37.0704
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_4",
-    "question_id": "GX010071_Clip_4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A person in black pants walks down the stairs, walks forward, and exits the frame.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.6797> <18.6079> A person in black pants walks down the stairs, walks forward, and exits the frame.",
-    "duration": 28.6953
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_4",
-    "question_id": "GX010071_Clip_4_1",
-    "question": "When is \"Several people are walking forward into different directions and exiting the frame.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<8.3523> <25.0586> Several people are walking forward into different directions and exiting the frame.",
-    "duration": 28.6953
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_4",
-    "question_id": "GX010071_Clip_4_2",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater turns around, walks forward, and exits the frame.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.7841> <7.7005> A man in a white sweater turns around, walks forward, and exits the frame.",
-    "duration": 28.6953
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_6",
-    "question_id": "GX010029_Clip_6_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man walks out of a doorway, turns to his left, and walks out of the frame as the door shuts behind him.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<28.4095> <32.4871> A man walks out of a doorway, turns to his left, and walks out of the frame as the door shuts behind him.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_6",
-    "question_id": "GX010029_Clip_6_1",
-    "question": "At what point in the video does \"Two men walk out of an open door at the far end of the corridor, walk forward, and exit the frame.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.7981> <24.2995> Two men walk out of an open door at the far end of the corridor, walk forward, and exit the frame.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_6",
-    "question_id": "GX010029_Clip_6_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater opens the door at the far end of the corridor, walks forward, and walks through the open door on his left without tapping a card on the scanner beside the door.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<11.6017> <18.7693> A man in a white sweater opens the door at the far end of the corridor, walks forward, and walks through the open door on his left without tapping a card on the scanner beside the door.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_6",
-    "question_id": "GX010029_Clip_6_3",
-    "question": "When is \"A man in a black outfit walks toward a door, stops, and walks through the doorway, following a man in an orange sweater without tapping a card on the scanner beside the door.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.5757> <13.4214> A man in a black outfit walks toward a door, stops, and walks through the doorway, following a man in an orange sweater without tapping a card on the scanner beside the door.",
-    "duration": 35.0684
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_6",
-    "question_id": "GX010029_Clip_6_4",
-    "question": "When does \"A man in an orange sweater walks toward a door, taps a card on the card reader beside the door, opens the door, and walks inside.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.4685> <11.4001> A man in an orange sweater walks toward a door, taps a card on the card reader beside the door, opens the door, and walks inside.",
-    "duration": 35.0684
-  }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/smart_spaces_03262025_typed.json b/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/smart_spaces_03262025_typed.json
deleted file mode 100644
index 93d75ab257af0686773e761194a1b5515d94b3db..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/Temporal/data_jsons/metric_jsons/smart_spaces_03262025_typed.json
+++ /dev/null
@@ -1,6274 +0,0 @@
-[
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_4",
-    "question_id": "GX010070_Clip_4_0",
-    "question": "When does \"A man in a black shirt, followed by three individuals, pass through an opened turnstile gate without scanning a card, and walk forward before standing together.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<6.2949> <20.43> A man in a black shirt, followed by three individuals, pass through an opened turnstile gate without scanning a card, and walk forward before standing together.",
-    "duration": 22.1888,
-    "type": "turnstile bypass",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile bypass",
-      "group entry",
-      "unauthorized access",
-      "cardless passage",
-      "tailgating",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_4",
-    "question_id": "GX010070_Clip_4_1",
-    "question": "When is \"A man in a white sweatshirt stands in front of a closed turnstile gate, passes through it without scanning a card, walks forward, turns around, and stops.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.4811> <11.4395> A man in a white sweatshirt stands in front of a closed turnstile gate, passes through it without scanning a card, walks forward, turns around, and stops.",
-    "duration": 22.1888,
-    "type": "turnstile bypass",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile bypass",
-      "unauthorized access",
-      "cardless passage",
-      "individual entry",
-      "security breach",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A woman in a black outfit walking near the man in a white sweatshirt walks towards a passage and enters it, closely following the man in a blue jacket.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.8065> <14.1687> A woman in a black outfit walking near the man in a white sweatshirt walks towards a passage and enters it, closely following the man in a blue jacket.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "following behavior",
-      "group movement",
-      "passage entry",
-      "door interaction",
-      "walking through"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white sweatshirt walks into the scene and gestures to a man in a black t-shirt to walk away as both walk out of the frame.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.1832> <13.4871> A man in a white sweatshirt walks into the scene and gestures to a man in a black t-shirt to walk away as both walk out of the frame.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "gesture interaction",
-      "group departure",
-      "walking out",
-      "directed movement",
-      "frame exit"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white sweatshirt steps into the frame between two tripod stands, takes a few steps towards his right, turns his head back, and eventually walks inside a passage forward.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<45.1386> <52.8692> A man in a white sweatshirt steps into the frame between two tripod stands, takes a few steps towards his right, turns his head back, and eventually walks inside a passage forward.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "frame entry",
-      "passage entry",
-      "walking through",
-      "tripod navigation",
-      "scene entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_3",
-    "question": "At what time in the video does \"Three men are entering a passage, where the man leading the sequence enters the frame from the left of the tripod stand in the foreground while the other two walk through the middle of the two stands.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<43.4678> <49.123> Three men are entering a passage, where the man leading the sequence enters the frame from the left of the tripod stand in the foreground while the other two walk through the middle of the two stands.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "group entry",
-    "candidate_types": [
-      "group entry",
-      "passage entry",
-      "tripod navigation",
-      "coordinated movement",
-      "walking through",
-      "scene entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_4",
-    "question": "When does \"A man holding a cup is entering through a passage.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.115> <39.054> A man holding a cup is entering through a passage.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "passage entry",
-      "cup carrying",
-      "walking through",
-      "frame entry",
-      "individual entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_5",
-    "question": "When does \"A man wearing a backpack is entering through a passage.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.7448> <27.2001> A man wearing a backpack is entering through a passage.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "backpack carrying",
-      "passage entry",
-      "walking through",
-      "frame entry",
-      "individual entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_6",
-    "question": "When is \"Two men are entering a passage in a sequence.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.2004> <20.6072> Two men are entering a passage in a sequence.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "group entry",
-    "candidate_types": [
-      "group entry",
-      "sequential entry",
-      "passage entry",
-      "walking through",
-      "two person entry",
-      "coordinated movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_7",
-    "question": "At what time in the video does \"Three men are walking inside a passage as the man leading the sequence gestures a man in a black t-shirt towards his left and he stops walking ahead.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.5586> <9.0444> Three men are walking inside a passage as the man leading the sequence gestures a man in a black t-shirt towards his left and he stops walking ahead.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "group movement",
-    "candidate_types": [
-      "group movement",
-      "gesture direction",
-      "passage walking",
-      "walking through",
-      "coordinated movement",
-      "scene navigation"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_3",
-    "question_id": "GX010013_Clip_3_8",
-    "question": "When is \"A person pushing a trolley opens a door and enters a room, pulling the trolley inside with her.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<0.1388> <10.3006> A person pushing a trolley opens a door and enters a room, pulling the trolley inside with her.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "trolley entry",
-      "room entry",
-      "pulling object",
-      "manual door opening",
-      "access entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070",
-    "question_id": "GX010070_0",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit and a woman in a blue sweatshirt walk through the turnstile gate nearest to the brown wall that opens without tapping key cards and the gate closes behind them.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.0171> <14.2435> A man in a black outfit and a woman in a blue sweatshirt walk through the turnstile gate nearest to the brown wall that opens without tapping key cards and the gate closes behind them.",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "turnstile bypass",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile bypass",
-      "unauthorized access",
-      "cardless passage",
-      "group entry",
-      "tailgating",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070",
-    "question_id": "GX010070_1",
-    "question": "When does \"A man in a black collared t-shirt walks through the turnstile gate nearest to the railing without scanning a card after another man from the opposite side of the gate taps a card on the scanner and lets him pass.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.6605> <9.5425> A man in a black collared t-shirt walks through the turnstile gate nearest to the railing without scanning a card after another man from the opposite side of the gate taps a card on the scanner and lets him pass.",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "turnstile bypass",
-      "unauthorized access",
-      "cardless passage",
-      "assisted entry",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070",
-    "question_id": "GX010070_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying a backpack taps a key card on a scanner of the turnstile gate closest to the railings as the panels open, steps back towards his left, and lets another man pass from the opposite direction before crossing the gate himself.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.3188> <12.484> A man carrying a backpack taps a key card on a scanner of the turnstile gate closest to the railings as the panels open, steps back towards his left, and lets another man pass from the opposite direction before crossing the gate himself.",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "turnstile passage",
-      "assisted entry",
-      "tailgating",
-      "authorized access",
-      "gate operation"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070",
-    "question_id": "GX010070_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in blue jeans jacket attire walks past the turnstile gate in the middle without tapping a key card as the gate closes behind him.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.2163> <12.0005> A man in blue jeans jacket attire walks past the turnstile gate in the middle without tapping a key card as the gate closes behind him.",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "turnstile bypass",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile bypass",
-      "unauthorized access",
-      "cardless passage",
-      "individual entry",
-      "security breach",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070",
-    "question_id": "GX010070_4",
-    "question": "When does \"A man in a green T-shirt walks through a turnstile gate in the middle without tapping a key card on the gate as it closes after he passes through.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.9821> <7.9402> A man in a green T-shirt walks through a turnstile gate in the middle without tapping a key card on the gate as it closes after he passes through.",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "turnstile bypass",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile bypass",
-      "unauthorized access",
-      "cardless passage",
-      "individual entry",
-      "security breach",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_5",
-    "question_id": "GX010013_Clip_5_0",
-    "question": "At what time in the video does \"The man wearing a brown T-shirt is walking forward and exiting the frame.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.8162> <17.3196> The man wearing a brown T-shirt is walking forward and exiting the frame.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "frame exit",
-      "walking out",
-      "scene departure",
-      "forward movement",
-      "leaving frame"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_5",
-    "question_id": "GX010013_Clip_5_1",
-    "question": "When is \"A man wearing a black outfit is jumping over an automated access gate and walking to the center of the hallway.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.3385> <15.3339> A man wearing a black outfit is jumping over an automated access gate and walking to the center of the hallway.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "gate jumping",
-    "candidate_types": [
-      "gate jumping",
-      "unauthorized access",
-      "security breach",
-      "obstacle bypass",
-      "hallway entry",
-      "physical evasion"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_5",
-    "question_id": "GX010013_Clip_5_2",
-    "question": "When is \"A man wearing a white T-shirt is walking across the floor and exiting the frame.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<9.2618> <12.9858> A man wearing a white T-shirt is walking across the floor and exiting the frame.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "frame exit",
-      "walking out",
-      "scene departure",
-      "forward movement",
-      "leaving frame"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_5",
-    "question_id": "GX010013_Clip_5_3",
-    "question": "When does \"A man wearing a brown T-shirt is jumping over an automated access gate and walking to the center of the hallway.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.3264> <8.3922> A man wearing a brown T-shirt is jumping over an automated access gate and walking to the center of the hallway.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "gate jumping",
-    "candidate_types": [
-      "gate jumping",
-      "unauthorized access",
-      "security breach",
-      "obstacle bypass",
-      "hallway entry",
-      "physical evasion"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_5",
-    "question_id": "GX010013_Clip_5_4",
-    "question": "When is \"Three men are moving to the side of a hallway and exiting the frame.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.0234> <5.2806> Three men are moving to the side of a hallway and exiting the frame.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "person exiting",
-      "group movement",
-      "hallway activity",
-      "person standing",
-      "person exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_5",
-    "question_id": "GX010031_Clip_5_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a brown shirt moves and stands beside a tripod.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.5741> <18.0417> A man in a brown shirt moves and stands beside a tripod.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "person standing",
-    "candidate_types": [
-      "person standing",
-      "tripod interaction",
-      "person moving",
-      "camera setup",
-      "person positioning",
-      "person standing"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_5",
-    "question_id": "GX010031_Clip_5_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white shirt holds a tripod beside him and then looks up and front.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.6487> <16.9372> A man in a white shirt holds a tripod beside him and then looks up and front.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "tripod interaction",
-    "candidate_types": [
-      "tripod interaction",
-      "person standing",
-      "person looking",
-      "camera setup",
-      "person holding",
-      "tripod interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_5",
-    "question_id": "GX010031_Clip_5_2",
-    "question": "When is \"A man comes running and stands beside a man in a white shirt.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.3746> <17.8493> A man comes running and stands beside a man in a white shirt.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "person approaching",
-    "candidate_types": [
-      "person approaching",
-      "group formation",
-      "person running",
-      "person standing",
-      "tripod proximity",
-      "person approaching"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_5",
-    "question_id": "GX010031_Clip_5_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man walks forward and stands beside a tripod.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.9771> <13.1855> A man walks forward and stands beside a tripod.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "tripod interaction",
-      "person standing",
-      "camera setup",
-      "person positioning",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_5",
-    "question_id": "GX010031_Clip_5_4",
-    "question": "At what point in the video does \"A man comes running, turns around, and stands in the center of the room.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.0345> <10.5299> A man comes running, turns around, and stands in the center of the room.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "person running",
-    "candidate_types": [
-      "person running",
-      "person turning",
-      "person standing",
-      "center positioning",
-      "room activity",
-      "person running"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_5",
-    "question_id": "GX010031_Clip_5_5",
-    "question": "When does \"Three people are stepping and moving backward.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.7037> <5.6485> Three people are stepping and moving backward.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "group movement",
-    "candidate_types": [
-      "group movement",
-      "person stepping",
-      "backward motion",
-      "coordinated movement",
-      "person exiting",
-      "group movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_2",
-    "question_id": "GX010013_Clip_2_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A person wearing a backpack runs into the frame and joins the group of people running.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<11.3207> <15.045> A person wearing a backpack runs into the frame and joins the group of people running.",
-    "duration": 23.0564,
-    "type": "person joining group",
-    "candidate_types": [
-      "person running",
-      "group formation",
-      "person joining group",
-      "backpack movement",
-      "lobby activity",
-      "person joining group"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_2",
-    "question_id": "GX010013_Clip_2_1",
-    "question": "When does \"A group of men and a woman start running towards the other end of the lobby and turn towards the right of the wall.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.7652> <15.65> A group of men and a woman start running towards the other end of the lobby and turn towards the right of the wall.",
-    "duration": 23.0564,
-    "type": "group running",
-    "candidate_types": [
-      "group running",
-      "lobby movement",
-      "direction change",
-      "person exiting",
-      "group activity",
-      "group running"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_3",
-    "question_id": "GX010011_Clip_3_0",
-    "question": "At what time in the video does \"Three men can be seen entering a room without tapping their cards in a sequence.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.8642> <30.0675> Three men can be seen entering a room without tapping their cards in a sequence.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "card bypass",
-      "group entry",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_3",
-    "question_id": "GX010011_Clip_3_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a black shirt is seen entering a room without tapping his card on the card reader.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.3267> <22.4849> A man wearing a black shirt is seen entering a room without tapping his card on the card reader.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "card bypass",
-      "door entry",
-      "security event",
-      "person entering",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_3",
-    "question_id": "GX010011_Clip_3_2",
-    "question": "When does \"A person wearing a green T-shirt and a sling bag taps a card on a black card reader, opens the door, and enters the room.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.6305> <13.3716> A person wearing a green T-shirt and a sling bag taps a card on a black card reader, opens the door, and enters the room.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "authorized entry",
-      "person entering",
-      "security procedure",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_3",
-    "question_id": "GX010011_Clip_3_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a green T-shirt walks down a narrow hallway.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<2.2104> <8.6305> A man in a green T-shirt walks down a narrow hallway.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "hallway movement",
-      "corridor activity",
-      "person exiting",
-      "person entering",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_0",
-    "question": "When does \"A man wearing a denim jacket exits a door, closes it, and walks out of the frame.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<69.9826> <75.2212> A man wearing a denim jacket exits a door, closes it, and walks out of the frame.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door closing",
-      "denim jacket movement",
-      "frame exit",
-      "door interaction",
-      "person exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a brown sweater, holding white sheets, exits a door and walks away.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<68.1644> <71.3461> A man in a brown sweater, holding white sheets, exits a door and walks away.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "sheet carrying",
-      "door exit",
-      "brown sweater movement",
-      "walking away",
-      "person exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white sweater, holding a silver object, moves out of a door and walks away.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<65.2191> <68.9812> A man in a white sweater, holding a silver object, moves out of a door and walks away.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "silver object carrying",
-      "door exit",
-      "white sweater movement",
-      "walking away",
-      "person exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man, walks in a corridor and enters an open door.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<37.2825> <39.6508> A man, walks in a corridor and enters an open door.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "corridor walking",
-      "door entry",
-      "open door interaction",
-      "person moving",
-      "person entering"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_4",
-    "question": "When is \"A man in a black outfit, holding a black object, opens a door, walks away, and exits the frame.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<57.8344> <65.1777> A man in a black outfit, holding a black object, opens a door, walks away, and exits the frame.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door opening",
-      "black outfit movement",
-      "object carrying",
-      "frame exit",
-      "person exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_5",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a black outfit holding a black object comes out from a door, walks, and exits through another door.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.4664> <25.9788> A man in a black outfit holding a black object comes out from a door, walks, and exits through another door.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door transition",
-      "black object carrying",
-      "multi-door movement",
-      "walking away",
-      "person exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_10",
-    "question_id": "GX010029_Clip_10_6",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater exits a door and walks while holding a black object.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.3679> <6.8638> A man in a white sweater exits a door and walks while holding a black object.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "black object carrying",
-      "door exit",
-      "white sweater movement",
-      "walking away",
-      "person exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_6",
-    "question_id": "GX010011_Clip_6_0",
-    "question": "When does \"A man opens a door, walks out as the door closes behind him, and continues walking through the corridor.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<27.9616> <35.0684> A man opens a door, walks out as the door closes behind him, and continues walking through the corridor.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "corridor walking",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "tailgating"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_6",
-    "question_id": "GX010011_Clip_6_1",
-    "question": "When does \"A person in a denim jacket walks through the corridor and turns left at the end.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<20.7531> <31.8809> A person in a denim jacket walks through the corridor and turns left at the end.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "corridor movement",
-      "turning left",
-      "person standing",
-      "group activity",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_6",
-    "question_id": "GX010011_Clip_6_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A person in black attire walks through the corridor and turns left at the end.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<18.5881> <27.3763> A person in black attire walks through the corridor and turns left at the end.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "corridor movement",
-      "turning left",
-      "person standing",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_6",
-    "question_id": "GX010011_Clip_6_3",
-    "question": "When does \"A man in a white T-shirt walks into the room without tapping a card on the door access card reader.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<16.5921> <19.6163> A man in a white T-shirt walks into the room without tapping a card on the door access card reader.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "card scanning",
-      "tailgating",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_6",
-    "question_id": "GX010011_Clip_6_4",
-    "question": "When is \"A man wearing black attire and glasses walks through the corridor and tailgates into the room without tapping a card on the door access card reader.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.5146> <14.7827> A man wearing black attire and glasses walks through the corridor and tailgates into the room without tapping a card on the door access card reader.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "unauthorized access",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_6",
-    "question_id": "GX010011_Clip_6_5",
-    "question": "When is \"A man in an orange T-shirt walks through the corridor, takes a card attached to his pants, taps it on the door access card reader next to the door, and enters the room.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.3504> <12.6833> A man in an orange T-shirt walks through the corridor, takes a card attached to his pants, taps it on the door access card reader next to the door, and enters the room.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "authorized access",
-      "security event",
-      "tailgating"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_8",
-    "question_id": "GX010069_Clip_8_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white shirt is closing a door after a man in a black jacket walks out of the door into the hallway.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<66.1927> <70.6241> A man in a white shirt is closing a door after a man in a black jacket walks out of the door into the hallway.",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person exiting",
-      "person standing",
-      "corridor walking",
-      "security event",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_8",
-    "question_id": "GX010069_Clip_8_1",
-    "question": "When does \"A man wearing spectacles walks out of a door that opens, followed by another man who stands at the threshold of the door.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<15.5998> <21.5104> A man wearing spectacles walks out of a door that opens, followed by another man who stands at the threshold of the door.",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person standing",
-      "corridor walking",
-      "security event",
-      "tailgating"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_8",
-    "question_id": "GX010069_Clip_8_2",
-    "question": "When is \"A man in a white shirt and a man in a black outfit are knocking on a door.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<6.404> <15.7432> A man in a white shirt and a man in a black outfit are knocking on a door.",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person standing",
-      "knocking",
-      "security event",
-      "unauthorized access",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A woman climbs down a flight of stairs while holding cups in their hand and then exits the frame while walking.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.032> <13.0991> A woman climbs down a flight of stairs while holding cups in their hand and then exits the frame while walking.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "stairs descent",
-      "exiting frame",
-      "carrying items",
-      "corridor movement",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_1",
-    "question": "When does \"A man in a green T-shirt runs and walks past the open gate without scanning a card and joins the man in white, and they both walk out to the other side.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<25.2235> <27.8816> A man in a green T-shirt runs and walks past the open gate without scanning a card and joins the man in white, and they both walk out to the other side.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "unauthorized access",
-      "gate passage",
-      "person running",
-      "group activity",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a black outfit walks down a flight of stairs and exits the frame while walking forward.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<58.7375> <71.5498> A man in a black outfit walks down a flight of stairs and exits the frame while walking forward.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "stairs descent",
-      "exiting frame",
-      "corridor movement",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A person walks up a flight of stairs and exits the frame while walking.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.7609> <20.6113> A person walks up a flight of stairs and exits the frame while walking.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "stairs ascent",
-      "exiting frame",
-      "corridor movement",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_4",
-    "question": "At what point in the video does \"A woman wearing a blue top scans a key card at a turnstile gate, which opens, and three people follow her to the other side of the gate without scanning their cards.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<65.3309> <74.4002> A woman wearing a blue top scans a key card at a turnstile gate, which opens, and three people follow her to the other side of the gate without scanning their cards.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying a bagpack walks down a flight of stairs and exits the frame while turning towards his left and walking.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<51.6178> <64.8077> A man carrying a bagpack walks down a flight of stairs and exits the frame while turning towards his left and walking.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "stairs descent",
-      "exiting frame",
-      "carrying bag",
-      "corridor movement",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_6",
-    "question": "When does \"A man wearing a blue jacket scans a key card at a turnstile gate, which opens, and two more men follow him to the other side of the gate without scanning their cards.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<43.3755> <49.9068> A man wearing a blue jacket scans a key card at a turnstile gate, which opens, and two more men follow him to the other side of the gate without scanning their cards.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_7",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweatshirt scans a key card at a turnstile gate, which opens, and he stops at the threshold.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.3162> <21.5392> A man in a white sweatshirt scans a key card at a turnstile gate, which opens, and he stops at the threshold.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "person standing",
-      "security event",
-      "unauthorized access",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_3",
-    "question_id": "GX010012_Clip_3_8",
-    "question": "At what time in the video does \"A man scans a key card at a turnstile gate, which opens, and he walks out to the other side.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<3.5158> <6.4371> A man scans a key card at a turnstile gate, which opens, and he walks out to the other side.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "person walking",
-      "security event",
-      "unauthorized access",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_9",
-    "question_id": "GX010069_Clip_9_0",
-    "question": "When is \"A man in a blue jeans jacket taps a key card on the card reader and walks through an open door.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<18.4912> <21.4926> A man in a blue jeans jacket taps a key card on the card reader and walks through an open door.",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "authorized access",
-      "security event",
-      "tailgating"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_9",
-    "question_id": "GX010069_Clip_9_1",
-    "question": "When is \"A man in an orange sweatshirt taps a key card on to the card reader, opens the door, and enters inside.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<14.2758> <17.04> A man in an orange sweatshirt taps a key card on to the card reader, opens the door, and enters inside.",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "authorized access",
-      "security event",
-      "tailgating"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_9",
-    "question_id": "GX010069_Clip_9_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a black outfit walks inside an open door without tapping a key card.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.5371> <9.8497> A man wearing a black outfit walks inside an open door without tapping a key card.",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "unauthorized access",
-      "card scanning",
-      "tailgating",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_9",
-    "question_id": "GX010069_Clip_9_3",
-    "question": "When is \"A man in a white sweatshirt taps a key card on a scanner, opens a door, and enters inside, followed by a man in a black outfit who taps a keycard and enters through the open door.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.1173> <8.7347> A man in a white sweatshirt taps a key card on a scanner, opens a door, and enters inside, followed by a man in a black outfit who taps a keycard and enters through the open door.",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "turnstile passage",
-      "person entering",
-      "group entry",
-      "authorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_3",
-    "question_id": "GX010071_Clip_3_0",
-    "question": "When does \"Two people are climbing up the stairs and one by one they exit the frame.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.9549> <47.7326> Two people are climbing up the stairs and one by one they exit the frame.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "stairs climbing",
-      "person exiting",
-      "group activity",
-      "exit event",
-      "movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_3",
-    "question_id": "GX010071_Clip_3_1",
-    "question": "When does \"Four men enter the room while some people in the background are entering and exiting the frame.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<42.8781> <54.1782> Four men enter the room while some people in the background are entering and exiting the frame.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "group activity",
-      "background movement",
-      "room entry",
-      "crowd flow",
-      "entrance event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_3",
-    "question_id": "GX010071_Clip_3_2",
-    "question": "When does \"A man wearing a black outfit enters the room.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<36.0324> <41.3473> A man wearing a black outfit enters the room.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "room entry",
-      "individual movement",
-      "entry event",
-      "walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_3",
-    "question_id": "GX010071_Clip_3_3",
-    "question": "When is \"A man in a black outfit walks into the room and opens a door and closes it.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.2091> <32.0516> A man in a black outfit walks into the room and opens a door and closes it.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "room entry",
-      "closing door",
-      "individual movement",
-      "entry event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_3",
-    "question_id": "GX010071_Clip_3_4",
-    "question": "At what point in the video does \"Three men enter the room sequentially as a man in a red shirt extends his hand while walking, followed by several other people.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<6.7705> <23.6808> Three men enter the room sequentially as a man in a red shirt extends his hand while walking, followed by several other people.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "person entering",
-      "sequential entry",
-      "hand gesture",
-      "room entry",
-      "crowd movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_3",
-    "question_id": "GX010071_Clip_3_5",
-    "question": "At what time in the video does \"Two people are climbing up the stairs and one by one they exit the frame.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<2.2014> <12.6631> Two people are climbing up the stairs and one by one they exit the frame.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "stairs climbing",
-      "exit event",
-      "movement",
-      "group activity",
-      "walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_5",
-    "question_id": "GX010029_Clip_5_0",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater moves out from the open door while holding a brown box, closes it, and then walks away.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.6176> <16.7922> A man in a white sweater moves out from the open door while holding a brown box, closes it, and then walks away.",
-    "duration": 25.0584,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "box carrying",
-      "leaving scene",
-      "closing door",
-      "exit event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_5",
-    "question_id": "GX010029_Clip_5_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black outfit holding a large brown box moves out of the open door and walks away. \" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.4882> <13.7471> A man in a black outfit holding a large brown box moves out of the open door and walks away. ",
-    "duration": 25.0584,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "box carrying",
-      "door interaction",
-      "leaving scene",
-      "exit event",
-      "walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_5",
-    "question_id": "GX010029_Clip_5_2",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit holding a brown box moves out of the open door and walks away.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.1175> <10.6775> A man in a black outfit holding a brown box moves out of the open door and walks away.",
-    "duration": 25.0584,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "box carrying",
-      "door interaction",
-      "leaving scene",
-      "exit event",
-      "walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_6",
-    "question_id": "GX010069_Clip_6_0",
-    "question": "When is \"Two men enter in sequence from a door present at the end of the corridor, walk forward and exit the frame. \" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.4021> <25.0532> Two men enter in sequence from a door present at the end of the corridor, walk forward and exit the frame. ",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "corridor walking",
-      "door entry",
-      "sequential movement",
-      "exit event",
-      "walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_6",
-    "question_id": "GX010069_Clip_6_1",
-    "question": "At what time in the video does \"Two men walk up to a door. A man wearing a brown shirt taps a card on the card reader system, opens the door, and enters, while another man wearing a black jacket tailgates behind him.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.7459> <14.0978> Two men walk up to a door. A man wearing a brown shirt taps a card on the card reader system, opens the door, and enters, while another man wearing a black jacket tailgates behind him.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "unauthorized access",
-      "person entering",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_6",
-    "question_id": "GX010069_Clip_6_2",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater opens a door located at the end of the corridor, walks forward, and tailgates through an open door on his left.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.3972> <19.2069> A man in a white sweater opens a door located at the end of the corridor, walks forward, and tailgates through an open door on his left.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "door interaction",
-      "corridor walking",
-      "person entering",
-      "unauthorized access",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_6",
-    "question_id": "GX010069_Clip_6_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man walks out through an open door, closes it, and then walks to his left.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<29.6497> <33.3957> A man walks out through an open door, closes it, and then walks to his left.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "closing door",
-      "walking",
-      "exit event",
-      "leaving scene"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A person wearing a black jacket can be seen walking through the smart spaces without tapping a card.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.7737> <23.3916> A person wearing a black jacket can be seen walking through the smart spaces without tapping a card.",
-    "duration": 78.6786,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "unauthorized access",
-      "door interaction",
-      "card scanning",
-      "turnstile passage",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A person wearing a pink outfit walks through the smart spaces without scanning a card.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<22.1539> <25.2121> A person wearing a pink outfit walks through the smart spaces without scanning a card.",
-    "duration": 78.6786,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "unauthorized access",
-      "card scanning",
-      "security event",
-      "door interaction",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a green T-shirt and a man in a blue jacket walk through the smart spaces without scanning the cards and exit the frame.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<63.4725> <72.6318> A man in a green T-shirt and a man in a blue jacket walk through the smart spaces without scanning the cards and exit the frame.",
-    "duration": 78.6786,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "unauthorized access",
-      "person exiting",
-      "card scanning",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a white sweater can be seen passing through a smart space while holding a black bag.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<57.9984> <62.2418> A man wearing a white sweater can be seen passing through a smart space while holding a black bag.",
-    "duration": 78.6786,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "door interaction",
-      "card scanning",
-      "security event",
-      "unauthorized access",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_4",
-    "question": "When is \"A man wearing a black outfit walks forward and gives a black bag to a man wearing a white sweater.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<52.6403> <58.2234> A man wearing a black outfit walks forward and gives a black bag to a man wearing a white sweater.",
-    "duration": 78.6786,
-    "type": "person interaction",
-    "candidate_types": [
-      "person interaction",
-      "bag transfer",
-      "person walking",
-      "security event",
-      "unauthorized access",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_5",
-    "question": "When does \"A man wearing a white sweater walks to the smart spaces and scans the card on the scanner.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<50.7976> <52.785> A man wearing a white sweater walks to the smart spaces and scans the card on the scanner.",
-    "duration": 78.6786,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "person walking",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_6",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a black outfit taps the card on the scanner twice and walks through the smart spaces.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<31.9572> <37.4681> A man wearing a black outfit taps the card on the scanner twice and walks through the smart spaces.",
-    "duration": 78.6786,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "person walking",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_1",
-    "question_id": "GX010070_Clip_1_7",
-    "question": "At what point in the video does \"People enter the frame and walk through the smart spaces one after the other without scanning cards.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.2262> <27.06> People enter the frame and walk through the smart spaces one after the other without scanning cards.",
-    "duration": 78.6786,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "unauthorized access",
-      "person walking",
-      "security event",
-      "turnstile passage",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A partially visible person climbs down a staircase and starts walking in the direction of the turnstile gates.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<56.5335> <61.8139> A partially visible person climbs down a staircase and starts walking in the direction of the turnstile gates.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "stair descent",
-      "turnstile approach",
-      "security event",
-      "door interaction",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_1",
-    "question": "When is \"A man in a gray pullover walking in the background crosses a turnstile gate that opens and closes after he crosses it.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<4.1899> <13.146> A man in a gray pullover walking in the background crosses a turnstile gate that opens and closes after he crosses it.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person walking",
-      "authorized access",
-      "security event",
-      "door interaction",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_2",
-    "question": "When is \"A woman in a pink top crosses a turnstile gate in the background that opens and closes behind her as she crosses it.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.521> <9.5719> A woman in a pink top crosses a turnstile gate in the background that opens and closes behind her as she crosses it.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person walking",
-      "authorized access",
-      "security event",
-      "door interaction",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_3",
-    "question": "When is \"A man in a black outfit with a white vest underneath shadow punches a partially visible person.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<45.8531> <46.7826> A man in a black outfit with a white vest underneath shadow punches a partially visible person.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "aggressive behavior",
-    "candidate_types": [
-      "aggressive behavior",
-      "shadow punching",
-      "person interaction",
-      "security event",
-      "unauthorized access",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_4",
-    "question": "When does \"A man in a black utfit and spectacles and a man in a white outfit with a white vest underneath are speaking to each other and shadow punching.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.0262> <27.3161> A man in a black utfit and spectacles and a man in a white outfit with a white vest underneath are speaking to each other and shadow punching.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "aggressive behavior",
-    "candidate_types": [
-      "aggressive behavior",
-      "shadow punching",
-      "person interaction",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_5",
-    "question": "At what time in the video does \"The man in a black outfit with a white vest underneath  pushes a man in a black t-shirt.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.4162> <11.5047> The man in a black outfit with a white vest underneath  pushes a man in a black t-shirt.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "aggressive behavior",
-    "candidate_types": [
-      "aggressive behavior",
-      "person pushing",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "person interaction",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_6",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a black outfit with a white vest underneath pushes a man in a black hoodie and spectacles.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.4853> <6.7155> A man in a black outfit with a white vest underneath pushes a man in a black hoodie and spectacles.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "aggressive behavior",
-    "candidate_types": [
-      "aggressive behavior",
-      "person pushing",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "person interaction",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_7",
-    "question": "When is \"The man in the blue shirt pushes the man in the black hodded sweatshirt.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.3901> <8.3722> The man in the blue shirt pushes the man in the black hodded sweatshirt.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "aggressive behavior",
-    "candidate_types": [
-      "aggressive behavior",
-      "person pushing",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "person interaction",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_8",
-    "question": "At what point in the video does \"Two people push away a man in a white sweatshirt.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<4.4874> <5.4864> Two people push away a man in a white sweatshirt.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "aggressive behavior",
-    "candidate_types": [
-      "aggressive behavior",
-      "person pushing",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "person interaction",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_9",
-    "question": "When is \"The man in the black shirt on the left of the man in the white shirt walks forward while shadow boxing toward the man on the right of the man in a white sweatshirt.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<23.778> <25.6458> The man in the black shirt on the left of the man in the white shirt walks forward while shadow boxing toward the man on the right of the man in a white sweatshirt.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "aggressive behavior",
-    "candidate_types": [
-      "aggressive behavior",
-      "shadow punching",
-      "person interaction",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_10",
-    "question": "At what point in the video does \"Four people, starting with a man in a blue shirt, a man in a white sweatshirt, a man wearing a white vest underneath his shirt, and a man wearing spectacles, push the man in a black shirt simultaneously.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<40.0073> <44.4557> Four people, starting with a man in a blue shirt, a man in a white sweatshirt, a man wearing a white vest underneath his shirt, and a man wearing spectacles, push the man in a black shirt simultaneously.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "aggressive behavior",
-    "candidate_types": [
-      "aggressive behavior",
-      "group pushing",
-      "security event",
-      "person interaction",
-      "unauthorized access",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_11",
-    "question": "At what point in the video does \"Two individuals are pushing a man wearing spectacles and a black hoodie while the third man wearing a white vest underneath his shirt shadow punches him.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<31.9657> <34.1638> Two individuals are pushing a man wearing spectacles and a black hoodie while the third man wearing a white vest underneath his shirt shadow punches him.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "aggressive behavior",
-    "candidate_types": [
-      "aggressive behavior",
-      "group pushing",
-      "security event",
-      "person interaction",
-      "unauthorized access",
-      "shadow punching"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_12",
-    "question": "When does \"Two individuals are pushing the man in a black hoodie and spectacles.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<25.525> <27.0872> Two individuals are pushing the man in a black hoodie and spectacles.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "physical altercation",
-    "candidate_types": [
-      "physical altercation",
-      "group interaction",
-      "person pushing",
-      "security event",
-      "unauthorized contact",
-      "aggressive behavior"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_7",
-    "question_id": "GX010013_Clip_7_13",
-    "question": "When is \"A man wearing a black hoodie and spectacles pushes the man in a black shirt standing towards his right.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.5959> <16.8307> A man wearing a black hoodie and spectacles pushes the man in a black shirt standing towards his right.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "person pushing",
-    "candidate_types": [
-      "person pushing",
-      "physical altercation",
-      "aggressive behavior",
-      "group interaction",
-      "security event",
-      "unauthorized contact"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_6",
-    "question_id": "GX010031_Clip_6_0",
-    "question": "At what time in the video does \"An individual in a black shirt and blue jeans walks toward a black wall.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.5645> <18.0514> An individual in a black shirt and blue jeans walks toward a black wall.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "approaching object",
-      "moving toward wall",
-      "individual movement",
-      "directional motion",
-      "environment interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_6",
-    "question_id": "GX010031_Clip_6_1",
-    "question": "At what time in the video does \"An individual with a blurred face passes by.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.519> <15.337> An individual with a blurred face passes by.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "person passing",
-    "candidate_types": [
-      "person passing",
-      "blurred movement",
-      "transient presence",
-      "background motion",
-      "unidentified individual",
-      " fleeting appearance"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_6",
-    "question_id": "GX010031_Clip_6_2",
-    "question": "When does \"An individual in a black shirt moves forward, pushes another man in a white shirt, and then steps back.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.0457> <7.9332> An individual in a black shirt moves forward, pushes another man in a white shirt, and then steps back.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "physical altercation",
-    "candidate_types": [
-      "physical altercation",
-      "person pushing",
-      "aggressive behavior",
-      "security event",
-      "unauthorized contact",
-      "group interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_6",
-    "question_id": "GX010031_Clip_6_3",
-    "question": "When does \"A man in a white shirt pushes another individual standing in front of him in a black shirt.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.9565> <3.4782> A man in a white shirt pushes another individual standing in front of him in a black shirt.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "person pushing",
-    "candidate_types": [
-      "person pushing",
-      "physical altercation",
-      "aggressive behavior",
-      "security event",
-      "unauthorized contact",
-      "group interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_0",
-    "question": "When is \"Two men in black outfits enter a room with an open door, one after the other, without scanning key cards.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<35.6311> <38.2483> Two men in black outfits enter a room with an open door, one after the other, without scanning key cards.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door entry",
-      "no card scan",
-      "security breach",
-      "tailgating",
-      "access violation"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a green T-shirt enters a room with an open door without scanning a key card.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.9363> <43.9924> A man in a green T-shirt enters a room with an open door without scanning a key card.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door entry",
-      "no card scan",
-      "security breach",
-      "access violation",
-      "individual entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a white sweatshirtenters a room with an open door without scanning a key card.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<40.2071> <41.4672> A man wearing a white sweatshirtenters a room with an open door without scanning a key card.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door entry",
-      "no card scan",
-      "security breach",
-      "access violation",
-      "individual entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a red sweater and a man in a black outfit enter a room with an open door, one behind the other, without scanning key cards.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<30.8836> <33.4052> A man in a red sweater and a man in a black outfit enter a room with an open door, one behind the other, without scanning key cards.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door entry",
-      "no card scan",
-      "security breach",
-      "tailgating",
-      "access violation"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_4",
-    "question": "When is \"Four people, two men, a woman, and a man wearing spectacles, enter a room with an open door, one after the other, without scanning key cards.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<21.4545> <27.6896> Four people, two men, a woman, and a man wearing spectacles, enter a room with an open door, one after the other, without scanning key cards.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door entry",
-      "no card scan",
-      "security breach",
-      "tailgating",
-      "group entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a black outfit enters a room with an open door and walks inside without scanning a card.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.1974> <16.8465> A man wearing a black outfit enters a room with an open door and walks inside without scanning a card.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door entry",
-      "no card scan",
-      "security breach",
-      "access violation",
-      "individual entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_1",
-    "question_id": "GX010011_Clip_1_6",
-    "question": "When is \"A man in a green t-shirt scans a card on a scanner, opens a door, and stands outside it.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.825> <12.9135> A man in a green t-shirt scans a card on a scanner, opens a door, and stands outside it.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "authorized entry",
-      "security procedure",
-      "access control",
-      "key card use"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_1",
-    "question_id": "GX010069_Clip_1_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man dressed in green, standing by a doorway, walks inside.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<40.7331> <44.7476> A man dressed in green, standing by a doorway, walks inside.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "individual movement",
-      "room entry",
-      "access event",
-      "walking inside"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_1",
-    "question_id": "GX010069_Clip_1_1",
-    "question": "When does \"Multiple people walking in sequence enter the frame and walk through a doorway without scanning their cards on the scanner next to the doorway.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.9019> <41.5794> Multiple people walking in sequence enter the frame and walk through a doorway without scanning their cards on the scanner next to the doorway.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door entry",
-      "no card scan",
-      "security breach",
-      "tailgating",
-      "group entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_1",
-    "question_id": "GX010069_Clip_1_2",
-    "question": "When is \"A person dressed in black is walking through a doorway without scanning their card on the scanner next to the doorway.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.0899> <16.5588> A person dressed in black is walking through a doorway without scanning their card on the scanner next to the doorway.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door entry",
-      "no card scan",
-      "security breach",
-      "access violation",
-      "individual entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_1",
-    "question_id": "GX010069_Clip_1_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man enters the frame, taps a card on a card scanner on the wall, opens the door beside it, and steps aside.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<5.3704> <15.0456> A man enters the frame, taps a card on a card scanner on the wall, opens the door beside it, and steps aside.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "turnstile passage",
-      "authorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_2",
-    "question_id": "GX010011_Clip_2_0",
-    "question": "When does \"A man wearing spectacles, followed by another man wearing spectacles and carrying a bunch of papers, exits the room with an open door and walks towards the left in a passage.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.7352> <27.7064> A man wearing spectacles, followed by another man wearing spectacles and carrying a bunch of papers, exits the room with an open door and walks towards the left in a passage.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "group activity",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "unauthorized access",
-      "corridor movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_2",
-    "question_id": "GX010011_Clip_2_1",
-    "question": "When is \"A man in a white sweatshirt exits the room through an open door and goes towards the right of the passage.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<28.3219> <30.6735> A man in a white sweatshirt exits the room through an open door and goes towards the right of the passage.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "corridor movement",
-      "individual activity",
-      "exit event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_2",
-    "question_id": "GX010011_Clip_2_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a maroon sweatshirt walks out of the open door of a room and goes towards the right of the passage.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.3443> <25.4146> A man in a maroon sweatshirt walks out of the open door of a room and goes towards the right of the passage.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "corridor movement",
-      "individual activity",
-      "exit event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_2",
-    "question_id": "GX010011_Clip_2_3",
-    "question": "When is \"Six people walk out of an open door of a room one after the other and take a left.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.5125> <23.2096> Six people walk out of an open door of a room one after the other and take a left.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "corridor movement",
-      "exit event",
-      "multiple people"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_2",
-    "question_id": "GX010011_Clip_2_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a green T-shirt exits a room through an open door and takes a left down a passage.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<9.1663> <12.3941> A man in a green T-shirt exits a room through an open door and takes a left down a passage.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "corridor movement",
-      "individual activity",
-      "exit event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a green T-shirt walks in an open door.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.5702> <43.1408> A man wearing a green T-shirt walks in an open door.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "corridor movement",
-      "individual activity",
-      "entry event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_1",
-    "question": "When does \"A man wearing a white sweater can be seen entering a room without tapping his card.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<38.7374> <40.8462> A man wearing a white sweater can be seen entering a room without tapping his card.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "card bypass",
-      "entry without authentication"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_2",
-    "question": "At what point in the video does \"Two men in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards. \" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<33.5442> <37.7678> Two men in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards. ",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "card bypass",
-      "multiple entry",
-      "entry without authentication"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_3",
-    "question": "When is \"Two men in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards. \" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.4709> <33.3722> Two men in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards. ",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "card bypass",
-      "multiple entry",
-      "entry without authentication"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_4",
-    "question": "When does \"Four individuals in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<19.5956> <27.2191> Four individuals in a sequence can be seen entering a room without tapping their cards.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "card bypass",
-      "multiple entry",
-      "entry without authentication"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a black shirt can be seen entering a room without tapping a card on a black card reader.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.9308> <16.2359> A man wearing a black shirt can be seen entering a room without tapping a card on a black card reader.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "card bypass",
-      "entry without authentication",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_1",
-    "question_id": "GX010029_Clip_1_6",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a green T-shirt can be seen tapping a card on a black card reader, opens the door, and stands outside.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<5.6804> <12.1596> A man wearing a green T-shirt can be seen tapping a card on a black card reader, opens the door, and stands outside.",
-    "duration": 60.0934,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_2",
-    "question_id": "GX010029_Clip_2_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man walks to the right after coming out of the door. He opens a door at the end of the corridor, and exits the frame.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<28.1666> <34.8079> A man walks to the right after coming out of the door. He opens a door at the end of the corridor, and exits the frame.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "corridor movement",
-      "exit event",
-      "individual activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_2",
-    "question_id": "GX010029_Clip_2_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man with a bagpack walks to the right after coming out of the door. He opens a door at the end of the corridor, and exits the frame.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<22.9581> <30.3314> A man with a bagpack walks to the right after coming out of the door. He opens a door at the end of the corridor, and exits the frame.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "corridor movement",
-      "exit event",
-      "individual activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_2",
-    "question_id": "GX010029_Clip_2_2",
-    "question": "At what time in the video does \"Several people walk out through the door in sequence and exit the frame.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.9146> <28.8404> Several people walk out through the door in sequence and exit the frame.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "exit event",
-      "multiple people",
-      "corridor movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a jacket walks out of a door, closes it and walks away.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<70.7496> <76.1754> A man wearing a jacket walks out of a door, closes it and walks away.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "exit event",
-      "individual activity",
-      "door closing"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_1",
-    "question": "When is \"A man in a white t-shirt and a man in an orange t-shirt walk out of a door one by one while holding objects and exit the frame.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<66.0477> <72.2268> A man in a white t-shirt and a man in an orange t-shirt walk out of a door one by one while holding objects and exit the frame.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "group activity",
-      "exit event",
-      "individual activity",
-      "carrying objects"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_2",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit opens and enters through a door and walks while holding a monitor in his right hand.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<57.8792> <66.1147> A man in a black outfit opens and enters through a door and walks while holding a monitor in his right hand.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "carrying objects",
-      "individual activity",
-      "entry event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white outfit walks and enters a door.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.4272> <40.1586> A man in a white outfit walks and enters a door.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "individual activity",
-      "entry event",
-      "corridor movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_4",
-    "question": "When is \"A person in a black outfit opens a door and walks through it.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.9556> <25.2661> A person in a black outfit opens a door and walks through it.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "person exiting",
-      "unauthorized access",
-      "card scanning",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_5",
-    "question": "When does \"A man holding a monitor walks out from a door and turns towards another door.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<16.2124> <21.3721> A man holding a monitor walks out from a door and turns towards another door.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "carrying object",
-      "group activity",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_10",
-    "question_id": "GX010069_Clip_10_6",
-    "question": "When does \"A man in a white t-shirt holding a CPU walks out from a door, turns to his left, and exits the frame.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<3.8851> <7.6669> A man in a white t-shirt holding a CPU walks out from a door, turns to his left, and exits the frame.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "carrying object",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_9",
-    "question_id": "GX010029_Clip_9_0",
-    "question": "When does \"A man in a blue jacket enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, and walks through the open door.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.6707> <20.6651> A man in a blue jacket enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, and walks through the open door.",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "authorized access",
-      "turnstile passage",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_9",
-    "question_id": "GX010029_Clip_9_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a brown shirt enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, opens the door, and enters.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<12.3198> <16.2912> A man in a brown shirt enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, opens the door, and enters.",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "authorized access",
-      "security event",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_9",
-    "question_id": "GX010029_Clip_9_2",
-    "question": "When does \"A man in black attire enters the frame and walks through the open door without tapping the card on the card reader. \" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.332> <9.1595> A man in black attire enters the frame and walks through the open door without tapping the card on the card reader. ",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "card scanning",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_9",
-    "question_id": "GX010029_Clip_9_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in black attire enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, and walks through the open door.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<4.486> <8.0743> A man in black attire enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, and walks through the open door.",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "authorized access",
-      "security event",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_9",
-    "question_id": "GX010029_Clip_9_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, opens the door, and enters.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.5275> <5.8106> A man in a white sweater enters the frame, taps a card on the card reader next to the door, opens the door, and enters.",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "authorized access",
-      "security event",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_0",
-    "question": "When is \"A man walks up to a distance and stretches his arms.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<57.4776> <61.6673> A man walks up to a distance and stretches his arms.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "person standing",
-    "candidate_types": [
-      "person standing",
-      "person walking",
-      "stretching",
-      "group activity",
-      "medical procedure",
-      "patient activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_1",
-    "question": "At what point in the video does \"Several men are pushing each other while moving around.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<40.4721> <47.7397> Several men are pushing each other while moving around.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "physical altercation",
-      "pushing",
-      "security event",
-      "person walking",
-      "medical procedure"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_2",
-    "question": "At what point in the video does \"Several men are pushing each other while moving around.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<32.1317> <36.5245> Several men are pushing each other while moving around.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "physical altercation",
-      "pushing",
-      "security event",
-      "person walking",
-      "medical procedure"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_3",
-    "question": "When is \"Several men are pushing each other while moving around.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<26.2564> <29.5732> Several men are pushing each other while moving around.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "physical altercation",
-      "pushing",
-      "security event",
-      "person walking",
-      "medical procedure"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black shirt and blue jeans pushes another man in front of him in black attire.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.9523> <18.4991> A man in a black shirt and blue jeans pushes another man in front of him in black attire.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "physical altercation",
-    "candidate_types": [
-      "physical altercation",
-      "pushing",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "person walking",
-      "medical procedure"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_5",
-    "question": "At what point in the video does \"A person with a blurred face passes by.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.2674> <14.0314> A person with a blurred face passes by.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "person passing",
-    "candidate_types": [
-      "person passing",
-      "person walking",
-      "blurred face",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_6",
-    "question": "When is \"A person with a blurred face passes by.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.8014> <7.2679> A person with a blurred face passes by.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "person passing",
-    "candidate_types": [
-      "person passing",
-      "person walking",
-      "blurred face",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_7",
-    "question_id": "GX010031_Clip_7_7",
-    "question": "When does \"Several men are pushing each other while moving around.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.1261> <14.684> Several men are pushing each other while moving around.",
-    "duration": 62.0954,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "physical altercation",
-      "pushing",
-      "security event",
-      "person walking",
-      "medical procedure"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_7",
-    "question_id": "GX010029_Clip_7_0",
-    "question": "When does \"A man walks towards a door, taps a card on the card reader beside the door, opens the door, and walks through it while pulling a trolley.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<4.4929> <20.6993> A man walks towards a door, taps a card on the card reader beside the door, opens the door, and walks through it while pulling a trolley.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "authorized access",
-      "carrying object",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_0",
-    "question": "At what time in the video does \"Three people walk forward, pass through the open turnstile gate without tapping their cards on the scanner, and exit the frame behind a woman dressed in blue.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<67.2193> <76.1763> Three people walk forward, pass through the open turnstile gate without tapping their cards on the scanner, and exit the frame behind a woman dressed in blue.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "turnstile passage",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "card scanning",
-      "person exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_1",
-    "question": "When does \"A woman in a blue sweater holding a laptop walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, walks through the gates as they open, and exits the frame.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<65.0092> <72.9046> A woman in a blue sweater holding a laptop walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, walks through the gates as they open, and exits the frame.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "person exiting",
-      "authorized access",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_2",
-    "question": "At what time in the video does \"Two men walk forward, pass through the open turnstile gate without tapping their cards on the scanner, and exit the frame, following a man in a gray jacket.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.5323> <51.1654> Two men walk forward, pass through the open turnstile gate without tapping their cards on the scanner, and exit the frame, following a man in a gray jacket.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "turnstile passage",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "card scanning",
-      "person exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_3",
-    "question": "When is \"A man in a gray jacket walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, and walks through the gates as they open and exit the frame.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<38.5752> <50.4022> A man in a gray jacket walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, and walks through the gates as they open and exit the frame.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "person exiting",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_4",
-    "question": "When is \"A man in a green T-shirt runs forward, moves through the open turnstile gate without tapping his card on the scanner, and exits the frame, following a man in a white sweater.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<22.2178> <29.3109> A man in a green T-shirt runs forward, moves through the open turnstile gate without tapping his card on the scanner, and exits the frame, following a man in a white sweater.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "unauthorized access",
-      "turnstile passage",
-      "person running",
-      "security event",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_5",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, stops, walks forward as the gate opens, and exits the frame.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<13.4495> <28.5917> A man in a white sweater walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner, stops, walks forward as the gate opens, and exits the frame.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "person entering",
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_3",
-    "question_id": "GX010070_Clip_3_6",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in black attire walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner beside it, walks through as the gates open, and exits the frame.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.9283> <8.2748> A man in black attire walks toward the turnstile gate, taps a card on the scanner beside it, walks through as the gates open, and exits the frame.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "person entering",
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_6",
-    "question_id": "GX010071_Clip_6_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man standing in front of the turnstile gate in the middle walks towards the gate nearest to the brown walls and walks through its open glass panels without scanning a key card.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.7282> <17.9204> A man standing in front of the turnstile gate in the middle walks towards the gate nearest to the brown walls and walks through its open glass panels without scanning a key card.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "turnstile passage",
-      "tailgating",
-      "security event",
-      "door interaction",
-      "person entering"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_6",
-    "question_id": "GX010071_Clip_6_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A person in a pink outfit walks down a flight of stairs.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<14.0068> <17.9447> A person in a pink outfit walks down a flight of stairs.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "stairs descent",
-      "person exiting",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "patient activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_6",
-    "question_id": "GX010071_Clip_6_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black outfit bends down, moves his hand over the metallic frame of a turnstile gate in the middle as its green lights flicker, and the glass panels of the turnstile gate nearest to the brown walls open.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.0314> <15.5762> A man in a black outfit bends down, moves his hand over the metallic frame of a turnstile gate in the middle as its green lights flicker, and the glass panels of the turnstile gate nearest to the brown walls open.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "security event",
-    "candidate_types": [
-      "security event",
-      "turnstile tampering",
-      "unauthorized access",
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_6",
-    "question_id": "GX010071_Clip_6_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in the all-black outfit pushes the man in a white sweatshirt and takes a few steps backwards. \" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.3299> <7.1613> A man in the all-black outfit pushes the man in a white sweatshirt and takes a few steps backwards. ",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "physical altercation",
-    "candidate_types": [
-      "physical altercation",
-      "person pushing",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "person standing",
-      "person exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_6",
-    "question_id": "GX010071_Clip_6_4",
-    "question": "When does \"A man in a white sweatshirt pushes a man in an all-black outfit and walks a few steps backwards. \" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.8103> <4.6877> A man in a white sweatshirt pushes a man in an all-black outfit and walks a few steps backwards. ",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "physical altercation",
-    "candidate_types": [
-      "physical altercation",
-      "person pushing",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "person standing",
-      "person exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_7",
-    "question_id": "GX010011_Clip_7_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man can be seen placing a card on the card reader next to a door, opening the door, and entering the room while pulling a cart.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.1008> <21.7188> A man can be seen placing a card on the card reader next to a door, opening the door, and entering the room while pulling a cart.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "card scanning",
-      "person entering",
-      "turnstile passage",
-      "security event",
-      "warehouse activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_7",
-    "question_id": "GX010011_Clip_7_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man pulls a wheeled cart loaded with objects through a corridor and stops in front of a door.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.3991> <8.1881> A man pulls a wheeled cart loaded with objects through a corridor and stops in front of a door.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "warehouse activity",
-    "candidate_types": [
-      "warehouse activity",
-      "person walking",
-      "cart pulling",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "patient activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_1",
-    "question_id": "GX010071_Clip_1_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a black outfit enters the frame and runs past the group of people; the group of people start running in the same direction as him.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.3091> <11> A man wearing a black outfit enters the frame and runs past the group of people; the group of people start running in the same direction as him.",
-    "duration": 11.0444,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "person running",
-      "security event",
-      "person entering",
-      "person exiting",
-      "tailgating"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_4",
-    "question_id": "GX010030_Clip_4_0",
-    "question": "When does \"Two people enter the frame as they walk down the stairs. The person in red clothes walks away as another person behind them stops.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.4417> <11.8928> Two people enter the frame as they walk down the stairs. The person in red clothes walks away as another person behind them stops.",
-    "duration": 22.1888,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "stairs descent",
-      "person exiting",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "patient activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_4",
-    "question_id": "GX010030_Clip_4_1",
-    "question": "When is \"A woman walks down the stairs.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.1957> <2.3565> A woman walks down the stairs.",
-    "duration": 22.1888,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "stairs descent",
-      "person exiting",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "patient activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_4",
-    "question_id": "GX010030_Clip_4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A person wearing a backpack is walking towards a tripod and turns back.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.3077> <22.1466> A person wearing a backpack is walking towards a tripod and turns back.",
-    "duration": 22.1888,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "tripod interaction",
-      "person turning",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "person standing"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_4",
-    "question_id": "GX010030_Clip_4_3",
-    "question": "When does \"Five people sequentially walk through a turnstile gate nearest to the railing without scanning a card. The gate opens and turns red when the first person approaches and closes when everyone passes through.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.6321> <13.6663> Five people sequentially walk through a turnstile gate nearest to the railing without scanning a card. The gate opens and turns red when the first person approaches and closes when everyone passes through.",
-    "duration": 22.1888,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "unauthorized access",
-      "turnstile passage",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "person entering"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_4",
-    "question_id": "GX010013_Clip_4_0",
-    "question": "When is \"A man wearing a red sweatshirt can be seen walking out of a doorway and heading towards his right.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<21.7366> <25.3082> A man wearing a red sweatshirt can be seen walking out of a doorway and heading towards his right.",
-    "duration": 28.6953,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "patient activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_4",
-    "question_id": "GX010013_Clip_4_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a gray T-shirt and holding a white cup is seen walking out of a doorway while going towards his right, followed by a woman wearing a black blazer.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<21.1799> <25.2985> A man wearing a gray T-shirt and holding a white cup is seen walking out of a doorway while going towards his right, followed by a woman wearing a black blazer.",
-    "duration": 28.6953,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "patient activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_4",
-    "question_id": "GX010013_Clip_4_2",
-    "question": "When is \"A man wearing a black jacket can be seen walking out of a doorway and going towards his right while holding white papers.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.2071> <20.2976> A man wearing a black jacket can be seen walking out of a doorway and going towards his right while holding white papers.",
-    "duration": 28.6953,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "patient activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_4",
-    "question_id": "GX010013_Clip_4_3",
-    "question": "When does \"Three men can be seen walking out of a doorway in sequence; the first man is wearing a black hoodie, the second man is wearing a denim jacket, and the third man is wearing a green T-shirt while holding a sling bag.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.5239> <23.8843> Three men can be seen walking out of a doorway in sequence; the first man is wearing a black hoodie, the second man is wearing a denim jacket, and the third man is wearing a green T-shirt while holding a sling bag.",
-    "duration": 28.6953,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "security event",
-      "patient activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_4",
-    "question_id": "GX010013_Clip_4_4",
-    "question": "At what time in the video does \"Four men can be seen walking out of a doorway in sequence; the first two individuals are carrying laptops, the third man is holding a white cup, and the fourth man is carrying a backpack.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<8.4264> <16.5234> Four men can be seen walking out of a doorway in sequence; the first two individuals are carrying laptops, the third man is holding a white cup, and the fourth man is carrying a backpack.",
-    "duration": 28.6953,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "group activity",
-      "door interaction",
-      "carrying items",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_4",
-    "question_id": "GX010013_Clip_4_5",
-    "question": "When is \"A man wearing a white sweater can be seen walking out of a doorway.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.9796> <7.6847> A man wearing a white sweater can be seen walking out of a doorway.",
-    "duration": 28.6953,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "individual movement",
-      "entry/exit"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_8",
-    "question_id": "GX010011_Clip_8_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in the white sweater closes the door.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<66.5303> <70.4343> A man in the white sweater closes the door.",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person exiting",
-      "person standing",
-      "closing door",
-      "individual action"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_8",
-    "question_id": "GX010011_Clip_8_1",
-    "question": "When does \"A man walks out of the room and stands near the door.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<65.3024> <69.8095> A man walks out of the room and stands near the door.",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person standing",
-      "individual movement",
-      "entering/exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_8",
-    "question_id": "GX010011_Clip_8_2",
-    "question": "When does \"A man wearing a black jacket walks out of the room and stands near the door.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<17.8622> <23.0952> A man wearing a black jacket walks out of the room and stands near the door.",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person standing",
-      "individual movement",
-      "black jacket"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_8",
-    "question_id": "GX010011_Clip_8_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in black attire knocks on the door.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.9241> <10.2129> A man in black attire knocks on the door.",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "knocking",
-      "person standing",
-      "entry attempt",
-      "individual action"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_8",
-    "question_id": "GX010011_Clip_8_4",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater walks through the corridor and knocks on the door.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.7203> <15.4769> A man in a white sweater walks through the corridor and knocks on the door.",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "knocking",
-      "person walking",
-      "corridor movement",
-      "entry attempt"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_4",
-    "question_id": "GX010031_Clip_4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A woman in a gray T-shirt, holding a bag, exits beside a partially visible staircase and walks away.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<14.0398> <19.3794> A woman in a gray T-shirt, holding a bag, exits beside a partially visible staircase and walks away.",
-    "duration": 25.2586,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "staircase interaction",
-      "carrying bag",
-      "individual movement",
-      "walking away"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_4",
-    "question_id": "GX010031_Clip_4_1",
-    "question": "At what time in the video does \"Eleven people walk through a doorway in sequence, moving forward between two tripods and exiting the frame. Out of these, three people go to the right of the tripod and one to the left.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<5.3687> <25.148> Eleven people walk through a doorway in sequence, moving forward between two tripods and exiting the frame. Out of these, three people go to the right of the tripod and one to the left.",
-    "duration": 25.2586,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "doorway passage",
-      "tripod navigation",
-      "exiting group",
-      "organized movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_4",
-    "question_id": "GX010031_Clip_4_2",
-    "question": "When does \"A man in a white T-shirt walks through a doorway, moves forward from between two tripods, and exits the frame.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.9858> <5.8164> A man in a white T-shirt walks through a doorway, moves forward from between two tripods, and exits the frame.",
-    "duration": 25.2586,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "tripod navigation",
-      "doorway passage",
-      "individual movement",
-      "walking through"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man dressed in blue walks through a turnstile gate without using a card on the scanner to open the gate.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.4354> <13.7246> A man dressed in blue walks through a turnstile gate without using a card on the scanner to open the gate.",
-    "duration": 61.061,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "turnstile passage",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "cardless entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A woman wearing a pink top walks through a turnstile gate after using a card on the scanner of the gate to open it.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<0.3471> <7.7707> A woman wearing a pink top walks through a turnstile gate after using a card on the scanner of the gate to open it.",
-    "duration": 61.061,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "authorized access",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_2",
-    "question": "When does \"A man wearing black attire walks forward, makes some hand gestures, walks backward, and then stands.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<44.8567> <50.1016> A man wearing black attire walks forward, makes some hand gestures, walks backward, and then stands.",
-    "duration": 61.061,
-    "type": "person standing",
-    "candidate_types": [
-      "person standing",
-      "hand gestures",
-      "individual movement",
-      "back and forth",
-      "gesturing"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_3",
-    "question": "At what time in the video does \"Four men push a man wearing black sweatshirt one by one towards each other, before the man in the black sweatshirt exits the frame.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<40.2354> <44.7267> Four men push a man wearing black sweatshirt one by one towards each other, before the man in the black sweatshirt exits the frame.",
-    "duration": 61.061,
-    "type": "group pushing",
-    "candidate_types": [
-      "group pushing",
-      "physical interaction",
-      "forced exit",
-      "aggression",
-      "manhandling"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_4",
-    "question": "When does \"Three men push a man in a black hoodie and black spectacles towards each other.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<32.0307> <34.6076> Three men push a man in a black hoodie and black spectacles towards each other.",
-    "duration": 61.061,
-    "type": "group pushing",
-    "candidate_types": [
-      "group pushing",
-      "physical interaction",
-      "aggression",
-      "forced movement",
-      "manhandling"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_5",
-    "question": "When is \"Two men push a man in a black hoodie, and one more man walks towards the man in the black hoodie and makes gestures with fists.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<25.0323> <28.1627> Two men push a man in a black hoodie, and one more man walks towards the man in the black hoodie and makes gestures with fists.",
-    "duration": 61.061,
-    "type": "group pushing",
-    "candidate_types": [
-      "group pushing",
-      "physical interaction",
-      "aggression",
-      "fist gestures",
-      "forced movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_6",
-    "question": "At what point in the video does \"A spectacled man in a black hoodie pushes another man dressed in black.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.5704> <17.8751> A spectacled man in a black hoodie pushes another man dressed in black.",
-    "duration": 61.061,
-    "type": "physical interaction",
-    "candidate_types": [
-      "physical interaction",
-      "pushing",
-      "aggression",
-      "individual conflict",
-      "manhandling"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_7",
-    "question_id": "GX010071_Clip_7_7",
-    "question": "When does \"A man wearing black attire pushes two men one after the other and then pushes one more man twice in a smart space.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<3.2289> <11.9678> A man wearing black attire pushes two men one after the other and then pushes one more man twice in a smart space.",
-    "duration": 61.061,
-    "type": "physical interaction",
-    "candidate_types": [
-      "physical interaction",
-      "pushing",
-      "aggression",
-      "multiple targets",
-      "manhandling"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_11",
-    "question_id": "GX010011_Clip_11_0",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit walks down a hallway while pushing a dolly and carefully avoiding two tripod in his way.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<18.9733> <25.4219> A man in a black outfit walks down a hallway while pushing a dolly and carefully avoiding two tripod in his way.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "warehouse activity",
-    "candidate_types": [
-      "warehouse activity",
-      "dolly pushing",
-      "tripod navigation",
-      "corridor movement",
-      "equipment handling"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_11",
-    "question_id": "GX010011_Clip_11_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a black outfit closes a door.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<17.0598> <18.767> A man in a black outfit closes a door.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "closing door",
-      "individual action",
-      "entry/exit",
-      "person standing"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_11",
-    "question_id": "GX010011_Clip_11_2",
-    "question": "When does \"A man exits a room while pulling on a door and enters a hallway while pushing a black dolly.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.8641> <15.4288> A man exits a room while pulling on a door and enters a hallway while pushing a black dolly.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person exiting",
-      "person entering",
-      "dolly movement",
-      "hallway transit",
-      "room transition"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_11",
-    "question_id": "GX010011_Clip_11_3",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater walks down the hallway while holding a flat rectangular object in his right hand.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<24.1547> <29.9694> A man in a white sweater walks down the hallway while holding a flat rectangular object in his right hand.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "object carrying",
-      "hallway transit",
-      "sweater wearer",
-      "right hand object",
-      "corridor movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_11",
-    "question_id": "GX010011_Clip_11_4",
-    "question": "When does \"A man holding a flat rectangular object walks down the hallway and exits the frame.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.2818> <3.864> A man holding a flat rectangular object walks down the hallway and exits the frame.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "object carrying",
-      "hallway transit",
-      "frame exit",
-      "walking away",
-      "rectangular object"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_2",
-    "question_id": "GX010072_Clip_2_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man carrying a computer monitor follows another man through the automatic swing gate without using a card.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<37.7907> <47.1267> A man carrying a computer monitor follows another man through the automatic swing gate without using a card.",
-    "duration": 48.3817,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "gate bypass",
-      "cardless entry",
-      "monitor carrying",
-      "automatic gate",
-      "security breach"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_2",
-    "question_id": "GX010072_Clip_2_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater shifts the object in his hands, taps a card on the automatic swing gate, passes through, and continues walking.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<34.6807> <45.8193> A man in a white sweater shifts the object in his hands, taps a card on the automatic swing gate, passes through, and continues walking.",
-    "duration": 48.3817,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "gate passage",
-      "object carrying",
-      "sweater wearer",
-      "automatic gate",
-      "authorized entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_2",
-    "question_id": "GX010072_Clip_2_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater steps forward and raises his left knee to adjust the object in his hands.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<31.2938> <34.7048> A man in a white sweater steps forward and raises his left knee to adjust the object in his hands.",
-    "duration": 48.3817,
-    "type": "person standing",
-    "candidate_types": [
-      "person standing",
-      "object adjustment",
-      "knee raise",
-      "sweater wearer",
-      "hand movement",
-      "posture change"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_2",
-    "question_id": "GX010072_Clip_2_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying a computer monitor walks towards the automatic swing gate, passes through it, walks straight, stops, and then turns around.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<28.6097> <37.7546> A man carrying a computer monitor walks towards the automatic swing gate, passes through it, walks straight, stops, and then turns around.",
-    "duration": 48.3817,
-    "type": "gate passage",
-    "candidate_types": [
-      "gate passage",
-      "monitor carrying",
-      "turn around",
-      "automatic gate",
-      "walking path",
-      "direction change"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_2",
-    "question_id": "GX010072_Clip_2_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying a computer monitor in his hands enters, stops, and then walks to his right.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.9767> <22.3192> A man carrying a computer monitor in his hands enters, stops, and then walks to his right.",
-    "duration": 48.3817,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "monitor carrying",
-      "right turn",
-      "walking path",
-      "object holding",
-      "entry movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_2",
-    "question_id": "GX010072_Clip_2_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater holding a large black object walks through an automatic swing gate, stops near a brown wall, and turns around.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<1.0102> <11.5058> A man in a white sweater holding a large black object walks through an automatic swing gate, stops near a brown wall, and turns around.",
-    "duration": 48.3817,
-    "type": "gate passage",
-    "candidate_types": [
-      "gate passage",
-      "object carrying",
-      "wall stop",
-      "turn around",
-      "sweater wearer",
-      "automatic gate"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_0",
-    "question": "When is \"A man runs through an open turnstile gate without tapping a card on the gate.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<38.1528> <41.7152> A man runs through an open turnstile gate without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "turnstile bypass",
-      "cardless entry",
-      "running through",
-      "security event",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_1",
-    "question": "When is \"A man walks through a turnstile gate while pushing a trolley hauling boxes.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<72.0879> <79.1047> A man walks through a turnstile gate while pushing a trolley hauling boxes.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "trolley pushing",
-      "box hauling",
-      "gate transit",
-      "walking through",
-      "authorized entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a blue and black jacket holding a rectangular box is walking towards the turnstile gate and goes back.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<68.4611> <72.3285> A man in a blue and black jacket holding a rectangular box is walking towards the turnstile gate and goes back.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person approaching",
-    "candidate_types": [
-      "person approaching",
-      "box holding",
-      "turnstile approach",
-      "turn back",
-      "blue jacket",
-      "gate interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_3",
-    "question": "When does \"A man walks, touches the gate, and walks away from the gate.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<60.0643> <66.6717> A man walks, touches the gate, and walks away from the gate.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "gate interaction",
-    "candidate_types": [
-      "gate interaction",
-      "touching gate",
-      "walking away",
-      "brief contact",
-      "turnstile",
-      "no entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_4",
-    "question": "When does \"A man approaches the turnstile gates while pushing a trolley and taps the card on the gate.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.6374> <50.8008> A man approaches the turnstile gates while pushing a trolley and taps the card on the gate.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "turnstile passage",
-      "trolley pushing",
-      "box hauling",
-      "authorized entry",
-      "gate transit"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_5",
-    "question": "When is \"A man in a blue and black jacket holding a rectangular box approaches the turnstile gate and walks through it after tapping a card on the gate. \" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<29.2321> <43.2139> A man in a blue and black jacket holding a rectangular box approaches the turnstile gate and walks through it after tapping a card on the gate. ",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "box holding",
-      "card scanning",
-      "blue jacket",
-      "authorized entry",
-      "gate transit"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_6",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in black clothes approaches the turnstile gate while holding a box.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.3915> <18.2695> A man in black clothes approaches the turnstile gate while holding a box.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person approaching",
-    "candidate_types": [
-      "person approaching",
-      "box holding",
-      "turnstile approach",
-      "black clothes",
-      "gate interaction",
-      "entry attempt"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_7",
-    "question": "When does \"A man walks through a turnstile gate while pushing a trolley hauling boxes and stops after some distance.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.2939> <30.8256> A man walks through a turnstile gate while pushing a trolley hauling boxes and stops after some distance.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "trolley pushing",
-      "box hauling",
-      "gate transit",
-      "stopping after",
-      "walking through"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_8",
-    "question": "When is \"A man in a blue and black jacket walks through a turnstile gate while holding a box and stops after some distance.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.0529> <15.4286> A man in a blue and black jacket walks through a turnstile gate while holding a box and stops after some distance.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "box holding",
-      "blue jacket",
-      "stopping after",
-      "gate transit",
-      "walking through"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_1",
-    "question_id": "GX010032_Clip_1_9",
-    "question": "At what time in the video does \"A man holding a box walks through a turnstile gate and stops after some distance.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.3364> <9.9927> A man holding a box walks through a turnstile gate and stops after some distance.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "box holding",
-      "stopping after",
-      "gate transit",
-      "walking through",
-      "authorized entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_2",
-    "question_id": "GX010071_Clip_2_0",
-    "question": "When does \"The group of people starts running past the pillar in the same direction as the man with the bag.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<10.2676> <16.6271> The group of people starts running past the pillar in the same direction as the man with the bag.",
-    "duration": 23.0564,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "running past",
-      "pillar passage",
-      "directional movement",
-      "bag carrier",
-      "synchronized motion"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_2",
-    "question_id": "GX010071_Clip_2_1",
-    "question": "When is \"A man in a black outfit enters the frame and runs behind a pillar past the group of people.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.6774> <14.842> A man in a black outfit enters the frame and runs behind a pillar past the group of people.",
-    "duration": 23.0564,
-    "type": "person running",
-    "candidate_types": [
-      "person running",
-      "person entering",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "tailgating",
-      "person exiting"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_5",
-    "question_id": "GX010030_Clip_5_0",
-    "question": "When does \"A man wearing a gray jacket walks through the gate as it opens again after closing halfway through.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.0209> <11.2805> A man wearing a gray jacket walks through the gate as it opens again after closing halfway through.",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "door interaction",
-      "card scanning",
-      "person walking",
-      "gate entry",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_5",
-    "question_id": "GX010030_Clip_5_1",
-    "question": "When is \"A woman holding a laptop walks through the opened turnstile gate.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.0918> <13.3569> A woman holding a laptop walks through the opened turnstile gate.",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person walking",
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "authorized access",
-      "laptop carrying"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_5",
-    "question_id": "GX010030_Clip_5_2",
-    "question": "When is \"A man dressed in all black and holding white sheets of paper walks through the glass gate as it opens, followed by a woman dressed in blue and holding a laptop.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.3528> <12.3234> A man dressed in all black and holding white sheets of paper walks through the glass gate as it opens, followed by a woman dressed in blue and holding a laptop.",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person walking",
-      "group entry",
-      "door interaction",
-      "authorized access",
-      "laptop carrying"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_5",
-    "question_id": "GX010030_Clip_5_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man with a black backpack walks up to a gate, scans a card, and steps aside as another man in gray passes through the gate from the opposite direction. The man with the backpack then walks through the gate.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.0091> <11.3596> A man with a black backpack walks up to a gate, scans a card, and steps aside as another man in gray passes through the gate from the opposite direction. The man with the backpack then walks through the gate.",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "turnstile passage",
-      "door interaction",
-      "tailgating",
-      "person walking",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_5",
-    "question_id": "GX010030_Clip_5_4",
-    "question": "When does \"A man in a gray t-shirt walks through the opened turnstile gate as a man dressed in black scans his card causing the doors to open.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.3987> <10.5258> A man in a gray t-shirt walks through the opened turnstile gate as a man dressed in black scans his card causing the doors to open.",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "person walking",
-      "door interaction",
-      "authorized access",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_5",
-    "question_id": "GX010030_Clip_5_5",
-    "question": "When does \"A man in a green t-shirt and a man in a blue jacket and walk through the turnstile gate one by one as it opens. \" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.9772> <11.3711> A man in a green t-shirt and a man in a blue jacket and walk through the turnstile gate one by one as it opens. ",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person walking",
-      "group entry",
-      "door interaction",
-      "authorized access",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_2",
-    "question_id": "GX010031_Clip_2_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A person in a black shirt enters the scene running past a white pillar along with a group of people already running.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<11.246> <14.5668> A person in a black shirt enters the scene running past a white pillar along with a group of people already running.",
-    "duration": 23.0564,
-    "type": "person running",
-    "candidate_types": [
-      "person running",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "person entering",
-      "tailgating",
-      "emergency exit"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_2",
-    "question_id": "GX010031_Clip_2_1",
-    "question": "When is \"Several people with their back profiles visible start running together, after which a man enters the scene running, as the group runs towards the end of the black wall and turns towards their right.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.5872> <15.912> Several people with their back profiles visible start running together, after which a man enters the scene running, as the group runs towards the end of the black wall and turns towards their right.",
-    "duration": 23.0564,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "person running",
-      "security event",
-      "person entering",
-      "emergency exit",
-      "tailgating"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_2",
-    "question_id": "GX010014_Clip_2_0",
-    "question": "When does \"The man in the white outfit taps a key card on the turnstile gate, walks through it as the glass panels open, and exits the frame, followed by another man who does not scan a key card.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<39.7275> <46.1865> The man in the white outfit taps a key card on the turnstile gate, walks through it as the glass panels open, and exits the frame, followed by another man who does not scan a key card.",
-    "duration": 48.3817,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "card scanning",
-      "turnstile passage",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_2",
-    "question_id": "GX010014_Clip_2_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man holding a monitor walks through a turnstile gate that opens without scanning a key card.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<30.6317> <32.626> A man holding a monitor walks through a turnstile gate that opens without scanning a key card.",
-    "duration": 48.3817,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "turnstile passage",
-      "security event",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "laptop carrying"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_2",
-    "question_id": "GX010014_Clip_2_2",
-    "question": "When is \"A man holding a black box walks through a turnstile gate that opens without scanning a key card.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<3.1335> <5.4518> A man holding a black box walks through a turnstile gate that opens without scanning a key card.",
-    "duration": 48.3817,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "turnstile passage",
-      "security event",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "box carrying"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a red top can be seen walking through a smart space.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<27.0776> <31.5605> A man wearing a red top can be seen walking through a smart space.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "smart space entry",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a gray T-shirt can be seen walking through a smart space.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<44.9724> <48.8403> A man in a gray T-shirt can be seen walking through a smart space.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "smart space entry",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_2",
-    "question": "When is \"A man in black attire carrying a bag walks through a smart space.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<40.1118> <42.3284> A man in black attire carrying a bag walks through a smart space.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "smart space entry",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "bag carrying"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a black jacket can be seen walking through a smart space while holding a piece of paper.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<35.0385> <38.0475> A man wearing a black jacket can be seen walking through a smart space while holding a piece of paper.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "smart space entry",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "paper carrying"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a black hoodie can be seen walking through a smart space.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<31.6999> <34.4578> A man wearing a black hoodie can be seen walking through a smart space.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "smart space entry",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_5",
-    "question": "At what point in the video does \"A woman wearing a black jacket and a pink top can be seen walking through a smart space.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<25.1397> <29.0602> A woman wearing a black jacket and a pink top can be seen walking through a smart space.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "smart space entry",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_6",
-    "question": "At what point in the video does \"A woman wearing a light blue top can be seen walking through the smart space while holding a laptop.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<16.325> <21.2479> A woman wearing a light blue top can be seen walking through the smart space while holding a laptop.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "smart space entry",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "laptop carrying"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_7",
-    "question": "When does \"A man wearing a light blue jacket can be seen walking through a smart space.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.0639> <15.16> A man wearing a light blue jacket can be seen walking through a smart space.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "smart space entry",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_8",
-    "question": "When does \"A man in a green T-shirt with a sling bag walks through a smart space.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.2752> <12.4741> A man in a green T-shirt with a sling bag walks through a smart space.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "person entering",
-      "person exiting",
-      "security event",
-      "warehouse activity",
-      "smart space entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_2",
-    "question_id": "GX010030_Clip_2_9",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater walks through a smart space while carrying a bag.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<3.8469> <7.5598> A man in a white sweater walks through a smart space while carrying a bag.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "person entering",
-      "person exiting",
-      "carrying bag",
-      "smart space entry",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_5",
-    "question_id": "GX010012_Clip_5_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black outfit walks through a turnstile gate, followed by a woman in a gray shirt, before the gate closes.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<8.0994> <14.6553> A man in a black outfit walks through a turnstile gate, followed by a woman in a gray shirt, before the gate closes.",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "authorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_5",
-    "question_id": "GX010012_Clip_5_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A turnstile gate opens as a man in a black jacket taps an access card and walks through it, after letting another man in a black T-shirt pass through the same gate in the opposite direction, after which the gate closes.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.7487> <13.0062> A turnstile gate opens as a man in a black jacket taps an access card and walks through it, after letting another man in a black T-shirt pass through the same gate in the opposite direction, after which the gate closes.",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "tailgating",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "authorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_5",
-    "question_id": "GX010012_Clip_5_2",
-    "question": "When does \"A man in a green T-shirt walks through a turnstile gate as it opens, followed by another man in a gray shirt, after which the gate closes.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<2.8945> <11.8149> A man in a green T-shirt walks through a turnstile gate as it opens, followed by another man in a gray shirt, after which the gate closes.",
-    "duration": 17.6176,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "group activity",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_0",
-    "question": "When is \"A man in a white T-shirt enters the scene, stands in between two tripod stands, takes a few steps towards his right, turns his head back, and walks forward to enter the passage.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<44.8047> <52.8092> A man in a white T-shirt enters the scene, stands in between two tripod stands, takes a few steps towards his right, turns his head back, and walks forward to enter the passage.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "person walking",
-      "door interaction",
-      "tripod area entry",
-      "security event",
-      "passage entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_1",
-    "question": "At what time in the video does \"Three men are walking inside a passage, where the man leading the sequence enters the frame from the left of the tripod stand in the foreground and the other two behind him walk through the middle of the tripod stands.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.9027> <48.9827> Three men are walking inside a passage, where the man leading the sequence enters the frame from the left of the tripod stand in the foreground and the other two behind him walk through the middle of the tripod stands.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "person walking",
-      "passage entry",
-      "tripod area entry",
-      "security event",
-      "warehouse activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black t-shirt holding a cup walks inside a passage.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<36.9558> <39.2183> A man in a black t-shirt holding a cup walks inside a passage.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "passage entry",
-      "carrying item",
-      "security event",
-      "warehouse activity",
-      "person entering"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying a backpack walks inside the entrance of a passage.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<24.0058> <27.3034> A man carrying a backpack walks inside the entrance of a passage.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "person walking",
-      "carrying backpack",
-      "passage entry",
-      "security event",
-      "warehouse activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_4",
-    "question": "At what time in the video does \"Two men walk inside a passage in a sequence.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.1997> <20.7315> Two men walk inside a passage in a sequence.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "person walking",
-      "passage entry",
-      "security event",
-      "warehouse activity",
-      "sequence walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_5",
-    "question": "When is \"A woman in a black outfit walks inside a passage, closely following a man in a blue jacket.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.6908> <14.2254> A woman in a black outfit walks inside a passage, closely following a man in a blue jacket.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "person walking",
-      "passage entry",
-      "security event",
-      "following behavior",
-      "warehouse activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_6",
-    "question": "When does \"A man in a white sweatshirt gestures to a man in a black t-shirt to walk away as both walk out of the frame.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<9.3747> <12.0472> A man in a white sweatshirt gestures to a man in a black t-shirt to walk away as both walk out of the frame.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "person walking",
-      "gesture interaction",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "passage exit"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_7",
-    "question": "When does \"Three men enter a passage as the man leading the sequence gestures a man in a black t-shirt walking towards the passage who stops walking ahead.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.9382> <13.2764> Three men enter a passage as the man leading the sequence gestures a man in a black t-shirt walking towards the passage who stops walking ahead.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "person entering",
-      "gesture interaction",
-      "passage entry",
-      "security event",
-      "warehouse activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_3",
-    "question_id": "GX010031_Clip_3_8",
-    "question": "When does \"A person in black attire pushing a cart halts to open a door and enters through it while pulling the cart inside.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.5453> <10.4862> A person in black attire pushing a cart halts to open a door and enters through it while pulling the cart inside.",
-    "duration": 58.0914,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "cart pushing",
-      "security event",
-      "warehouse activity",
-      "passage entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_4",
-    "question_id": "GX010069_Clip_4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man standing at the doorway moves inside the room as the door starts to close.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<25.6329> <26.7376> A man standing at the doorway moves inside the room as the door starts to close.",
-    "duration": 33.0664,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "passage entry",
-      "warehouse activity",
-      "door closing"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_4",
-    "question_id": "GX010069_Clip_4_1",
-    "question": "When is \"A man taps a card on a reader beside a door, opens it, and stands by the open door.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<13.8833> <25.7216> A man taps a card on a reader beside a door, opens it, and stands by the open door.",
-    "duration": 33.0664,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "key card use"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_4",
-    "question_id": "GX010069_Clip_4_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying two cardboard boxes walks inside an open door without tapping a key card.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.0198> <19.7137> A man carrying two cardboard boxes walks inside an open door without tapping a key card.",
-    "duration": 33.0664,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "carrying boxes",
-      "security event",
-      "unauthorized access",
-      "passage entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_4",
-    "question_id": "GX010069_Clip_4_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man carrying a cardboard box enters through an open door without tapping a key card.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<23.8649> <25.452> A man carrying a cardboard box enters through an open door without tapping a key card.",
-    "duration": 33.0664,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "carrying box",
-      "security event",
-      "unauthorized access",
-      "passage entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_2",
-    "question_id": "GX010032_Clip_2_0",
-    "question": "At what time in the video does \"The man in black clothes who is holding a monitor tailgates the man in white sweater and walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<42.0578> <45.0499> The man in black clothes who is holding a monitor tailgates the man in white sweater and walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 48.3817,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "turnstile passage",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "card bypass",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_2",
-    "question_id": "GX010032_Clip_2_1",
-    "question": "At what time in the video does \"The man wearing a white sweater taps a card on the turnstile gate, then walks through it while holding a black box.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<38.0995> <43.5417> The man wearing a white sweater taps a card on the turnstile gate, then walks through it while holding a black box.",
-    "duration": 48.3817,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "carrying box"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_2",
-    "question_id": "GX010032_Clip_2_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing black clothes walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate while holding a monitor.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.8087> <32.6348> A man wearing black clothes walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate while holding a monitor.",
-    "duration": 48.3817,
-    "type": "turnstile bypass",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "turnstile bypass",
-      "unauthorized access",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010032_Clip_2",
-    "question_id": "GX010032_Clip_2_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a white sweater walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate while holding a black box.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.3357> <6.094> A man wearing a white sweater walks through the turnstile gate without tapping a card on the gate while holding a black box.",
-    "duration": 48.3817,
-    "type": "turnstile bypass",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "turnstile bypass",
-      "unauthorized access",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_4",
-    "question_id": "GX010011_Clip_4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater walks through the corridor carrying a rectangular box, enters the room and places the box on the partially visible table.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<18.0336> <29.1573> A man in a white sweater walks through the corridor carrying a rectangular box, enters the room and places the box on the partially visible table.",
-    "duration": 33.0664,
-    "type": "room entry with object",
-    "candidate_types": [
-      "room entry",
-      "object placement",
-      "corridor walking",
-      "room entry with object",
-      "warehouse activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_4",
-    "question_id": "GX010011_Clip_4_1",
-    "question": "When is \"A man wearing a black shirt walks through the corridor carrying boxes behind a man wearing black attire, enters the room and places the boxes on the partially visible table.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<9.3219> <23.8732> A man wearing a black shirt walks through the corridor carrying boxes behind a man wearing black attire, enters the room and places the boxes on the partially visible table.",
-    "duration": 33.0664,
-    "type": "room entry with object",
-    "candidate_types": [
-      "room entry",
-      "object placement",
-      "corridor walking",
-      "room entry with object",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_4",
-    "question_id": "GX010011_Clip_4_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man dressed in black walks through the corridor, taps a card on the door card reader beside the door, and enters the room.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.9511> <18.8251> A man dressed in black walks through the corridor, taps a card on the door card reader beside the door, and enters the room.",
-    "duration": 33.0664,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "room entry",
-      "authorized access",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_0",
-    "question": "When is \"A man wearing a denim jacket comes out of a door and closes it.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<70.3919> <73.9871> A man wearing a denim jacket comes out of a door and closes it.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "door exit",
-    "candidate_types": [
-      "door exit",
-      "door interaction",
-      "person exiting",
-      "corridor walking",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a brown shirt walks out of the door while holding papers.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<68.9362> <70.0647> A man wearing a brown shirt walks out of the door while holding papers.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "door exit",
-    "candidate_types": [
-      "door exit",
-      "person exiting",
-      "corridor walking",
-      "object carrying",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_2",
-    "question": "When does \"A man wearing a white shirt holding a thin silver box can be seen walking in the hallway.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<76.1652> <79.1043> A man wearing a white shirt holding a thin silver box can be seen walking in the hallway.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "corridor walking",
-    "candidate_types": [
-      "corridor walking",
-      "object carrying",
-      "person walking",
-      "hallway movement",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_3",
-    "question": "When is \"A man wearing a white shirt holding a thin silver box walks out the door into the hallway and stops at the end of the hallway.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<66.2918> <74.5399> A man wearing a white shirt holding a thin silver box walks out the door into the hallway and stops at the end of the hallway.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "door exit",
-    "candidate_types": [
-      "door exit",
-      "corridor walking",
-      "object carrying",
-      "person exiting",
-      "hallway movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_4",
-    "question": "When does \"A man holding a monitor enters the frame, walks to the end of the hallway, and turns to his left.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<62.3107> <71.7452> A man holding a monitor enters the frame, walks to the end of the hallway, and turns to his left.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "corridor walking",
-    "candidate_types": [
-      "corridor walking",
-      "object carrying",
-      "person walking",
-      "hallway movement",
-      "direction change"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_5",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater picks up a partially visible object and walks towards the door.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<55.1669> <62.2074> A man in a white sweater picks up a partially visible object and walks towards the door.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "object pickup",
-    "candidate_types": [
-      "object pickup",
-      "door approach",
-      "person walking",
-      "room activity",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_6",
-    "question": "When is \"A man wearing a white sweater can be seen handing a bunch of papers to a partially visible person.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<49.7484> <50.5163> A man wearing a white sweater can be seen handing a bunch of papers to a partially visible person.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "object handoff",
-    "candidate_types": [
-      "object handoff",
-      "person interaction",
-      "paper exchange",
-      "security event",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_7",
-    "question": "When is \"A man wearing a white sweater walks through the door.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<38.7801> <40.4776> A man wearing a white sweater walks through the door.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "door entry",
-    "candidate_types": [
-      "door entry",
-      "person entering",
-      "corridor walking",
-      "security event",
-      "room entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_8",
-    "question": "At what point in the video does \"A man holding a device resembling a monitor walks out the door and continues walking to the right of the door and exits the frame.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.9087> <18.5135> A man holding a device resembling a monitor walks out the door and continues walking to the right of the door and exits the frame.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "door exit",
-    "candidate_types": [
-      "door exit",
-      "object carrying",
-      "corridor walking",
-      "person exiting",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_10",
-    "question_id": "GX010011_Clip_10_9",
-    "question": "At what time in the video does \"A door opens and a man holding a black box walks out the door and continues walking to the left of the door till he exits the frame.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.8139> <13.4765> A door opens and a man holding a black box walks out the door and continues walking to the left of the door till he exits the frame.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "door exit",
-    "candidate_types": [
-      "door exit",
-      "object carrying",
-      "corridor walking",
-      "person exiting",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_5",
-    "question_id": "GX010011_Clip_5_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black jacket walks out of a room carrying a box, walks on the floor, and turns left at the end near the wall.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.2997> <20.418> A man in a black jacket walks out of a room carrying a box, walks on the floor, and turns left at the end near the wall.",
-    "duration": 25.0584,
-    "type": "room exit with object",
-    "candidate_types": [
-      "room exit",
-      "object carrying",
-      "corridor walking",
-      "room exit with object",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_5",
-    "question_id": "GX010011_Clip_5_1",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater walks out of a room carrying a box, closes the door behind him, walks on the floor, and turns left at the end near the wall.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.6877> <22.9968> A man in a white sweater walks out of a room carrying a box, closes the door behind him, walks on the floor, and turns left at the end near the wall.",
-    "duration": 25.0584,
-    "type": "room exit with object",
-    "candidate_types": [
-      "room exit",
-      "object carrying",
-      "door closing",
-      "room exit with object",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_5",
-    "question_id": "GX010011_Clip_5_2",
-    "question": "When is \"A door opens, and a man in black attire holding a box walks on the floor and turns left at the end near the wall.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.64> <17.492> A door opens, and a man in black attire holding a box walks on the floor and turns left at the end near the wall.",
-    "duration": 25.0584,
-    "type": "door exit",
-    "candidate_types": [
-      "door exit",
-      "object carrying",
-      "corridor walking",
-      "person exiting",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_11",
-    "question_id": "GX010069_Clip_11_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man opens and enters through a door into a corridor and walks out of the frame while carrying an object in his right hand.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.402> <26.6253> A man opens and enters through a door into a corridor and walks out of the frame while carrying an object in his right hand.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "door entry",
-    "candidate_types": [
-      "door entry",
-      "corridor walking",
-      "object carrying",
-      "person entering",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_11",
-    "question_id": "GX010069_Clip_11_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black outfit walks out of a white doorway while pushing a dolly in front, closes the door, and walks out of the frame.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<10.5849> <21.1628> A man in a black outfit walks out of a white doorway while pushing a dolly in front, closes the door, and walks out of the frame.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "door exit with dolly",
-    "candidate_types": [
-      "door exit",
-      "dolly pushing",
-      "door closing",
-      "door exit with dolly",
-      "warehouse activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_11",
-    "question_id": "GX010069_Clip_11_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white outfit opens a door, flings it open wide using his foot, and walks through it as it closes behind him.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.4535> <11.9312> A man in a white outfit opens a door, flings it open wide using his foot, and walks through it as it closes behind him.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "person exiting",
-      "unauthorized access",
-      "tailgating",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_11",
-    "question_id": "GX010069_Clip_11_3",
-    "question": "When is \"A man in white outfit walks toward a door while holding an object.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.6367> <6.4597> A man in white outfit walks toward a door while holding an object.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "person approaching door",
-    "candidate_types": [
-      "person approaching door",
-      "person walking",
-      "door interaction",
-      "card scanning",
-      "object carrying",
-      "person entering"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_1",
-    "question_id": "GX010013_Clip_1_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A person in a white sweatshirt gestures to a partially visible person in a blue jacket who walks out of the frame.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.366> <8.5899> A person in a white sweatshirt gestures to a partially visible person in a blue jacket who walks out of the frame.",
-    "duration": 11.0444,
-    "type": "group interaction",
-    "candidate_types": [
-      "group interaction",
-      "person gesturing",
-      "person exiting",
-      "person standing",
-      "social interaction",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_1",
-    "question_id": "GX010013_Clip_1_1",
-    "question": "When is \"A man in a white shirt starts to run away from the frame, followed by other people standing around him.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.1525> <10.9643> A man in a white shirt starts to run away from the frame, followed by other people standing around him.",
-    "duration": 11.0444,
-    "type": "person running",
-    "candidate_types": [
-      "person running",
-      "group activity",
-      "emergency response",
-      "person exiting",
-      "chase scene",
-      "person standing"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_1",
-    "question_id": "GX010013_Clip_1_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A partially visible individual with a backpack runs into the frame and exits the scene as a group of people start running in the same direction after he enters the scene.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.8689> <10.9643> A partially visible individual with a backpack runs into the frame and exits the scene as a group of people start running in the same direction after he enters the scene.",
-    "duration": 11.0444,
-    "type": "person running",
-    "candidate_types": [
-      "person running",
-      "group activity",
-      "emergency response",
-      "person entering",
-      "person exiting",
-      "chase scene"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_5",
-    "question_id": "GX010071_Clip_5_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a black outfit walks through a turnstile gate in a smart space without scanning a card and turns towards the camera as the gate closes behind him and the lights on the gate blink green.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<0.0655> <2.4864> A man in a black outfit walks through a turnstile gate in a smart space without scanning a card and turns towards the camera as the gate closes behind him and the lights on the gate blink green.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "unauthorized access",
-      "card scanning",
-      "security event",
-      "person entering",
-      "tailgating"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_5",
-    "question_id": "GX010071_Clip_5_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man wearing a black outfit jumps over the turnstile gate without scanning a card but the panels of the gate do not open after he jumps and the lights on the gate blink red once turning green.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.4357> <12.566> A man wearing a black outfit jumps over the turnstile gate without scanning a card but the panels of the gate do not open after he jumps and the lights on the gate blink red once turning green.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "turnstile bypass",
-      "security event",
-      "person jumping",
-      "tailgating",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_5",
-    "question_id": "GX010071_Clip_5_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a brown sweatshirt runs and jumps over a turnstile gate without scanning a card that opens and closes after he jumps over and the light blinks red once before blinking green.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.8999> <7.3329> A man wearing a brown sweatshirt runs and jumps over a turnstile gate without scanning a card that opens and closes after he jumps over and the light blinks red once before blinking green.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "turnstile bypass",
-      "security event",
-      "person jumping",
-      "turnstile passage",
-      "tailgating"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_4",
-    "question_id": "GX010012_Clip_4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A person wearing a white sweater can be seen passing through a smart space, and behind him, four individuals, including a woman, are visible tailgating.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.5633> <11.9945> A person wearing a white sweater can be seen passing through a smart space, and behind him, four individuals, including a woman, are visible tailgating.",
-    "duration": 22.1888,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "turnstile passage",
-      "unauthorized access",
-      "group activity",
-      "person entering",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_4",
-    "question_id": "GX010012_Clip_4_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A person walks down the stairs and exits the frame.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.3969> <6.0927> A person walks down the stairs and exits the frame.",
-    "duration": 22.1888,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "person walking",
-      "stair descent",
-      "door interaction",
-      "group activity",
-      "person standing"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_7",
-    "question_id": "GX010069_Clip_7_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man pulling a trolley with some object on it walks forward, places a card over the scanner beside the door, and opens the door. He then walks through the doorway along with the trolley.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.7698> <21.4131> A man pulling a trolley with some object on it walks forward, places a card over the scanner beside the door, and opens the door. He then walks through the doorway along with the trolley.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "card scanning",
-      "person entering",
-      "trolley movement",
-      "authorized access",
-      "object carrying"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_8",
-    "question_id": "GX010029_Clip_8_0",
-    "question": "At what point in the video does \"Two men standing near the door move their fingers on the phones in their hands. The man in the green T-shirt with a bag puts his phone away before walking, while the man in a black jacket continues to hold his phone.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<48.3328> <73.9594> Two men standing near the door move their fingers on the phones in their hands. The man in the green T-shirt with a bag puts his phone away before walking, while the man in a black jacket continues to hold his phone.",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "phone usage",
-    "candidate_types": [
-      "phone usage",
-      "person standing",
-      "door interaction",
-      "object holding",
-      "group activity",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_8",
-    "question_id": "GX010029_Clip_8_1",
-    "question": "At what point in the video does \"The people in the group, a few holding objects and a few idly standing, walk away one by one and exit the frame.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<70.0529> <80.2209> The people in the group, a few holding objects and a few idly standing, walk away one by one and exit the frame.",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "group exiting",
-    "candidate_types": [
-      "group exiting",
-      "person walking",
-      "person exiting",
-      "group activity",
-      "object carrying",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_8",
-    "question_id": "GX010029_Clip_8_2",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit walks out through the door and stands along with the group of people.\n\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<64.9045> <68.3916> A man in a black outfit walks out through the door and stands along with the group of people.\n",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "group activity",
-      "person standing",
-      "person entering",
-      "object carrying"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_8",
-    "question_id": "GX010029_Clip_8_3",
-    "question": "At what point in the video does \"The man in the white outfit shuts the door. \" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<66.3349> <69.3577> The man in the white outfit shuts the door. ",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person exiting",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "person standing"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_8",
-    "question_id": "GX010029_Clip_8_4",
-    "question": "At what point in the video does \"The door opens, and a man in a black jacket holding a few papers walks through the door and stands with the group of people.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<15.599> <21.9327> The door opens, and a man in a black jacket holding a few papers walks through the door and stands with the group of people.",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "group activity",
-      "object carrying",
-      "person standing",
-      "paper handling"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_8",
-    "question_id": "GX010029_Clip_8_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white outfit and another man in a black outfit walk to the door and knock on it. The man in the white outfit continues to knock.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.7689> <15.4821> A man in a white outfit and another man in a black outfit walk to the door and knock on it. The man in the white outfit continues to knock.",
-    "duration": 85.1184,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person knocking",
-      "group activity",
-      "person standing",
-      "unauthorized access",
-      "person entering"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_3",
-    "question_id": "GX010069_Clip_3_0",
-    "question": "When does \"Three men walk inside an open door without tapping any key cards on the scanner.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.4493> <30.1721> Three men walk inside an open door without tapping any key cards on the scanner.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "group activity",
-      "tailgating",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_3",
-    "question_id": "GX010069_Clip_3_1",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit walks through an open door without tapping a card on the scanner.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<21.0314> <22.6396> A man in a black outfit walks through an open door without tapping a card on the scanner.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "tailgating",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_3",
-    "question_id": "GX010069_Clip_3_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man taps a card on a scanner, turns the handle of a door with his right hand, opens the door, and enters.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<9.053> <12.8454> A man taps a card on a scanner, turns the handle of a door with his right hand, opens the door, and enters.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "authorized access",
-    "candidate_types": [
-      "authorized access",
-      "door interaction",
-      "card scanning",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "handle turning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_1",
-    "question_id": "GX010031_Clip_1_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A group of people start running together.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.1153> <10.9575> A group of people start running together.",
-    "duration": 11.0444,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "person running",
-      "person walking",
-      "emergency evacuation",
-      "team exercise"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010031_Clip_1",
-    "question_id": "GX010031_Clip_1_1",
-    "question": "When does \"A man in a black shirt runs towards the group of people who join him in running.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.1593> <10.908> A man in a black shirt runs towards the group of people who join him in running.",
-    "duration": 11.0444,
-    "type": "person running",
-    "candidate_types": [
-      "person running",
-      "group activity",
-      "person approaching",
-      "chase scene",
-      "team formation"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_0",
-    "question": "When does \"A man in a black jacket walks towards the automatic access control gate in the middle.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<36.0536> <38.574> A man in a black jacket walks towards the automatic access control gate in the middle.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person approaching",
-    "candidate_types": [
-      "person approaching",
-      "door interaction",
-      "access attempt",
-      "card scanning",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_1",
-    "question": "When does \"A man in a black jacket tailgates another person and passes through an automatic access control gate without scanning his card.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<38.216> <40.422> A man in a black jacket tailgates another person and passes through an automatic access control gate without scanning his card.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "unauthorized access",
-      "door interaction",
-      "security breach",
-      "card bypass"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_2",
-    "question": "When is \"A man holding a flat rectangular cardboard box scans a card and passes through the automatic access control gate in the middle.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<30.2416> <37.8186> A man holding a flat rectangular cardboard box scans a card and passes through the automatic access control gate in the middle.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "authorized access",
-      "turnstile passage",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a black jacket walks up to an automatic access control gate while carrying a box and attempts to scan a card at the gate.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.374> <31.737> A man in a black jacket walks up to an automatic access control gate while carrying a box and attempts to scan a card at the gate.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "access attempt",
-    "candidate_types": [
-      "access attempt",
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_4",
-    "question": "At what point in the video does \"A man holding a cardboard box exits the frame.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<72.3461> <75.6818> A man holding a cardboard box exits the frame.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "person walking",
-      "group activity",
-      "door interaction",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man pushing a loaded dolly walks through an automatic access control gate without scanning his card.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<72.3156> <76.0615> A man pushing a loaded dolly walks through an automatic access control gate without scanning his card.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "tailgating",
-      "door interaction",
-      "security breach",
-      "card bypass"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_6",
-    "question": "When does \"A man carrying a box walks up to the automatic access control gate and moves his hands in front of the sensors, causing all gates to open.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<68.8393> <72.4409> A man carrying a box walks up to the automatic access control gate and moves his hands in front of the sensors, causing all gates to open.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "security breach",
-      "sensor manipulation",
-      "unauthorized access",
-      "gate override"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_7",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit exits the frame.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<64.5809> <66.8726> A man in a black outfit exits the frame.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "person walking",
-      "security event",
-      "door interaction",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_8",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit enters the frame and tries to trigger the automatic access control gate by moving his hands in front of the sensor.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<60.801> <64.236> A man in a black outfit enters the frame and tries to trigger the automatic access control gate by moving his hands in front of the sensor.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "sensor manipulation",
-    "candidate_types": [
-      "sensor manipulation",
-      "door interaction",
-      "security breach",
-      "unauthorized access",
-      "access attempt"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_9",
-    "question": "When is \"A man pushing a loaded dolly stops in front of a smart space control gate, but the gate fails to open after he attempts to scan a card.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<42.3012> <51.2252> A man pushing a loaded dolly stops in front of a smart space control gate, but the gate fails to open after he attempts to scan a card.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "access failure",
-    "candidate_types": [
-      "access failure",
-      "door interaction",
-      "card scanning",
-      "security event",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_10",
-    "question": "At what point in the video does \"A man pushing a loaded dolly walks through a smart smart control gate without scanning a card.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.6009> <23.1241> A man pushing a loaded dolly walks through a smart smart control gate without scanning a card.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "tailgating",
-      "door interaction",
-      "security breach",
-      "card bypass"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_11",
-    "question": "At what point in the video does \"A man holding a cardboard box walks through the smart spaces without tapping his card.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.1338> <12.5768> A man holding a cardboard box walks through the smart spaces without tapping his card.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door interaction",
-      "security breach",
-      "card bypass",
-      "tailgating"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010072_Clip_1",
-    "question_id": "GX010072_Clip_1_12",
-    "question": "When does \"A man holding a box walks through the smart spaces without scanning a card.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.9102> <5.3937> A man holding a box walks through the smart spaces without scanning a card.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "door interaction",
-      "security breach",
-      "card bypass",
-      "tailgating"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_0",
-    "question": "When is \"The man in a blue jacket walks through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<67.2592> <69.6162> The man in a blue jacket walks through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "turnstile passage",
-      "tailgating",
-      "security breach",
-      "card bypass"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_1",
-    "question": "At what time in the video does \"The man in white sweater takes a backpack from a man in black clothes, then walks through the gate and gestures while facing the gate and walks away.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<55.6432> <63.14> The man in white sweater takes a backpack from a man in black clothes, then walks through the gate and gestures while facing the gate and walks away.",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "person interaction",
-    "candidate_types": [
-      "person interaction",
-      "backpack transfer",
-      "turnstile passage",
-      "door interaction",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_2",
-    "question": "At what point in the video does \"A woman in pink clothes is walking through the turnstile gate nearest to the railing without tapping a card on the gate.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<21.6767> <24.3161> A woman in pink clothes is walking through the turnstile gate nearest to the railing without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "unauthorized access",
-      "turnstile passage",
-      "tailgating",
-      "security breach",
-      "card bypass"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_3",
-    "question": "When is \"The man in an all-black outfit gives a backpack to the man in the white outfit and walks away. \" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<55.2308> <59.2572> The man in an all-black outfit gives a backpack to the man in the white outfit and walks away. ",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "person interaction",
-    "candidate_types": [
-      "person interaction",
-      "backpack transfer",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_4",
-    "question": "When does \"A woman walks out of a door; she turns around after a few steps and walks.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<34.3926> <37.8357> A woman walks out of a door; she turns around after a few steps and walks.",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "security event",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_5",
-    "question": "At what point in the video does \"Two people are climbing the staircase and they exit the frame. \" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.8073> <31.9312> Two people are climbing the staircase and they exit the frame. ",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "staircase use",
-      "person exiting",
-      "group activity",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_6",
-    "question": "When does \"A person climbs down the staircase.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<6.6007> <13.0916> A person climbs down the staircase.",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "staircase use",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "staircase use",
-      "person descending",
-      "exit event",
-      "indoor movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_7",
-    "question": "At what point in the video does \"The man in a green T-shirt walks through the turnstile in the middle without tapping a card on the gate.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<66.9551> <70.1771> The man in a green T-shirt walks through the turnstile in the middle without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "unauthorized access",
-      "card bypass",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_8",
-    "question": "At what time in the video does \"The man in the white outfit walks towards the turnstile gate in the middle, taps a card, and turns around.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<49.4493> <54.557> The man in the white outfit walks towards the turnstile gate in the middle, taps a card, and turns around.",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "turnstile passage",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "person turning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_9",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in an all-black outfit taps a card on the turnstile gate near the railing and walks through it.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<32.189> <37.3511> A man in an all-black outfit taps a card on the turnstile gate near the railing and walks through it.",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "authorized access",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_10",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in black clothes is walking through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.8673> <24.4277> A man in black clothes is walking through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "unauthorized access",
-      "card bypass",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_11",
-    "question": "When does \"A man in a blue jacket is walking through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.2476> <20.8728> A man in a blue jacket is walking through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "unauthorized access",
-      "card bypass",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_12",
-    "question": "When does \"A man in a green T-shirt is walking through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.3396> <15.5128> A man in a green T-shirt is walking through the turnstile gate closest to the wall without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "unauthorized access",
-      "card bypass",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_13",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in black clothes is walking through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<6.9328> <8.6056> A man in black clothes is walking through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "unauthorized access",
-      "card bypass",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_1",
-    "question_id": "GX010030_Clip_1_14",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater walks through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.0658> <4.6436> A man in a white sweater walks through the turnstile gate in the middle without tapping a card on the gate.",
-    "duration": 78.712,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "unauthorized access",
-      "card bypass",
-      "security event",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_0",
-    "question": "When is \"A man in a black T-shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<44.7713> <49.3455> A man in a black T-shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_1",
-    "question": "When does \"A man with a backpack enters the frame and walks through a turnstile gate.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<39.0359> <43.9618> A man with a backpack enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_2",
-    "question": "When is \"A man in a black jacket holding a piece of paper enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<34.6558> <39.1025> A man in a black jacket holding a piece of paper enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in an all black attire enters the frame and walks through a turnstile gate.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<30.9079> <34.3577> A man in an all black attire enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_4",
-    "question": "When does \"A person in a gray jacket walks down a staircase and exits the frame.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<30.2866> <38.9106> A person in a gray jacket walks down a staircase and exits the frame.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "staircase use",
-      "person exiting",
-      "indoor movement",
-      "exit event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_5",
-    "question": "When is \"A man in an orange sweater enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<25.7503> <30.9703> A man in an orange sweater enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_6",
-    "question": "When is \"A person with long hair wearing an all black attire enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<24.9132> <29.9724> A person with long hair wearing an all black attire enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_7",
-    "question": "At what point in the video does \"Three people are walking down a staircase and then walk out of the frame.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<17.8182> <32.7725> Three people are walking down a staircase and then walk out of the frame.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "staircase use",
-      "person exiting",
-      "group activity",
-      "indoor movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_8",
-    "question": "When is \"A woman holding a laptop enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<15.5495> <23.4601> A woman holding a laptop enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_9",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a light blue shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<11.7142> <16.6437> A man in a light blue shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person entering",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_10",
-    "question": "When is \"A man in a green T-shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.2123> <13.048> A man in a green T-shirt enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "security event",
-      "person entering"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010012_Clip_2",
-    "question_id": "GX010012_Clip_2_11",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater enters the frame and walks through a turnstile gate.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.8> <7.8762> A man in a white sweater enters the frame and walks through a turnstile gate.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person entering",
-      "card scanning",
-      "security event",
-      "person walking",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_0",
-    "question": "At what point in the video does \"The man in a blue-black-gray T-shirt holding a box moves out of the turnstile gate.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.4815> <14.7476> The man in a blue-black-gray T-shirt holding a box moves out of the turnstile gate.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "person exiting",
-      "person walking",
-      "security event",
-      "card scanning",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_1",
-    "question": "At what point in the video does \"The man in a blue-black-gray T-shirt walks to the turnstile gate, swings his hand in front of the device, and the man pushing a cart walks through the turnstile gate.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<70.2185> <78.2785> The man in a blue-black-gray T-shirt walks to the turnstile gate, swings his hand in front of the device, and the man pushing a cart walks through the turnstile gate.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "person walking",
-      "group activity",
-      "security event",
-      "tailgating"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_2",
-    "question": "At what point in the video does \"The man in a black outfit enters the frame and hovers his hand over the turnstile gate, but the man pushing the cart fails to walk through the turnstile gate.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<61.3493> <66.5293> The man in a black outfit enters the frame and hovers his hand over the turnstile gate, but the man pushing the cart fails to walk through the turnstile gate.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "failed access attempt",
-    "candidate_types": [
-      "failed access attempt",
-      "card scanning",
-      "turnstile passage",
-      "security event",
-      "person standing",
-      "tailgating"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_3",
-    "question": "When does \"A man pushing a cart with many objects walks towards the smart space and stops near the middle turnstile gate.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<41.9882> <46.8783> A man pushing a cart with many objects walks towards the smart space and stops near the middle turnstile gate.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "cart movement",
-      "turnstile approach",
-      "security event",
-      "group activity",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_4",
-    "question": "When is \"The man in the black outfit tailgates through the turnstile gate without tapping the card.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<38.9625> <41.4506> The man in the black outfit tailgates through the turnstile gate without tapping the card.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "turnstile passage",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "card scanning",
-      "person entering"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_5",
-    "question": "When does \"The man wearing a blue-gray-black T-shirt taps the card reader and walks through the turnstile gate.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<30.726> <38.9613> The man wearing a blue-gray-black T-shirt taps the card reader and walks through the turnstile gate.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "card scanning",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "door interaction",
-      "authorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_6",
-    "question": "When does \"A man wearing a black outfit holding a box walks towards the turnstile gate and taps the card to open it, but fails.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<15.7275> <32.2715> A man wearing a black outfit holding a box walks towards the turnstile gate and taps the card to open it, but fails.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "failed access attempt",
-    "candidate_types": [
-      "failed access attempt",
-      "card scanning",
-      "turnstile passage",
-      "security event",
-      "door interaction",
-      "person standing"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_7",
-    "question": "When does \"A man pushing a cart with objects on it walks through the smart space.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.4504> <25.0132> A man pushing a cart with objects on it walks through the smart space.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "cart movement",
-      "security event",
-      "turnstile approach",
-      "group activity",
-      "door interaction"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010014_Clip_1",
-    "question_id": "GX010014_Clip_1_8",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in black attire holding a box walks through the smart space.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.8407> <7.5917> A man in black attire holding a box walks through the smart space.",
-    "duration": 79.1124,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "security event",
-      "door interaction",
-      "turnstile passage",
-      "cart movement",
-      "person entering"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_9",
-    "question_id": "GX010011_Clip_9_0",
-    "question": "When does \"A man in blue jacket taps a card on the card reader and enters the room.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<18.3193> <21.6147> A man in blue jacket taps a card on the card reader and enters the room.",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "turnstile passage",
-      "authorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_9",
-    "question_id": "GX010011_Clip_9_1",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in an orange sweater taps a card on the card reader, opens the door, and walks inside the room.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<13.0586> <18.142> A man in an orange sweater taps a card on the card reader, opens the door, and walks inside the room.",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_9",
-    "question_id": "GX010011_Clip_9_2",
-    "question": "At what point in the video does \"Another man in black attire tailgates and walks inside the room without tapping a card on the card reader.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.5024> <10.0497> Another man in black attire tailgates and walks inside the room without tapping a card on the card reader.",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_9",
-    "question_id": "GX010011_Clip_9_3",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in black attire taps the card on the card reader and walks through the door.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<5.7116> <9.0043> A man in black attire taps the card on the card reader and walks through the door.",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010011_Clip_9",
-    "question_id": "GX010011_Clip_9_4",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater taps the card on the card reader, opens the door, and walks through the door.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.0321> <7.0598> A man in a white sweater taps the card on the card reader, opens the door, and walks through the door.",
-    "duration": 39.0724,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed",
-    "question_id": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4_0",
-    "question": "When does \"A man wearing a red striped shirt tailgates through the door without scanning the card, right behind the man in a gray shirt, and closes the door.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.5385> <9.9335> A man wearing a red striped shirt tailgates through the door without scanning the card, right behind the man in a gray shirt, and closes the door.",
-    "duration": 14.5385,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "card scanning"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed",
-    "question_id": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4_1",
-    "question": "When does \"A man in a gray shirt scans a card on a cad scanner and walks through the door.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<2.2414> <8.1266> A man in a gray shirt scans a card on a cad scanner and walks through the door.",
-    "duration": 14.5385,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "authorized access",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_11",
-    "question_id": "GX010029_Clip_11_0",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater, holding an object, walks toward a door at the end, opens it, and walks out through the door.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<0.3781> <11.603> A man in a white sweater, holding an object, walks toward a door at the end, opens it, and walks out through the door.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person exiting",
-      "person walking",
-      "security event",
-      "card scanning",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_11",
-    "question_id": "GX010029_Clip_11_1",
-    "question": "When is \"A man in black attire exits a side door, closes it, and walks away while pushing a black trolley with a silver handle.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<10.8176> <20.0628> A man in black attire exits a side door, closes it, and walks away while pushing a black trolley with a silver handle.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "trolley movement",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "security event",
-      "unauthorized access"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_11",
-    "question_id": "GX010029_Clip_11_2",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater enters a corridor through a door at the end, walks in, and exits the frame while carrying a silver object.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<20.1074> <25.8391> A man in a white sweater enters a corridor through a door at the end, walks in, and exits the frame while carrying a silver object.",
-    "duration": 30.0634,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "corridor activity",
-      "object carrying",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_3",
-    "question_id": "GX010029_Clip_3_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man walks toward a side door, taps the card on the card reader system beside the door, opens the door, and walks inside.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<7.484> <12.3672> A man walks toward a side door, taps the card on the card reader system beside the door, opens the door, and walks inside.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security access",
-      "person walking",
-      "authorized entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_3",
-    "question_id": "GX010029_Clip_3_1",
-    "question": "When does \"Four men sequentially walk toward the open door and walk through it.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<19.668> <29.3759> Four men sequentially walk toward the open door and walk through it.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "door passage",
-      "person entering",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_6",
-    "question_id": "GX010013_Clip_6_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in the black outfit holding a cup in his hand walks out of the frame.\" happen? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.7782> <17.7229> A man in the black outfit holding a cup in his hand walks out of the frame.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "cup carrying",
-      "person walking",
-      "frame exit",
-      "casual movement",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_6",
-    "question_id": "GX010013_Clip_6_1",
-    "question": "When does \"A man enters the frame pushing a blue trolley with cleaning objects in it.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.094> <18.0403> A man enters the frame pushing a blue trolley with cleaning objects in it.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "trolley movement",
-    "candidate_types": [
-      "trolley movement",
-      "cleaning activity",
-      "person entering",
-      "object transport",
-      "warehouse activity",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_6",
-    "question_id": "GX010013_Clip_6_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man carrying a backpack passes by from behind the man in a black shirt and walks toward a turnstile gate.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.488> <18.0471> A man carrying a backpack passes by from behind the man in a black shirt and walks toward a turnstile gate.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "turnstile passage",
-    "candidate_types": [
-      "turnstile passage",
-      "backpack carrying",
-      "person walking",
-      "security access",
-      "door interaction",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_6",
-    "question_id": "GX010013_Clip_6_3",
-    "question": "When does \"A man in a black shirt approaches a man in a white shirt and slightly pushes him. Then he walks back to the initial position.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.6601> <7.0823> A man in a black shirt approaches a man in a white shirt and slightly pushes him. Then he walks back to the initial position.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "physical interaction",
-    "candidate_types": [
-      "physical interaction",
-      "person pushing",
-      "confrontation",
-      "security event",
-      "person walking",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010013_Clip_6",
-    "question_id": "GX010013_Clip_6_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white shirt slightly pushes a man in a black shirt and then walks backward.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.12> <4.0113> A man in a white shirt slightly pushes a man in a black shirt and then walks backward.",
-    "duration": 18.0514,
-    "type": "physical interaction",
-    "candidate_types": [
-      "physical interaction",
-      "person pushing",
-      "confrontation",
-      "security event",
-      "person walking",
-      "group activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_4",
-    "question_id": "GX010029_Clip_4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater holding a box, walks toward a door opened by another man and enters it.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<22.4008> <24.8908> A man in a white sweater holding a box, walks toward a door opened by another man and enters it.",
-    "duration": 33.0664,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "box carrying",
-      "door interaction",
-      "assisted entry",
-      "security event",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_4",
-    "question_id": "GX010029_Clip_4_1",
-    "question": "When is \"A man in a black outfit holding two boxes walks toward a door opened by another man in a black shirt and enters it.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<14.2142> <19.0935> A man in a black outfit holding two boxes walks toward a door opened by another man in a black shirt and enters it.",
-    "duration": 33.0664,
-    "type": "person entering",
-    "candidate_types": [
-      "person entering",
-      "box carrying",
-      "door interaction",
-      "assisted entry",
-      "security event",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_4",
-    "question_id": "GX010029_Clip_4_2",
-    "question": "When does \"A man in a black shirt walks toward a door, taps a card on the card reader next to the door, and then opens it.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.0508> <18.0368> A man in a black shirt walks toward a door, taps a card on the card reader next to the door, and then opens it.",
-    "duration": 33.0664,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security access",
-      "person walking",
-      "authorized entry"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a gray T-shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card while holding papers.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<45.804> <48.1322> A man wearing a gray T-shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card while holding papers.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "paper carrying",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "smart space traversal",
-      "casual movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_1",
-    "question": "At what point in the video does \"A man carrying a bag can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<40.0608> <42.483> A man carrying a bag can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "bag carrying",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "smart space traversal",
-      "casual movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_2",
-    "question": "When does \"A man wearing a black jacket can be seen walking through a smart space without tapping a card while holding papers.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<35.6694> <38.1468> A man wearing a black jacket can be seen walking through a smart space without tapping a card while holding papers.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "paper carrying",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "smart space traversal",
-      "casual movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_3",
-    "question": "When does \"A man wearing a black hoodie can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<31.7669> <34.5803> A man wearing a black hoodie can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "smart space traversal",
-      "casual movement",
-      "hoodie wearing"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_4",
-    "question": "When does \"A man wearing a brown shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<26.7634> <30.452> A man wearing a brown shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "smart space traversal",
-      "casual movement",
-      "brown shirt"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_5",
-    "question": "When does \"A woman wearing a black blazer can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<25.3793> <28.129> A woman wearing a black blazer can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "smart space traversal",
-      "casual movement",
-      "blazer wearing"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_6",
-    "question": "When does \"A woman wearing a blue top can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.917> <19.9873> A woman wearing a blue top can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "smart space traversal",
-      "casual movement",
-      "blue top"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_7",
-    "question": "When does \"A man wearing a denim jacket can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<12.4529> <15.4514> A man wearing a denim jacket can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "unauthorized access",
-      "security event",
-      "smart space traversal",
-      "casual movement",
-      "denim jacket"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_8",
-    "question": "When is \"A man wearing a green t-shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<8.2234> <11.3653> A man wearing a green t-shirt can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "unauthorized access",
-      "door interaction",
-      "card scanning",
-      "tailgating",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010070_Clip_2",
-    "question_id": "GX010070_Clip_2_9",
-    "question": "At what point in the video does \"A person wearing a white sweater can be seen walking through a smart space without tapping a card.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<3.3214> <6.0546> A person wearing a white sweater can be seen walking through a smart space without tapping a card.",
-    "duration": 59.3927,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "unauthorized access",
-      "door interaction",
-      "card scanning",
-      "tailgating",
-      "security event"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_5",
-    "question_id": "GX010069_Clip_5_0",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater moves out of a room while holding a brown box, walks away, and closes the door behind him.\" happen in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<14.2489> <17.6644> A man in a white sweater moves out of a room while holding a brown box, walks away, and closes the door behind him.",
-    "duration": 25.0584,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person exiting",
-      "carrying box",
-      "leaving room",
-      "closing door",
-      "exit activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_5",
-    "question_id": "GX010069_Clip_5_1",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit moves out of the door and walks away while holding a small brown box.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.8487> <11.5317> A man in a black outfit moves out of the door and walks away while holding a small brown box.",
-    "duration": 25.0584,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "carrying box",
-      "door interaction",
-      "leaving scene",
-      "small object handling",
-      "exit activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_5",
-    "question_id": "GX010069_Clip_5_2",
-    "question": "When does \"A man in a black outfit moves out of the door and walks away while holding a large brown box.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<11.6504> <14.6803> A man in a black outfit moves out of the door and walks away while holding a large brown box.",
-    "duration": 25.0584,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "carrying box",
-      "door interaction",
-      "leaving scene",
-      "large object handling",
-      "exit activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_0",
-    "question": "When is \"Three individuals, two dressed in black and one dressed in orange tailgate a woman in a blue sweater and walk through an access control gate without scanning their cards.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<69.0377> <75.4312> Three individuals, two dressed in black and one dressed in orange tailgate a woman in a blue sweater and walk through an access control gate without scanning their cards.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "unauthorized access",
-      "group activity",
-      "card scanning",
-      "security event",
-      "access violation"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_1",
-    "question": "When does \"A woman in a blue sweater enters the frame, scans a card at the access control gate, and passes through.\" happen in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<65.1666> <71.6209> A woman in a blue sweater enters the frame, scans a card at the access control gate, and passes through.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "authorized access",
-      "person entering",
-      "gate interaction",
-      "security event",
-      "access control"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_2",
-    "question": "At what point in the video does \"Two men tailgate a man in a gray jacket and walk through the access control gate without scanning their cards.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<44.2766> <50.407> Two men tailgate a man in a gray jacket and walk through the access control gate without scanning their cards.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "unauthorized access",
-      "group activity",
-      "card scanning",
-      "security event",
-      "access violation"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_3",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a gray jacket scans a card at the access control gate and walks through it.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<41.5304> <48.6702> A man in a gray jacket scans a card at the access control gate and walks through it.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "authorized access",
-      "person entering",
-      "gate interaction",
-      "security event",
-      "access control"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_4",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in an olive green T-shirt follows after a man in a white sweater and walks through an access control gate without scanning his card.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<25.0385> <27.1775> A man in an olive green T-shirt follows after a man in a white sweater and walks through an access control gate without scanning his card.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "unauthorized access",
-      "following person",
-      "gate interaction",
-      "security event",
-      "access violation"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_5",
-    "question": "At what point in the video does \"A man walks forward, scans a card at an access control gate, and stalls at the gate before walking through.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<16.7764> <26.0557> A man walks forward, scans a card at an access control gate, and stalls at the gate before walking through.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "authorized access",
-      "gate interaction",
-      "stalling",
-      "security event",
-      "access control"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_6",
-    "question": "At what point in the video does \"A woman in a black outfit walks while pushing a utility cart and then exits the frame.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.0282> <9.1229> A woman in a black outfit walks while pushing a utility cart and then exits the frame.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "pushing cart",
-    "candidate_types": [
-      "pushing cart",
-      "person walking",
-      "utility activity",
-      "exiting scene",
-      "object transport",
-      "warehouse activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010030_Clip_3",
-    "question_id": "GX010030_Clip_3_7",
-    "question": "At what time in the video does \"A man scans a card at an access control gate and walks through as it opens.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<3.188> <6.604> A man scans a card at an access control gate and walks through as it opens.",
-    "duration": 79.2458,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "authorized access",
-      "gate interaction",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "access control"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_2",
-    "question_id": "GX010069_Clip_2_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man in a white sweater opens a white door and walks through it as it closes behind him.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<33.1606> <36.557> A man in a white sweater opens a white door and walks through it as it closes behind him.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "walking through",
-      "closing door",
-      "access event",
-      "entry activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_2",
-    "question_id": "GX010069_Clip_2_1",
-    "question": "When does \"A man in a white sweater exits through the doorway, turns to his right, and walks toward a white door at the end of the hallway.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.7078> <32.5769> A man in a white sweater exits through the doorway, turns to his right, and walks toward a white door at the end of the hallway.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "walking through",
-      "doorway passage",
-      "turning direction",
-      "hallway movement",
-      "exit activity"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_2",
-    "question_id": "GX010069_Clip_2_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man wearing a backpack opens a white door and walks through it as it closes behind him.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<28.0392> <32.2129> A man wearing a backpack opens a white door and walks through it as it closes behind him.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "door interaction",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "person exiting",
-      "unauthorized access",
-      "tailgating",
-      "person walking"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_2",
-    "question_id": "GX010069_Clip_2_3",
-    "question": "When is \"A man wearing a backpack exits through the doorway, turns to his right, and walks toward a white door at the end of the hallway.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<23.4593> <28.0392> A man wearing a backpack exits through the doorway, turns to his right, and walks toward a white door at the end of the hallway.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "person walking",
-      "hallway movement",
-      "unauthorized access",
-      "turning movement"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_2",
-    "question_id": "GX010069_Clip_2_4",
-    "question": "When is \"Ten individuals step out from a doorway, turn to their left, and walk through a narrow hallway one after the other before exiting the frame.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<15.2328> <29.7037> Ten individuals step out from a doorway, turn to their left, and walk through a narrow hallway one after the other before exiting the frame.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "person exiting",
-      "hallway movement",
-      "doorway exit",
-      "person walking",
-      "organized exit"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010069_Clip_2",
-    "question_id": "GX010069_Clip_2_5",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in an olive green T-shirt steps out from a doorway, turns to his left, walks through a narrow hallway, and exits the frame.\" take place? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<10.502> <14.4321> A man in an olive green T-shirt steps out from a doorway, turns to his left, walks through a narrow hallway, and exits the frame.",
-    "duration": 37.0704,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "hallway movement",
-      "person walking",
-      "turning movement",
-      "individual exit"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_4",
-    "question_id": "GX010071_Clip_4_0",
-    "question": "At what time in the video does \"A person in black pants walks down the stairs, walks forward, and exits the frame.\" take place? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<4.6797> <18.6079> A person in black pants walks down the stairs, walks forward, and exits the frame.",
-    "duration": 28.6953,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "stairs descent",
-      "exiting frame",
-      "movement",
-      "staircase activity",
-      "forward motion"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_4",
-    "question_id": "GX010071_Clip_4_1",
-    "question": "When is \"Several people are walking forward into different directions and exiting the frame.\" depicted in the video? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<8.3523> <25.0586> Several people are walking forward into different directions and exiting the frame.",
-    "duration": 28.6953,
-    "type": "group activity",
-    "candidate_types": [
-      "group activity",
-      "person walking",
-      "exiting frame",
-      "multi-directional movement",
-      "crowd movement",
-      "scattered exit"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010071_Clip_4",
-    "question_id": "GX010071_Clip_4_2",
-    "question": "When is \"A man in a white sweater turns around, walks forward, and exits the frame.\" depicted in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<1.7841> <7.7005> A man in a white sweater turns around, walks forward, and exits the frame.",
-    "duration": 28.6953,
-    "type": "person walking",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "turning movement",
-      "exiting frame",
-      "forward motion",
-      "individual movement",
-      "direction change"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_6",
-    "question_id": "GX010029_Clip_6_0",
-    "question": "At what point in the video does \"A man walks out of a doorway, turns to his left, and walks out of the frame as the door shuts behind him.\" happen? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<28.4095> <32.4871> A man walks out of a doorway, turns to his left, and walks out of the frame as the door shuts behind him.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person exiting",
-      "door interaction",
-      "turning movement",
-      "individual exit",
-      "walking",
-      "doorway exit"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_6",
-    "question_id": "GX010029_Clip_6_1",
-    "question": "At what point in the video does \"Two men walk out of an open door at the far end of the corridor, walk forward, and exit the frame.\" happen? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<14.7981> <24.2995> Two men walk out of an open door at the far end of the corridor, walk forward, and exit the frame.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "person exiting",
-    "candidate_types": [
-      "person walking",
-      "person exiting",
-      "group activity",
-      "door interaction",
-      "corridor movement",
-      "person entering"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_6",
-    "question_id": "GX010029_Clip_6_2",
-    "question": "At what time in the video does \"A man in a white sweater opens the door at the far end of the corridor, walks forward, and walks through the open door on his left without tapping a card on the scanner beside the door.\" take place? Convey your answer using start and end timestamps exclusively.",
-    "answer": "<11.6017> <18.7693> A man in a white sweater opens the door at the far end of the corridor, walks forward, and walks through the open door on his left without tapping a card on the scanner beside the door.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "unauthorized access",
-    "candidate_types": [
-      "door interaction",
-      "unauthorized access",
-      "card bypass",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "turnstile passage"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_6",
-    "question_id": "GX010029_Clip_6_3",
-    "question": "When is \"A man in a black outfit walks toward a door, stops, and walks through the doorway, following a man in an orange sweater without tapping a card on the scanner beside the door.\" depicted in the video? Answer the question only using start and end timestamps.",
-    "answer": "<7.5757> <13.4214> A man in a black outfit walks toward a door, stops, and walks through the doorway, following a man in an orange sweater without tapping a card on the scanner beside the door.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "tailgating",
-    "candidate_types": [
-      "tailgating",
-      "unauthorized access",
-      "door interaction",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "card bypass"
-    ]
-  },
-  {
-    "vid": "GX010029_Clip_6",
-    "question_id": "GX010029_Clip_6_4",
-    "question": "When does \"A man in an orange sweater walks toward a door, taps a card on the card reader beside the door, opens the door, and walks inside.\" happen in the video? Provide a response using only start and end timestamps.",
-    "answer": "<5.4685> <11.4001> A man in an orange sweater walks toward a door, taps a card on the card reader beside the door, opens the door, and walks inside.",
-    "duration": 35.0684,
-    "type": "card scanning",
-    "candidate_types": [
-      "card scanning",
-      "door interaction",
-      "authorized entry",
-      "person entering",
-      "security event",
-      "access control"
-    ]
-  }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/categories_spatial.json b/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/categories_spatial.json
deleted file mode 100644
index 86df9da99094f0089bc3fd9378230fca8c1e6124..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/categories_spatial.json
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-{"GX010071_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "Security_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010032_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "Security_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010072_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010014_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010014_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "Security_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010032_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010013_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010072_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch3_main_20220522095740_20220522100831_compressed.mp4": "Smart Spaces", "3_9_2021_Russian_store_GH033903_compressed.mp4": "Smart Spaces", "10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed.mp4": "Smart Spaces", "1_2_2022_Food_Of_Life_NVR_ch12_main_20220201182014_20220201190004_compressed.mp4": "Smart Spaces", "5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed.mp4": "Smart Spaces", "9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed.mp4": "Smart Spaces", "1_2_2022_Food_Of_Life_NVR_ch2_main_20220201190000_20220201193211_compressed.mp4": "Smart Spaces", "5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed.mp4": "Smart Spaces", "1_2_2022_Food_Of_Life_NVR_ch5_main_20220201190002_20220201193211_compressed.mp4": "Smart Spaces", "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_9.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_10.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_8.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_11.mp4": "Smart Spaces", "GX010070_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010070_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010070_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_11.mp4": "Smart Spaces", "GX010070_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_8.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010070.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_10.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_9.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_8.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_11.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_10.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_9.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_4.mp4": "Smart Spaces"}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/categories_temporal_filtered.json b/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/categories_temporal_filtered.json
deleted file mode 100644
index e8005e53384a33c72480282c9a50d18502e8061c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/categories_temporal_filtered.json
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-{"GX010071_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010071_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010032_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "Security_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010014_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "Security_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010031_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "1_2_2022_Food_Of_Life_NVR_ch12_main_20220201182014_20220201190004_compressed.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_6.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_2.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_8.mp4": "Smart Spaces", "GX010070_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_5.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010012_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_1.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_3.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_7.mp4": "Smart Spaces", "GX010030_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010029_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010069_Clip_4.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_9.mp4": "Smart Spaces", "GX010011_Clip_4.mp4": "Smart Spaces"}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/mapping_aug_8_drop.json b/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/mapping_aug_8_drop.json
deleted file mode 100644
index 1cc8ce8ca76f036bf210d1c30257ee2120f0e1fc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/mapping_aug_8_drop.json
+++ /dev/null
@@ -1,1862 +0,0 @@
-{
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_04___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample5___cctv_2_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hazard___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_31___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_37.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___DrivesimScript___cctv_1_ww_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample2___cctv_2_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_8___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_17.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_11___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_09___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_8.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_21.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_01___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_33___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_0___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_40___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample4___cctv_2_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_18.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_13___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_1___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_01___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera_debug___Camera_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___DrivesimScript___cctv_1_ww_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_9.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_04___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_44___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample2___cctv_2_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_06___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_8.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_46___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample5___cctv_2_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera___Camera_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_11.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_28___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_15.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___DrivesimScript___cctv_1_wo1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_41___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_17.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___cctv_4_(1).json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_16.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_04___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_45___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_18.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_43___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample3___cctv_2_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample12___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_20.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sampe_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_15.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_(1).json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_41___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_10___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_13___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_37___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_14.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_09___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Concat-Sample___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_10___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_33___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_11.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_08___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_6.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_10___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_03___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_07___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_10.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_20.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___04-17-4K_Cam_Video.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera_debug___Camera_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample14___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample10___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_28___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample11___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_28___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_08___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_01___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_28___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_03___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_03___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_12___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample14___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_10___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_28___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hazard___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_11___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample11___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_11.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_22.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_45___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sampe_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_34.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hazard___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample10___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_11___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample2___cctv_2_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_45___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___TC_21___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Stormy-Day___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_1___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hazard___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_0___sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___TC_21___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_43___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Stormy-Day___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_37___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_08___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_19.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_08___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_12.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_16.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_33___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample3___cctv_2_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample5___cctv_2_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample4___cctv_2_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_25.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample12___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample12___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_12.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_28___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_12___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_4.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Weather___Evening___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_1___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_14.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_33___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample13___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Nvidia-Campus___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_18.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Evening___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_0___sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample13___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_27___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_02___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Kitti-Dataset___Sample___Render_Camera.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_36.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample8___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample11___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Concat-Sample___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_43___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera_debug___Camera_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_07___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Stormy-Day___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sampe_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_06___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_12___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_45___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_05___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_41___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-2___Short_Sample1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_16.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_18.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_2.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_11___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample13___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_10___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_37___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Nvidia-Campus___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_46___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample3___cctv_2_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_09___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_10.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_11.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_10___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera_debug___Camera_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_8.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample14___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_02___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Long_Sample___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___DrivesimScript___cctv_1_wo2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5.json": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample12___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample14___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_19.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_43___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_10___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample3___cctv_2_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___TC_21___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___TC_21___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Evening___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_0___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Concat-Sample___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_33.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sampe_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Concat-Sample___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-2___Short_Sample2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_13.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_06___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_7___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Evening___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_04___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_12.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample11___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_6___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Stormy-Day___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_8.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_15.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_07___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_9.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_multi_clover___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample10___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_3.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_01___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_07___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_10.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera___Camera_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_8.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample4___cctv_2_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Nvidia-Campus___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample5___cctv_2_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_9.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera___Camera_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_8___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample4___cctv_2_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_07___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_1___cctv_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_13___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Nvidia-Campus___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_8___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_9___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_35.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_17.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_03___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_2.json": "Transportation_sim",
-  "Linker_Vision_KH_clips___KH_Camera_Clip___intersection-1_4K_5.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_27___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_9___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___sample_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_13___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_5___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS_4___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_4___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample13___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Near-1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___TC_06___cctv4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_4___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample10___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_03___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___Real___Collision_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_9___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_46___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_10___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___porter_ranch_onramp_ITS3___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-2___sample_4___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___High-View___Sample2___cctv_2_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Hamburg_Stgeorge_Intersection___Sample_1___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_5___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_12.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_6___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_46___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_9___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_6.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SanJose_6456_1___Sample_4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_0___sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_4___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_5___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_28___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_0___sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_10.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_5___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_fishbone_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___scene_tillary_street_ITS_5___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_19.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_3___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___Downtown_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly.json": "Transportation_real",
-  "drivesim___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_0___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_8___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ottosuhrallee_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___rivermark_plaza_NRE_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Embedded-Anomalies___Edited-Sample___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_7___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_5___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___People___SanJose_6456_1___Pedestrian_Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Multi-camera___sanjose_downtown_multicamera___Camera_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-7___sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___sanjose_plus37point332680_minus121point885471_ITS_1___Sample_2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_5.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_0___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-5___sample_2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___ottosuhrallee_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_9.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Short_Sample3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rural_Intersections___Short_Sample___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___tillary_street_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-Far-2___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_2___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_12___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Non-Collision___tc_37___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___Test_Phase_2___Collision___tc_31___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___wuppertal_intersection_ITS_3___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___SJ-Downtown-1___Sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_7.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-2___Sample_7___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_6___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___tillary_street_ITS_4___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_6___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark-1___Sample4___cctv_4.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_28___cctv_2.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_3.json": "Transportation_sim",
-  "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_3.json": "Transportation_sim"
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/mapping_lita_benchmark.json b/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/mapping_lita_benchmark.json
deleted file mode 100644
index bf8cba22799b7a7f80b63fcfe13791b1fec203af..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/mapping_lita_benchmark.json
+++ /dev/null
@@ -1,42 +0,0 @@
-{
-  "medical_10_000.mp4": "Healthcare",
-  "medical_10_001.mp4": "Healthcare",
-  "medical_14_000.mp4": "Healthcare",
-  "medical_14_001.mp4": "Healthcare",
-  "medical_38_000.mp4": "Healthcare",
-  "medical_38_001.mp4": "Healthcare",
-  "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245.mp4": "Warehouse",
-  "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200.mp4": "Warehouse",
-  "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638.mp4": "Warehouse",
-  "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40.mp4": "Warehouse",
-  "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4": "Warehouse",
-  "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500.mp4": "Warehouse",
-  "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100.mp4": "Warehouse",
-  "output_003.mp4": "Warehouse",
-  "warehouse_1_120.mp4": "Warehouse",
-  "warehouse_1_425.mp4": "Warehouse",
-  "warehouse_1_540.mp4": "Warehouse",
-  "warehouse_1_600.mp4": "Warehouse",
-  "concat_wh_52_0.mp4": "Warehouse",
-  "concat_wh_52_300.mp4": "Warehouse",
-  "concat_wh_52_910.mp4": "Warehouse",
-  "concat_wh_52_1890.mp4": "Warehouse",
-  "concat_wh_52_2925.mp4": "Warehouse",
-  "12Lab_PPydi-ipMb4_000.mp4": "Education",
-  "12Lab_PPydi-ipMb4_001.mp4": "Entertainment",
-  "12Lab_PPydi-ipMb4_002.mp4": "Education",
-  "12Lab_W5PRZuaQ3VM.mp4": "Retail",
-  "12Lab_Oda7FZJ1LDM_000.mp4": "Film & Animation",
-  "12Lab_Oda7FZJ1LDM_001.mp4": "Film & Animation",
-  "12Lab_Oda7FZJ1LDM_002.mp4": "Film & Animation",
-  "3Ac9Pg7e3x4.8.mp4": "Entertainment",
-  "3FGnfc_hadY.42.mp4": "Science & Technology",
-  "boyi_v1.mp4": "Transportation",
-  "boyi_v2.mp4": "Transportation",
-  "LEwayCpIk20.78.mp4": "Entertainment",
-  "lNUJfKE2b8o.14.mp4": "Beauty & Fashion",
-  "qZDF__7LNKc.4.mp4": "Retail",
-  "via-146619-000145_000200-dewarp.mp4": "Warehouse",
-  "via-146620-000040_000058-dewarp.mp4": "Warehouse",
-  "via-no_mask-000404_000427-dewarp.mp4": "Warehouse"
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/nv_warehouse.json b/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/nv_warehouse.json
deleted file mode 100644
index 52883d49041894b7fcc929a7792f2c0d174fe44f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/VQA/data_jsons/category_mapping/nv_warehouse.json
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-{
-  "nv_warehouse_0001.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0002.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0003.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0004.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0005.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0006.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0007.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0008.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0009.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0010.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0011.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0012.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0013.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0014.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0015.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0016.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0017.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0018.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0019.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0020.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0021.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0022.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0023.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0024.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0025.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0026.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0027.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0028.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0029.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0030.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0031.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0032.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0033.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0034.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0035.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0036.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0037.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0038.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0039.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0040.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0041.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0042.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0043.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0044.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0045.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0046.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0047.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0048.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0049.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0050.mp4": "Warehouse",
-  "nv_warehouse_0051.mp4": "Warehouse"
-  }
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/Metropolis_VQA_Verification_Final_ITS_Data.json b/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/Metropolis_VQA_Verification_Final_ITS_Data.json
deleted file mode 100644
index ad930b8cb8ef8fee67912d96691e2e309f77f2da..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/Metropolis_VQA_Verification_Final_ITS_Data.json
+++ /dev/null
@@ -1,11508 +0,0 @@
-[
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many lanes have a 'Crossroad Ahead' marking on them?",
-    "options": [
-      "A: None",
-      "B: One",
-      "C: Two",
-      "D: Three"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of vehicle bumps into a sedan in the segment?",
-    "options": [
-      "A: SUV",
-      "B: Sedan",
-      "C: Truck",
-      "D: Hatchback"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "Which action is not present in the segment?",
-    "options": [
-      "A: Two cars move on the oncoming lanes.",
-      "B: Two cars stop at the intersection.",
-      "C: A car bumps into another car.",
-      "D: A car makes a lane change."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the anomaly in the segment?",
-    "options": [
-      "A: A car makes an improper lane change.",
-      "B: A car bumps into another car.",
-      "C: A car drives away after the collision.",
-      "D: A car takes a wrong turn."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Which vehicle shows abnormal behavior at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: The yellow car",
-      "B: The blue car",
-      "C: Both cars",
-      "D: Neither car"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "Which car exits the frame?",
-    "options": [
-      "A: The blue car",
-      "B: The yellow car",
-      "C: Both cars",
-      "D: Neither car"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "Which car stops at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Neither car",
-      "B: Both cars",
-      "C: The yellow car",
-      "D: The blue car"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Infrastructure",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "What type of road is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Expressway",
-      "B: Rural",
-      "C: Urban",
-      "D: Highway"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "The blue car enters from which side of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Bottom ",
-      "B: Top",
-      "C: Left ",
-      "D: Right"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the vehicle mainly responsible for the accident?",
-    "options": [
-      "A: Yellow ",
-      "B: Green",
-      "C: White",
-      "D: Red"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What caused the vehicle to stop suddenly at intersection area? ",
-    "options": [
-      "A: It stops because the signal turns red",
-      "B: It met an accident with the other vehicle",
-      "C: It stops to let the pedestrian cross",
-      "D: It stops to allow other lane vehicles to cross"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "How many vehicles are driving in a wrong direction",
-    "options": [
-      "A: 4",
-      "B: 3",
-      "C: 2",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "Under what weather condition the incident in the scene occur?",
-    "options": [
-      "A: During low light ",
-      "B: During foggy conditions",
-      "C: During a sunny day",
-      "D: During windy conditions"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Temporal perception",
-    "question": "In which lane are the vehicles moving in in the scene?",
-    "options": [
-      "A: First incoming lane from top side of the frame",
-      "B: Second incoming lane from top side of the frame",
-      "C: Third outgoing lane from top side of the frame ",
-      "D: Fourth outgoing lane from top side of the frame"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Where does collision occur in the scene?",
-    "options": [
-      "A: At the entrance of outgoing lane.",
-      "B: At the intersection point.",
-      "C: At the exit of a narrow road.",
-      "D: At the entrance of the incoming lane."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Reasoning",
-    "question": "How is the vehicle violating traffic rules?",
-    "options": [
-      "A: Because it is crossing when the traffic signal is red",
-      "B: Because it does not yield to oncoming traffic.",
-      "C: Because it is turning in a wrong lane direction",
-      "D: Because it stops in the middle of the main driving lane."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What's the weather in the scene?",
-    "options": [
-      "A: snowy",
-      "B: sunny",
-      "C: rainy",
-      "D: dark"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Between which two kinds of cars does the collision happen?",
-    "options": [
-      "A: sedan and suv",
-      "B: truck and suv",
-      "C: sedan and truck",
-      "D: bus and truck"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars are present in the scene?",
-    "options": [
-      "A: 2",
-      "B: 3",
-      "C: 1",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "The black sedan approaches the intersection through which lane?",
-    "options": [
-      "A: First",
-      "B: Fourth ",
-      "C: Third",
-      "D: Second"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What action is being performed by the two vehicles, and what is the outcome of their interaction?",
-    "options": [
-      "A: The bus overtakes the sedan, and both continue driving",
-      "B: The sedan stops, and the bus waits behind it",
-      "C: The bus hits the sedan at the intersection and pushes it out of the frame",
-      "D: Both vehicles stop before the intersection"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather condition are the vehicles driving in?",
-    "options": [
-      "A: Sunny and clear",
-      "B: Rainy",
-      "C: Foggy",
-      "D: Snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_0.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather conditions are the vehicles driving in?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Cloudy",
-      "C: Snowy",
-      "D: Rainy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_0.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the car that stops before the stop line?",
-    "options": [
-      "A: Red",
-      "B: Blue",
-      "C: Yellow",
-      "D: Orange"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_0.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars enter from the left side of the frame and drive in the ongoing lane?",
-    "options": [
-      "A: One",
-      "B: Two",
-      "C: Three",
-      "D: Four"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "How does the green car violate traffic rules?",
-    "options": [
-      "A: It is moving in the wrong lane.",
-      "B: It takes a U-turn where no U-turn boat is present.",
-      "C: Over speeding.",
-      "D: Crossing the intersection even when the signal is red. "
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the car entering from the right frame?",
-    "options": [
-      "A: Yellow",
-      "B: Green",
-      "C: Blue",
-      "D: Golden"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Reasoning",
-    "question": "Why does the golden car take a curved turn?",
-    "options": [
-      "A: The turning path is curvilinear.",
-      "B: After the collision, it loses control and turns left due to the force of the collision. The force leads to the curved turn.",
-      "C: There is a round about. ",
-      "D: The car wanted to get into the 4th lane from the left of the frame. "
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many car enters from the left of the frame?",
-    "options": [
-      "A: 7",
-      "B: 8",
-      "C: 1",
-      "D: 2"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which two vehicles are involved in a collision?",
-    "options": [
-      "A: Yellow bus and black sedan",
-      "B: Green SUV and white sedan",
-      "C: Red pickup truck and yellow sedan",
-      "D: Yellow bus and blue SUV"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "In which lane does the black sedan approach the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Sixth oncoming lane from the left side of the frame",
-      "B: Fifth oncoming lane from the left side of the frame",
-      "C: Second ongoing lane from the left side of the frame",
-      "D: First right-turning lane from the left side of the frame"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What action is being performed by the two vehicles, and what is the outcome of their interaction?",
-    "options": [
-      "A: The bus is signaling for a lane change and the black sedan is accelerating to pass it, avoiding contact.\n",
-      "B: The bus makes contact with the black sedan and continues to propel it forward, pushing the car.\n",
-      "C: This black sedan is attempting to brake behind the bus, resulting in a near miss but no collision.\n",
-      "D: Both vehicles are simultaneously reversing into each other, leading to a minor fender bender."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles crashing into each other?",
-    "options": [
-      "A: 5",
-      "B: 3",
-      "C: 1",
-      "D: 2"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "The golden car entering from the bottom of the frame eventually turns to which side?",
-    "options": [
-      "A: left",
-      "B: right",
-      "C: Does not turns.",
-      "D: U-turn"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What anomaly is seen in the video?",
-    "options": [
-      "A: Three cars crashes into each other.",
-      "B: One of the car is in the wrong lane.",
-      "C: Two cars crashes into each other.",
-      "D: The indicator of the yellow car is on even when it's taking no turns. "
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the car that travels for a longer time than the others?",
-    "options": [
-      "A: gray",
-      "B: silver",
-      "C: yellow",
-      "D: golden"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather condition of the scene being captured?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Snowy",
-      "C: Rainy",
-      "D: Foggy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z.json",
-    "industry": "Transportation_real",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 7.1,
-    "end_time": 24.492,
-    "video_duration": 30.791,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "How many vehicles are moving in the wrong direction?",
-    "options": [
-      "A: One truck and a car.",
-      "B: Two cars",
-      "C: One car",
-      "D: Two trucks"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z.json",
-    "industry": "Transportation_real",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.2,
-    "end_time": 30.092,
-    "video_duration": 30.791,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many trucks are driving on the roads?",
-    "options": [
-      "A: Two trucks",
-      "B: One truck",
-      "C: Five trucks",
-      "D: Three trucks"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z.json",
-    "industry": "Transportation_real",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.9,
-    "end_time": 30.592,
-    "video_duration": 30.791,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles enter from the left side of the frame and exit from the right side of the frame while driving in the right turning lane?",
-    "options": [
-      "A: One car",
-      "B: Two cars and a truck",
-      "C: Three cars and a pickup truck",
-      "D: Four cars"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z.json",
-    "industry": "Transportation_real",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.209463,
-    "end_time": 30.581537,
-    "video_duration": 30.791,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Which lane, out of the incoming and ongoing lanes, has more vehicles driving through it?",
-    "options": [
-      "A: Both lanes are equally crowded.",
-      "B: The incoming lane has more vehicles.",
-      "C: The ongoing lane has more vehicles.",
-      "D: No vehicles are driving from either of the incoming or ongoing lanes."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "Which color vehicle got hit by another vehicle in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Red ",
-      "B: Teal blue",
-      "C: Yellow",
-      "D: Orange"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Why did the vehicles in the scene collide?",
-    "options": [
-      "A: Because vehicles were trying to cross the intersection at the same time. ",
-      "B: Because one vehicle is turning in the wrong direction",
-      "C: Because the visibility at the intersection is low due to environmental factors.",
-      "D: Because the turning was too crowded."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "In which lane does the event occur in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Second lane from the left side of the frame",
-      "B: Third lane from the left side of the frame",
-      "C: Fourth lane from the left side of the frame",
-      "D: Fifth lane from the left side of the frame."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many lane are present at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: 6",
-      "B: 5",
-      "C: 3",
-      "D: 7"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Where do two vehicles collide with each other?",
-    "options": [
-      "A: Intersection",
-      "B: First Lane",
-      "C: Second Lane",
-      "D: Third Lane"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which vehicles collide with each other?",
-    "options": [
-      "A: Bicycle and Truck",
-      "B: Hatchback and Bike",
-      "C: SUV and Sedan",
-      "D: Bus and Sedan"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of road is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Highway on-ramp",
-      "B: Rural two-way road",
-      "C: Urban multi-lane intersection",
-      "D: Residential street"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "Which turn does the yellow bus take?",
-    "options": [
-      "A: Right Turn",
-      "B: Left Turn",
-      "C: U-Turn",
-      "D: Three-Point Turn"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction does the yellow bus hit the sedan and push it out of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Top",
-      "B: Right",
-      "C: Bottom",
-      "D: Left"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Which two vehicles are involved in the accident in the scene?",
-    "options": [
-      "A: bus and car",
-      "B: truck and bus",
-      "C: car and truck",
-      "D: none of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "How many traffic signals are present in the scene?",
-    "options": [
-      "A: 4",
-      "B: 5",
-      "C: 2",
-      "D: 3"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Which turn does the bus take and hit the car?",
-    "options": [
-      "A: left",
-      "B: right",
-      "C: u-turn",
-      "D: none"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather in the video?",
-    "options": [
-      "A: sunny",
-      "B: foggy",
-      "C: rainy",
-      "D: snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "How many vehicles are there in the video?",
-    "options": [
-      "A: 3",
-      "B: 2",
-      "C: 1",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "Which colors do the four traffic signals depict in the video?",
-    "options": [
-      "A: red and green",
-      "B: green and yellow",
-      "C: yellow and red",
-      "D: red"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_6": "FALSE",
-    "option_update_6": "FALSE",
-    "answer_update_6": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.1,
-    "end_time": 12.264067,
-    "video_duration": 12.264067,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What text is written at the top of the frame in the video segment?",
-    "options": [
-      "A: AURORA AVE AND WARD SOUTH",
-      "B: AURORA AVE AND WARD NORTH",
-      "C: AURORA AVE AND WARD EAST",
-      "D: AURORA AVE AND WARD WEST"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.073869,
-    "end_time": 12.264067,
-    "video_duration": 12.264067,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Which lane is experiencing the heaviest traffic in the video segment?",
-    "options": [
-      "A: First lane from the left",
-      "B: Second lane from the left",
-      "C: Fourth lane from the left",
-      "D: Fifth lane from the left"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.004345,
-    "end_time": 12.264067,
-    "video_duration": 12.264067,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What anomaly is observed in the video segment?",
-    "options": [
-      "A: A white car collides with another white car from back",
-      "B: A white car collides with a red car from front",
-      "C: A silver car collides with a red car from left side",
-      "D: A silver car collides with a green car from right side"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.050694,
-    "end_time": 12.264067,
-    "video_duration": 12.264067,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "Which type of intersection is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Four-way intersection",
-      "B: Two-way intersection",
-      "C: T-intersection",
-      "D: Y-intersection"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.02752,
-    "end_time": 12.264067,
-    "video_duration": 12.264067,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of road is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Urban road",
-      "B: Rural road",
-      "C: Highway ",
-      "D: Flyover"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "The yellow bus takes which turn?",
-    "options": [
-      "A: Left Turn",
-      "B: Right Turn",
-      "C: U-Turn",
-      "D: Three-point Turn"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "The yellow bus moves forward from which lane?",
-    "options": [
-      "A: Fifth Lane",
-      "B: Sixth Lane",
-      "C: Third Lane",
-      "D: Second Lane"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles collide with each other?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 3",
-      "C: 2",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "The black sedan enters from which side of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Top",
-      "B: Right",
-      "C: Left",
-      "D: Bottom"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather conditions are the vehicles driving in?",
-    "options": [
-      "A: Sunny and clear",
-      "B: Foggy",
-      "C: Rainy",
-      "D: Snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_(1).json",
-    "industry": "Transportation_real",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 35.801,
-    "video_duration": 35.801,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Which lane is most crowded?",
-    "options": [
-      "A: First incoming lane from the left side of the frame",
-      "B: Second incoming lane from the left side of the frame",
-      "C: Third outgoing lane from the left side of the frame",
-      "D: Fourth outgoing lane from the left side of the frame"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_(1).json",
-    "industry": "Transportation_real",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 35.801,
-    "video_duration": 35.801,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "Which type of vehicle is stalled adjacent to median?",
-    "options": [
-      "A: A white box truck",
-      "B: A black car ",
-      "C: A red pick-up truck",
-      "D: A gray Sedan"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_(1).json",
-    "industry": "Transportation_real",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 29.401,
-    "video_duration": 35.801,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the color of the vehicle moving in wrong direction?",
-    "options": [
-      "A: Red",
-      "B: White",
-      "C: Black",
-      "D: Blue"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_(1).json",
-    "industry": "Transportation_real",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.6,
-    "end_time": 35.801,
-    "video_duration": 35.801,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "How many white box truck are moving on the road?",
-    "options": [
-      "A: 4",
-      "B: 3",
-      "C: 2",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_(1).json",
-    "industry": "Transportation_real",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 14.9,
-    "video_duration": 35.801,
-    "task_type": "Reasoning",
-    "question": "How does the white car violate the traffic rule?",
-    "options": [
-      "A: Its indicator is not on while turning to its right",
-      "B: It's is crossing the median ",
-      "C: It is moving towards the wrong direction ",
-      "D: It's is hitting the another vehicle"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Where is the tree present in the frame?",
-    "options": [
-      "A: It is present towards the left of the frame",
-      "B: It is not present",
-      "C: It is present towards the right of the frame",
-      "D: It is present towards the bottom of the frame"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What time of the day does the frame appear to be captured?",
-    "options": [
-      "A: Daytime",
-      "B: Nighttime",
-      "C: Evening",
-      "D: Early morning"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What type of vehicles are involved in the collision?",
-    "options": [
-      "A: Two cars",
-      "B: A truck and a bike",
-      "C: A van and a bus.",
-      "D: Two trucks"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Temporal perception",
-    "question": "Which vehicle initiates the collision among all three vehicles?",
-    "options": [
-      "A: Black SUV",
-      "B: Blue SUV",
-      "C: White hatchback",
-      "D: Blue hatchback"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "Which car exits the frame first?",
-    "options": [
-      "A: Green",
-      "B: Yellow with black top",
-      "C: Both exit at the same time",
-      "D: None exits"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the vehicle that got hit without making any traffic mistake?",
-    "options": [
-      "A: Black",
-      "B: Red",
-      "C: Green",
-      "D: Blue"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which type of bus violates the traffic rules in the given video?",
-    "options": [
-      "A: City bus",
-      "B: Luxury bus",
-      "C: School bus",
-      "D: Can't say"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "In which direction does the black car turn?",
-    "options": [
-      "A: Right",
-      "B: Left",
-      "C: U-turn",
-      "D: No turn"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 9.661523,
-    "video_duration": 9.661523,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the anomaly seen in the captured scene?",
-    "options": [
-      "A: A blue car suddenly slows down on the road. The car behind it tries to overtake the blue car and crashes into it.",
-      "B: The blue car is moving in the wrong lane.",
-      "C: The black car safely overtakes the blue car.",
-      "D: The blue car has its indicator on."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 9.661523,
-    "video_duration": 9.661523,
-    "task_type": "Reasoning",
-    "question": "Why does the black car crash into the blue car?",
-    "options": [
-      "A: Because it keeps moving straight even though the blue car ahead slows down.",
-      "B: It tries to merge into the other lane too late; there is already a white car there, and it is not far enough behind the blue car that has slowed down. ",
-      "C: In the black card was in a hurry.",
-      "D: The black car did not realize that the car in front of it stopped."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 9.661523,
-    "video_duration": 9.661523,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the vehicle which stops in the road?",
-    "options": [
-      "A: Yellow",
-      "B: Green",
-      "C: Blue",
-      "D: Black"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 9.661523,
-    "video_duration": 9.661523,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars in the captured scene gets affected due to the blue car stopping?",
-    "options": [
-      "A: 5",
-      "B: 7",
-      "C: 3",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which two vehicles are involved in a collision?",
-    "options": [
-      "A: Yellow bus and black sedan",
-      "B: Green SUV and white hatchback",
-      "C: Red pickup truck and yellow sedan",
-      "D: Yellow bus and blue SUV"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Where does the collision between the two vehicles occur?",
-    "options": [
-      "A: On the first oncoming lane",
-      "B: In the middle of the intersection",
-      "C: Just before the stop line",
-      "D: Near the pedestrian crossing"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "From which lane does the bus approach the intersection, and which turn does it take?",
-    "options": [
-      "A: Sixth oncoming lane from the left side of the frame; turns right",
-      "B: Third ongoing lane from the left side of the frame; turns left",
-      "C: Sixth left turning lane from the left side of the frame; turns left",
-      "D: First right turning lane from the left side of the frame; turns right"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What text is visible on the green street sign? ",
-    "options": [
-      "A: Market street",
-      "B: Market St",
-      "C: Market way",
-      "D: Market Cl"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "Which organization name is written on the blue board present on the building?",
-    "options": [
-      "A: Boston Mutual Savings and Trust",
-      "B: Boston Local Bank & Trust Company",
-      "C: Boston Finance Corporation",
-      "D: Boston Finance Trust & Local Bank."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What is the likely purpose of the blue board with white text present on the building?",
-    "options": [
-      "A: To advertise a restaurant.",
-      "B: To give directions to a police station.",
-      "C: To indicate the identity of a financial institution.",
-      "D: To show traffic information."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What road-related feature is visible on the ground in the background?",
-    "options": [
-      "A: A pedestrian zebra crossing",
-      "B: White Lane Markings",
-      "C: Too many potholes",
-      "D: Painted speed bump"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What is the road condition as seen in the background?",
-    "options": [
-      "A: Wet and slippery",
-      "B: Dry and dusty",
-      "C: Clean and freshly painted",
-      "D: Covered with gray tiles"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What kind of area is visible in the background?",
-    "options": [
-      "A: A narrow residential or inner city street",
-      "B: A crowded marketplace",
-      "C: A highway",
-      "D: A village road"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_6": "FALSE",
-    "option_update_6": "FALSE",
-    "answer_update_6": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What caused the collision between the two cars?",
-    "options": [
-      "A: The blue car suddenly changed lanes.",
-      "B: The yellow car reversed unexpectedly.",
-      "C: The yellow car made a sudden left turn into the path of the blue car",
-      "D: Both vehicles were speeding"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_7": "FALSE",
-    "option_update_7": "FALSE",
-    "answer_update_7": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the vehicle that moves back after the collision?",
-    "options": [
-      "A: Red",
-      "B: Yellow",
-      "C: Blue",
-      "D: Black"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_8": "FALSE",
-    "option_update_8": "FALSE",
-    "answer_update_8": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction does the green-blue car go after the accident?",
-    "options": [
-      "A: It turns right",
-      "B: It turns left",
-      "C: It reverses back",
-      "D: It remains in the same spot after the collision"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_9": "FALSE",
-    "option_update_9": "FALSE",
-    "answer_update_9": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What major event occurred in the scene ?",
-    "options": [
-      "A: The two cars collide",
-      "B: The two cars pass through the intersection smoothly",
-      "C: One of the car waits for the other to pass and then moves",
-      "D: The two cars are parked near the intersection"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_10": "FALSE",
-    "option_update_10": "FALSE",
-    "answer_update_10": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "Which colors do the traffic signals show in the video throughout?",
-    "options": [
-      "A: red and green",
-      "B: green and yellow",
-      "C: green",
-      "D: yellow"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many lanes are present on the top left side of the road?",
-    "options": [
-      "A: 6",
-      "B: 1",
-      "C: 2",
-      "D: 5"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which type of vehicle got hit by the bus in the video?",
-    "options": [
-      "A: SUV",
-      "B: Sedan",
-      "C: Hatchback",
-      "D: Sports car"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the car that got hit?",
-    "options": [
-      "A: Red",
-      "B: Yellow",
-      "C: Black",
-      "D: Blue"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_0.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Where does the collision between the two vehicles occur?",
-    "options": [
-      "A: On the first oncoming lane\n",
-      "B: In the middle of the intersection\n",
-      "C: Just before the stop line\n",
-      "D: Near the pedestrian crossing\n"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_0.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which two vehicles are involved in a collision?",
-    "options": [
-      "A: Yellow bus and black sedan",
-      "B: Green SUV and white hatchback",
-      "C: Red pickup truck and yellow sedan",
-      "D: Yellow bus and blue SUV"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_6.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15.645833,
-    "video_duration": 15.645833,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "Which type of road is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Urban road",
-      "B: Rural road",
-      "C: Flyover",
-      "D: Highway"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_6.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15.645833,
-    "video_duration": 15.645833,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the car that collides with another car in the video?",
-    "options": [
-      "A: Black",
-      "B: Silver",
-      "C: White",
-      "D: Blue"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_6.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15.645833,
-    "video_duration": 15.645833,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "Which of the following texts is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: IIDagotel.camera",
-      "B: IIDagotel>camera",
-      "C: IIDagotel<camera",
-      "D: IIDagotel?camera"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_6.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15.645833,
-    "video_duration": 15.645833,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which type of vehicles are mainly displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Trucks",
-      "B: School Buses",
-      "C: Cars",
-      "D: Firetrucks"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_6.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15.645833,
-    "video_duration": 15.645833,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What unusual behavior is visible in the video?",
-    "options": [
-      "A: A car stops at a red light",
-      "B: A pedestrian crosses at a zebra crossing",
-      "C: Two cars collide with each other",
-      "D: A car makes a U-turn at the intersection"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "From which lane does the bus approach the intersection and which turn does it take?",
-    "options": [
-      "A: Sixth oncoming lane; turns right\n",
-      "B: Third ongoing lane; turns left\n",
-      "C: Sixth left-turning lane; turns left\n",
-      "D: First right-turning lane; turns right\n"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which two vehicles are involved in a collision?",
-    "options": [
-      "A: Yellow bus and black sedan",
-      "B: Green SUV and white hatchback\n",
-      "C: Red pickup truck and yellow sedan",
-      "D: Yellow bus and blue SUV"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Where does the collision between the two vehicles occur?",
-    "options": [
-      "A: On the first oncoming lane",
-      "B: In the middle of the intersection",
-      "C: Just before the stop line",
-      "D: Near the pedestrian crossing"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many lanes are present at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: 12",
-      "B: 10",
-      "C: 11",
-      "D: 8"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What is the lighting condition observed in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Nighttime with street lighting.",
-      "B: Overcast with less visibility",
-      "C: Dusk with low natural light",
-      "D: Daytime with clear visibility"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What unusual event involved the bus in the scene?",
-    "options": [
-      "A: The bus waited at the green light at the intersection.",
-      "B: The bus hit a car that was oncoming towards bottom frame.",
-      "C: The bus crossed the solid median line to change the lane.",
-      "D: The bus tries to overtake the car by over-speeding."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What action was performed by the bus in the scene?",
-    "options": [
-      "A: The bus moved forward and collided with a car.\n",
-      "B: The bus made a left turn and stayed in its lane.\n",
-      "C: The bus stopped at the intersection.",
-      "D: The bus reversed into a parking spot."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "Which colored vehicle was oncoming towards the bottom part of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Red",
-      "B: Black",
-      "C: Yellow",
-      "D: Gray"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What's the weather in the video?",
-    "options": [
-      "A: sunny",
-      "B: foggy",
-      "C: rainy",
-      "D: snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars are present in the scene?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 3",
-      "C: 2",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Which two vehicles are involved in the accident on the road?",
-    "options": [
-      "A: car and bus",
-      "B: bus and truck",
-      "C: truck and car",
-      "D: bike and car"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "Which turn does the bus take and hits the car",
-    "options": [
-      "A: right",
-      "B: left",
-      "C: u-turn",
-      "D: none of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "In which direction is the car moving as the trucks hit it?",
-    "options": [
-      "A: straight",
-      "B: right",
-      "C: left",
-      "D: none of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What kind of car suddenly halts at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: SUV",
-      "B: Sedan",
-      "C: Truck",
-      "D: Bus"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What kind of car passes by the blue sedan?",
-    "options": [
-      "A: Sedan",
-      "B: SUV",
-      "C: Truck",
-      "D: Bus"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "From which side does the yellow SUV enter the scene?",
-    "options": [
-      "A: right of the frame",
-      "B: left of the frame",
-      "C: bottom right corner of the frame",
-      "D: top of the frame"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What's the weather in the video?",
-    "options": [
-      "A: sunny",
-      "B: foggy",
-      "C: snowy",
-      "D: rainy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which car stops in the middle of the intersection?",
-    "options": [
-      "A: sedan",
-      "B: suv",
-      "C: truck",
-      "D: bus"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What unusual event occurred among vehicles in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Changing of solid lane.",
-      "B: Hitting the traffic pole due to speeding.",
-      "C: Collision between the vehicle",
-      "D: Stalled at the intersection."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many traffic signal boards are changing after the accident has occurred?",
-    "options": [
-      "A: 8",
-      "B: 5",
-      "C: 3",
-      "D: 2"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather condition are vehicles moving during the scene?",
-    "options": [
-      "A: Snowy",
-      "B: Sunny",
-      "C: Rainy",
-      "D: Windy"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 19.397958,
-    "video_duration": 19.397958,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "Who is involved in the crash?",
-    "options": [
-      "A: two cars and a bike",
-      "B: three cars",
-      "C: two cars",
-      "D: a car and a bike"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 19.397958,
-    "video_duration": 19.397958,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What caused the crash?",
-    "options": [
-      "A: speeding of a car",
-      "B: speeding of a bike",
-      "C: wrong turn by a car",
-      "D: wrong turn by a bike"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 19.397958,
-    "video_duration": 19.397958,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What's the weather in the scene?",
-    "options": [
-      "A: sunny",
-      "B: foggy",
-      "C: rainy",
-      "D: snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are present in the video?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 2",
-      "C: 3",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Where does the yellow car stop?",
-    "options": [
-      "A: In the left-turn lane",
-      "B: On the crosswalk",
-      "C: At the intersection",
-      "D: In the middle of the road"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of car is featured in the video?",
-    "options": [
-      "A: Hatchback",
-      "B: Sedan",
-      "C: SUV",
-      "D: Truck"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of road is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Highway on-ramp",
-      "B: Two-way road",
-      "C: Residential street",
-      "D: Multilane intersection"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather condition is the car driving in?",
-    "options": [
-      "A: Clear and sunny",
-      "B: Rainy",
-      "C: Foggy",
-      "D: Snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Temporal perception",
-    "question": "Which vehicle initiates the collision among all three vehicles?",
-    "options": [
-      "A: Blue SUV",
-      "B: Black SUV",
-      "C: Blue hatchback",
-      "D: Yellow hatchback"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "From which lane does the black sedan approach the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Fifth oncoming lane from the left side of the frame",
-      "B: Sixth left-turning lane from the left side of the frame",
-      "C: First right-turning lane from the left side of the frame",
-      "D: Second oncoming lane from the left side of the frame"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many and which vehicles are involved in the collision?",
-    "options": [
-      "A: 2 vehicles, a yellow bus and black sedan",
-      "B: 3 vehicles: a blue SUV, a yellow bus, and black sedan",
-      "C: 2 vehicles, a yellow SUV and black sedan",
-      "D: 3 vehicles: a black SUV, a yellow bus, and black sedan"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What are the weather conditions in which the vehicles are moving?",
-    "options": [
-      "A: Foggy and low visibility",
-      "B: Clear and sunny weather",
-      "C: Rainy with wet roads",
-      "D: Snow-covered roads"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What action is being performed by the two vehicles, and what is the outcome of their interaction?",
-    "options": [
-      "A: The bus is signaling for a lane change and the black sedan is accelerating to pass it, avoiding contact.\n",
-      "B: The bus makes contact with the black sedan and continues to propel it forward, pushing the car.\n",
-      "C: This black sedan is attempting to brake behind the bus, resulting in a near miss but no collision.\n",
-      "D: Both vehicles are simultaneously reversing into each other, leading to a minor fender bender."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What action is performed by the yellow car after the collision?",
-    "options": [
-      "A: It speeds up and continues forward.",
-      "B: It turns around and drives back to where it came from",
-      "C: It remains at the spot of the accident",
-      "D: It drives away in the opposite lane"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What major event occurred in the scene?",
-    "options": [
-      "A: The two cars collide",
-      "B: The two cars pass through the intersection smoothly",
-      "C: One of the car waits for other to pass and then moves",
-      "D: The two cars are parked near the intersection"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction does the greenish blue car go after the accident?",
-    "options": [
-      "A: Turns right",
-      "B: Turns left",
-      "C: Reverses back",
-      "D: Remains in the same spot after the collision"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are seen moving throughout the video?",
-    "options": [
-      "A: 3",
-      "B: 6",
-      "C: 4",
-      "D: 2"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the vehicle that moves back after the collision?",
-    "options": [
-      "A: red",
-      "B: yellow",
-      "C: blue",
-      "D: green"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What caused the collision between the two cars ?",
-    "options": [
-      "A: The blue car suddenly changed lanes.",
-      "B: The yellow car reversed unexpectedly",
-      "C: The yellow car made a sudden left turn into the path of the blue car",
-      "D: Both vehicles were speeding"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_6": "FALSE",
-    "option_update_6": "FALSE",
-    "answer_update_6": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What kind of area is visible in the background?",
-    "options": [
-      "A: A crowded marketplace",
-      "B: A narrow residential or inner city street",
-      "C: A highway",
-      "D: A village road"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_7": "FALSE",
-    "option_update_7": "FALSE",
-    "answer_update_7": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What is the road condition as seen in the background?",
-    "options": [
-      "A: Wet and slippery",
-      "B: Dry and dusty",
-      "C: Clean and freshly painted",
-      "D: Covered with gray tiles"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_8": "FALSE",
-    "option_update_8": "FALSE",
-    "answer_update_8": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which of the following is present in the background of the scene?",
-    "options": [
-      "A: A green-colored board with text",
-      "B: A tollbooth",
-      "C: A digital advertisement screen",
-      "D: A big hoarding"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_9": "FALSE",
-    "option_update_9": "FALSE",
-    "answer_update_9": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What road related feature is visible on the ground in the background?",
-    "options": [
-      "A: A pedestrian zebra crossing",
-      "B: White Lane markings",
-      "C: Too many potholes",
-      "D: Painted speed bump"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_10": "FALSE",
-    "option_update_10": "FALSE",
-    "answer_update_10": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather conditions are the vehicles driving in?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Foggy",
-      "C: Rainy",
-      "D: Windy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of road is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Rural",
-      "B: Urban",
-      "C: Highway",
-      "D: Expressway"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "Which type of vehicles are involved in the collision at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: A car and a bike",
-      "B: A school bus and a car",
-      "C: An ambulance and a fire truck",
-      "D: A fire truck and a bike"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "How many vehicles are involved in the collision at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Two",
-      "B: Three",
-      "C: Five",
-      "D: Four"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z.json",
-    "industry": "Transportation_real",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 29.401,
-    "video_duration": 35.801,
-    "task_type": "Reasoning",
-    "question": "How is the full-size sedan in black considered an anomaly?",
-    "options": [
-      "A: It is crossing the solid line for changing lane",
-      "B: It's indicator is not on while making a turn",
-      "C: It is oncoming in the wrong direction.",
-      "D: It is meeting an accident due signal violation"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z.json",
-    "industry": "Transportation_real",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 35.801,
-    "video_duration": 35.801,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "What side of the lane a vehicle is stalled?",
-    "options": [
-      "A: First incoming lane from the left side of the frame",
-      "B: Second incoming lane from the left side of the frame",
-      "C: Third outgoing lane from the left side of the frame",
-      "D: Fourth outgoing lane from the left side of the frame"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z.json",
-    "industry": "Transportation_real",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11.4,
-    "video_duration": 35.801,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What caused the vehicles to stop suddenly?",
-    "options": [
-      "A: The signal turns to red",
-      "B: Another vehicles enter from wrong direction",
-      "C: To allow pedestrian cross the road",
-      "D: Due to a large open truck moving ahead of it slowly "
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "Which car is at fault in the anomaly shown in the video?",
-    "options": [
-      "A: Yellow",
-      "B: Green",
-      "C: Both A and B",
-      "D: None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars are present in the given video?",
-    "options": [
-      "A: 3",
-      "B: 2",
-      "C: 1",
-      "D: 5"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "Which two vehicles collide with each other first at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Blue sedan and a yellow hatchback",
-      "B: Green car and a yellow crossover",
-      "C: Yellow hatchback and black SUV",
-      "D: Blue car and a yellow hatchback"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What type of weather conditions are the cars driving in?",
-    "options": [
-      "A: Rainy and wet road surface",
-      "B: Snowy with low visibility",
-      "C: Clear and sunny with dry road",
-      "D: Foggy with reduced visibility"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 9.176,
-    "video_duration": 9.176,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "From which side of the frame does the black car involved in the accident enter?",
-    "options": [
-      "A: Right",
-      "B: Left",
-      "C: Top",
-      "D: Bottom"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 9.176,
-    "video_duration": 9.176,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the anomaly shown in the captured scene?",
-    "options": [
-      "A: There is a crash taking place between three vehicles.",
-      "B: The black truck crashes into a red car.",
-      "C: The black car is moving in the wrong direction.",
-      "D: There is a crash between a black truck and black car."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 9.176,
-    "video_duration": 9.176,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are involved in the crash?",
-    "options": [
-      "A: 3",
-      "B: 1",
-      "C: 2",
-      "D: 5"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 9.176,
-    "video_duration": 9.176,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "The two vehicles involved in the crash are of which colors?",
-    "options": [
-      "A: Both are black.",
-      "B: The truck is green and the car is black.",
-      "C: Both the vehicles are red.",
-      "D: The truck is black and the suv is black."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What caused the collision between the two cars?",
-    "options": [
-      "A: The blue car suddenly changed the lane",
-      "B: The yellow car reversed unexpectedly",
-      "C: The yellow car made a sudden turn into the path of the blue car",
-      "D: Both vehicles"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What does the blue car do after the collision?",
-    "options": [
-      "A: Drives away immediately",
-      "B: Turns left and continues",
-      "C: Stops at the same spot of the accident",
-      "D: Turns right and continues"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of location is this incident happening in?",
-    "options": [
-      "A: Rural road",
-      "B: A highway",
-      "C: An urban street road or Intercity road",
-      "D: Residential road"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 8.0849,
-    "video_duration": 8.0849,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "In what weather conditions are the vehicles moving in the video?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Rainy",
-      "C: Foggy",
-      "D: Snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 8.0849,
-    "video_duration": 8.0849,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "Which of the following texts is visible in the video?",
-    "options": [
-      "A: 1ST AVE AND ATLANTIC",
-      "B: 1ST VEA AND ATLANTIC",
-      "C: 1ST EVA AND ATLANTIC",
-      "D: 1ST VAE AND ATLANTIC"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 8.0849,
-    "video_duration": 8.0849,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are moving in the video?",
-    "options": [
-      "A: 3",
-      "B: 2",
-      "C: 5",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 8.0849,
-    "video_duration": 8.0849,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "Which type of intersection is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Four-way intersection",
-      "B: Two-way intersection",
-      "C: Three-way intersection",
-      "D: T-intersection"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 8.0849,
-    "video_duration": 8.0849,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What unusual behavior is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: A car stops for the traffic signal",
-      "B: Pedestrians are jaywalking",
-      "C: A car makes a U-turn at the intersection",
-      "D: Two cars collide at the intersection"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 8.0849,
-    "video_duration": 8.0849,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which type of vehicles collide with each other in the video?",
-    "options": [
-      "A: A car and a school bus",
-      "B: A truck and a car",
-      "C: Two cars",
-      "D: An ambulance and a school bus"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_6": "FALSE",
-    "option_update_6": "FALSE",
-    "answer_update_6": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Which vehicle is driving in wrong direction?",
-    "options": [
-      "A: Teal blue car ",
-      "B: Green car",
-      "C: Yellow car ",
-      "D: White SUV"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Reasoning",
-    "question": "What is the reason of collision in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Because the vehicles are trying to overtake in the scene.",
-      "B: Because the vehicle's brakes failed.",
-      "C: Because the vehicle is turning in the wrong direction",
-      "D: Because a pedestrian walks in the middle of the road."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What caused the vehicle to stop suddenly?",
-    "options": [
-      "A: To allow other vehicle to pass through.",
-      "B: To allow pedestrian to pass through.",
-      "C: Due to the red signal.",
-      "D: Due to collision with another vehicle."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which two vehicles are involved in a collision?",
-    "options": [
-      "A: Yellow bus and black sedan\n",
-      "B: Green SUV and white hatchback\n",
-      "C: Red pickup truck and yellow sedan\n",
-      "D: Yellow bus and blue SUV\n"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What are the weather conditions in which the vehicles are moving?",
-    "options": [
-      "A: Foggy and low visibility",
-      "B: Clear and sunny weather",
-      "C: Rainy with wet roads",
-      "D: Snow-covered roads"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Where does the collision between the two vehicles occur?",
-    "options": [
-      "A: On the first oncoming lane",
-      "B: In the middle of the intersection\n",
-      "C: Just before the stop line\n",
-      "D: Near the pedestrian crossing\n"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "Which colored car remains in the frame during the whole video?",
-    "options": [
-      "A: Yellow",
-      "B: Green",
-      "C: Red",
-      "D: None"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are present in the video?",
-    "options": [
-      "A: 4",
-      "B: 3",
-      "C: 2",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 6.775391,
-    "video_duration": 6.775391,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "When did the event in the captured scene happen?",
-    "options": [
-      "A: During daytime",
-      "B: During dusky evening time",
-      "C: During nighttime",
-      "D: During rainy season."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 6.775391,
-    "video_duration": 6.775391,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Which action was not normal in this traffic scene?",
-    "options": [
-      "A: Highspeed of white water tanker truck.",
-      "B: A white ambulance bus is stalled near the intersection.",
-      "C: A black truck moving slowly in the passing ",
-      "D: A charcoal grey car turning in a wrong direction."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 6.775391,
-    "video_duration": 6.775391,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars are present in the scene?",
-    "options": [
-      "A: 5",
-      "B: 3",
-      "C: 2",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 6.775391,
-    "video_duration": 6.775391,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What leads to the collision of vehicle in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Violating the traffic signal leads to collision",
-      "B: Turning of a car in a wrong direction without indicator",
-      "C: Trying to overtake another vehicle. ",
-      "D: Vehicles moving at low speed in designated lanes"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___Real___Collision_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 6.775391,
-    "video_duration": 6.775391,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What does the traffic signal say before the accident occurs?",
-    "options": [
-      "A: Yellow- Prepare to stop",
-      "B: Red- Complete stop ",
-      "C: Green- To go",
-      "D: All signals were off."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.166667,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "Which type of intersection is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Two-way intersection",
-      "B: Four-way intersection",
-      "C: T-intersection",
-      "D: Y-intersection"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.166667,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of vehicle collides with the car in the video?",
-    "options": [
-      "A: Truck",
-      "B: Car",
-      "C: Bike ",
-      "D: Bus"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.037399,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What anomaly is visible in the video? ",
-    "options": [
-      "A: A vehicle is parked illegally",
-      "B: A pedestrian is jaywalking",
-      "C: Two vehicles collide",
-      "D: A vehicle drives in the wrong direction"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.131881,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What text is written on the board attached to the traffic signal?",
-    "options": [
-      "A: Stop",
-      "B: No U-turn",
-      "C: Post St",
-      "D: One Way"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.068893,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are moving in the video?",
-    "options": [
-      "A: 5",
-      "B: 2",
-      "C: 3",
-      "D: 6"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.1,
-    "end_time": 16.540199,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many moving vehicles are displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: 4",
-      "B: 2",
-      "C: 3",
-      "D: 5"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.1,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "How do the cars move in the video?",
-    "options": [
-      "A: Moving in straight line",
-      "B: Weaving across the road",
-      "C: Parked along the roadside",
-      "D: Makes U-turn"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.1,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "Which indicator is blinking on the blue car in the video? ",
-    "options": [
-      "A: Right indicator",
-      "B: Left indicator",
-      "C: Both indicators",
-      "D: No indicator is blinking"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.068893,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What unusual event occurs in the video involving the the moving cars?",
-    "options": [
-      "A: A yellow car suddenly stops without stops",
-      "B: The blue car collides with a yellow car",
-      "C: All three cars makes a U-turn",
-      "D: A pedestrian runs in front of the cars"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.068893,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What unusual event occurs in the video in the right of the frame?",
-    "options": [
-      "A: One yellow car overtakes the other",
-      "B: Two yellow cars stops for a traffic signal",
-      "C: Two yellow cars collide with each other",
-      "D: A blue car turns to its right"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Temporal perception",
-    "question": "What happened at last?",
-    "options": [
-      "A: A yellow car enters from the bottom of the frame.",
-      "B: A yellow car enters from the left of the frame.",
-      "C: One car bumps into another car.",
-      "D: A red car exits the frame."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles appear on the frame?",
-    "options": [
-      "A: One",
-      "B: Two",
-      "C: Three",
-      "D: Four"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Where did the collision happen?",
-    "options": [
-      "A: On the first lane from the left",
-      "B: On the second lane from the left",
-      "C: On a turning lane",
-      "D: In the middle of the intersection"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What happened after the collision?",
-    "options": [
-      "A: A firetruck approaches the intersection.",
-      "B: Both cars stopped.",
-      "C: A man gets out of a car.",
-      "D: The turn indicators of a car started blinking."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Where did the collision happen?",
-    "options": [
-      "A: On the first lane from the left",
-      "B: On the third lane from the right of the frame",
-      "C: On the sidewalk",
-      "D: At the center of the intersection"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles crash at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 2",
-      "C: 5",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What caused the yellow sedan to stop suddenly?",
-    "options": [
-      "A: A pedestrian crossed the road.",
-      "B: A yellow SUV bumped into it.",
-      "C: A yellow hatchback bumped into it.",
-      "D: The traffic light turned red."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are passing through the intersection?",
-    "options": [
-      "A: One",
-      "B: Two",
-      "C: Three",
-      "D: Four"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the anomaly in the segment?",
-    "options": [
-      "A: A car drives over the median.",
-      "B: A car makes an improper lane change.",
-      "C: A car bumps into another car.",
-      "D: A car drives the wrong way."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What action did the blue car take just before the collision?",
-    "options": [
-      "A: It stopped before the marked crosswalk",
-      "B: It moved straight across the intersection",
-      "C: It reversed to avoid the yellow car",
-      "D: It took the left turn from the side Lane"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "From which direction did the yellow car enter the frame before the collision?",
-    "options": [
-      "A: From the left of the frame",
-      "B: From the right of the frame",
-      "C: From the top",
-      "D: From the lane behind the blue car"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Temporal perception",
-    "question": "Which car was already in motion before the other entered in the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Only the yellow car",
-      "B: Only the blue car",
-      "C: Both the cars were parked",
-      "D:  Both the cars\u2014were already in motion"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What critical mistake does the blue car make in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Speeds through a signal",
-      "B: Stops suddenly in the middle of the road",
-      "C: Takes a sharp turn without yielding",
-      "D: Reverses into another vehicle"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which of the following objects is not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Trash bin",
-      "B: Zebra Crossing Or marked crosswalk",
-      "C: Pedestrian",
-      "D: Building with glass walls"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What are the colors of the two cars involved in the collision?",
-    "options": [
-      "A: Red and blue",
-      "B: Blue and black",
-      "C: Saffron and green",
-      "D: Yellow and Teal"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_6": "FALSE",
-    "option_update_6": "FALSE",
-    "answer_update_6": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of white marking is seen at the edge of the intersection in front of the crosswalk?",
-    "options": [
-      "A: Solid Lane Divider",
-      "B: Marked Crosswalk",
-      "C: Stop line",
-      "D: Lane Arrow"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_7": "FALSE",
-    "option_update_7": "FALSE",
-    "answer_update_7": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What type of road marking is used to separate lanes moving in the same direction?",
-    "options": [
-      "A: Dashed line of yellow color",
-      "B: White solid line",
-      "C: White dashed line",
-      "D: Double solid yellow line"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_8": "FALSE",
-    "option_update_8": "FALSE",
-    "answer_update_8": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What are the two parallel yellow lines running down the center of the road signifying?",
-    "options": [
-      "A:  Lane merging zone",
-      "B: No parking zone",
-      "C: No crossing/overtaking  allowed",
-      "D: Only path for bicycle"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_9": "FALSE",
-    "option_update_9": "FALSE",
-    "answer_update_9": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What is the road condition as seen in the background?",
-    "options": [
-      "A: Wet and Slippery",
-      "B: Dry and dusty",
-      "C: Clean and Freshly painted",
-      "D: Covered with gray tiles"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_10": "FALSE",
-    "option_update_10": "FALSE",
-    "answer_update_10": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What kind of area is visible in the background?",
-    "options": [
-      "A: A crowded marketplace",
-      "B: A narrow residential  or inner city street",
-      "C: A highway.",
-      "D: A village road"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_11": "FALSE",
-    "option_update_11": "FALSE",
-    "answer_update_11": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What is the color of the vehicle that keeps moving after the collision?",
-    "options": [
-      "A: Yellow",
-      "B: Black",
-      "C: Red",
-      "D: Teal"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_12": "FALSE",
-    "option_update_12": "FALSE",
-    "answer_update_12": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Reasoning",
-    "question": "What caused the collision between the two cars?",
-    "options": [
-      "A: The yellow car reversed unexpectedly",
-      "B: The yellow car took sharp turn towards its right",
-      "C: The blue car took sharp left turn from the side lane",
-      "D: Both the vehicles were speeding."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_13": "FALSE",
-    "option_update_13": "FALSE",
-    "answer_update_13": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction does the teal car move after the accident?",
-    "options": [
-      "A: It turns right",
-      "B: It turns left",
-      "C: It moves slightly in the forward direction",
-      "D: It remains in the same spot after the collision"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_14": "FALSE",
-    "option_update_14": "FALSE",
-    "answer_update_14": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 16.666667,
-    "video_duration": 16.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What major event occurred in the scene?",
-    "options": [
-      "A: The two cars collide",
-      "B: The two cars passed through the intersection smoothly",
-      "C: One of the car waits for other to pass and then moves",
-      "D: The two cars are parked near the intersection"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_15": "FALSE",
-    "option_update_15": "FALSE",
-    "answer_update_15": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Security",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which vehicles are on the third lane from the left?",
-    "options": [
-      "A: A black sedan and a yellow truck are on the third lane from the left.",
-      "B: A white sedan and a blue SUV are on the third lane from the left.",
-      "C: A white sedan and a green SUV are on the third lane from the left.",
-      "D: A white sedan and a red truck are on the third lane from the left."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 26.666667,
-    "video_duration": 26.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What type of weather condition is vsible in the scene",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Windy",
-      "C: Snowy",
-      "D: Rainy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 26.666667,
-    "video_duration": 26.666667,
-    "task_type": "Reasoning",
-    "question": "What does a change from a red to a green traffic light mean to the driver?",
-    "options": [
-      "A: Stop",
-      "B: Go",
-      "C: Get ready to Go",
-      "D: None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "2 = Inadequate",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 26.666667,
-    "video_duration": 26.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many red vehicles are visible in the scene ?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 2",
-      "C: 3",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 26.666667,
-    "video_duration": 26.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "On which lane does the red car go onto?",
-    "options": [
-      "A: 1st lane to the right of the frame",
-      "B: 2nd lane to the right of the frame",
-      "C: 2nd lane to the left of the frame",
-      "D: 1st lane to the left of the frame"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 26.666667,
-    "video_duration": 26.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the car visible exiting from the left of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Black",
-      "B: Red",
-      "C: Blue",
-      "D: Grey"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles pass from left to right of the frame at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Five",
-      "B: Three",
-      "C: Two",
-      "D: One"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of car is taking a left turn towards the right side of the frame?",
-    "options": [
-      "A: SUV",
-      "B: Hatchback",
-      "C: Sports",
-      "D: Sedan"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the pickup truck passing from left to right at the intersection? ",
-    "options": [
-      "A: Black",
-      "B: Green ",
-      "C: Yellow",
-      "D: Red"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of emergency vehicle is present in the video?",
-    "options": [
-      "A: Ambulance",
-      "B: Fire truck",
-      "C: Tow truck",
-      "D: Police car"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many ambulances are present in the video?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 2",
-      "C: 3",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which type of vehicle is the first to enter the scene from the bottom of the frame?",
-    "options": [
-      "A: SUV",
-      "B: Bicycle",
-      "C: Sedan",
-      "D: Ambulance"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many two wheelers are present?",
-    "options": [
-      "A: 2",
-      "B: 4",
-      "C: 6",
-      "D: 3"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Reasoning",
-    "question": "Why are the vehicles in lane 1 stopping?",
-    "options": [
-      "A: Accident",
-      "B: Stag on the road",
-      "C: Diversion ahead",
-      "D: Traffic light"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 22.959183,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What does the black truck do before moving to the right?",
-    "options": [
-      "A: Hit a bike",
-      "B: Hit a car",
-      "C: Turn on the turn light indicating right side",
-      "D: Turn on the turn light indicating the left side"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "The emergency vehicle stuck in traffic is on which lane?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 2",
-      "C: 3",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of road is this?",
-    "options": [
-      "A: Overpass",
-      "B: Crossroad",
-      "C: Approach",
-      "D: Roundabout"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the traffic signal light in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Yellow ",
-      "B: Red",
-      "C: Green ",
-      "D: Orange "
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars are stopped near the intersection?",
-    "options": [
-      "A: 3",
-      "B: 5",
-      "C: 4",
-      "D: 6"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of vehicles are stopped at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Cars",
-      "B: Bikes",
-      "C: Trucks ",
-      "D: Bicycles "
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What is the lighting condition of the scene?",
-    "options": [
-      "A: Nighttime ",
-      "B: Daylight",
-      "C: Foggy morning",
-      "D: Dusk "
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather condition of the scene?",
-    "options": [
-      "A: Hazy",
-      "B: Rainy ",
-      "C: Sunny ",
-      "D: Snowy "
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What are the cars doing at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: They are stopping at the intersection ",
-      "B: They are driving fast ",
-      "C: They are taking a turn",
-      "D: They are reversing "
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_6": "FALSE",
-    "option_update_6": "FALSE",
-    "answer_update_6": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many lanes are there on the road.",
-    "options": [
-      "A: 12",
-      "B: 10",
-      "C: 9",
-      "D: 11"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather conditions are the vehicles driving in?",
-    "options": [
-      "A: Rainy",
-      "B: Foggy",
-      "C: Sunny",
-      "D: Hazy"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What does the blue pickup truck on lane 1 do?",
-    "options": [
-      "A: Takes a U-turn",
-      "B: Changes to the next lane",
-      "C: Drives on the wrong side",
-      "D: Comes to a stop"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What unusual behavior did the yellow car exhibit in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Drove the wrong way.",
-      "B: Stalled other vehicles",
-      "C: Caused an accident.",
-      "D: Ran a traffic signal."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars changed lanes from lane 2 to lane 1?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 0",
-      "C: 3",
-      "D: 2"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What color was the first car that made a right turn in the first lane at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Red",
-      "B: Blue",
-      "C: Brown",
-      "D: Black"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_6": "FALSE",
-    "option_update_6": "FALSE",
-    "answer_update_6": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What did the pickup truck do at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Took a right turn",
-      "B: Took U-turn",
-      "C: Changed lanes",
-      "D: Stopped at the intersection"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "2 = Inadequate",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_7": "FALSE",
-    "option_update_7": "FALSE",
-    "answer_update_7": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the white SUV doing at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Taking a U-turn ",
-      "B: Going straight",
-      "C: Taking a left turn",
-      "D: Taking a right turn"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of car is taking a right turn at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Sports",
-      "B: SUV",
-      "C: Station wagon",
-      "D: Sedan"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15,
-    "video_duration": 15,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What does the black and white sign on the left side indicate in the scene?",
-    "options": [
-      "A: A left turn followed by a right turn.",
-      "B: A right turn followed by a left turn.",
-      "C: Go straight",
-      "D: Turn right."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "Why did the vehicle stop before the crosswalk?",
-    "options": [
-      "A: There was a speed breaker",
-      "B: The traffic signal was red",
-      "C: A pedestrian asked to do so",
-      "D: The road was closed ahead"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather condition?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Rainy",
-      "C: Snowy",
-      "D: Foggy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many outgoing lanes are visible?",
-    "options": [
-      "A: 3",
-      "B: 1",
-      "C: 4",
-      "D: 2"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What movement is the car on the 7th lane making? ",
-    "options": [
-      "A: Turning left",
-      "B: Moving backward",
-      "C: Accelerating forward",
-      "D: Making a U-turn"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the visibility level in the scene based on the weather?",
-    "options": [
-      "A: Excellent and clear visibility due to bright and sunny weather conditions. ",
-      "B: Moderate visibility due to slightly foggy weather conditions.",
-      "C: Poor visibility due to heavy rainfall.",
-      "D: Poor visibility due to snowy weather conditions."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What types of vehicles are present in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Buses and bicycles.",
-      "B: Forklifts and tractors.",
-      "C: Cars and a truck.",
-      "D: Motorbikes and cars."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars are turning left and driving on the 8th lane?",
-    "options": [
-      "A: 5",
-      "B: 2",
-      "C: 8",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What objects are present on the sidewalk?",
-    "options": [
-      "A: Streetlight poles and road signs.",
-      "B: Railings and garbage bins.",
-      "C: Telephone booths and benches.",
-      "D: Traffic cones and bicycles."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What condition is the road surface in?",
-    "options": [
-      "A: The road has a wet surface.",
-      "B: The road has an uneven surface with many potholes.",
-      "C: The road has a snow-covered surface.",
-      "D: The road has a dry surface."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_6": "FALSE",
-    "option_update_6": "FALSE",
-    "answer_update_6": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "What is the total number of cars present in the scene that are driving?",
-    "options": [
-      "A: 5",
-      "B: 13",
-      "C: 19",
-      "D: 7"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_7": "FALSE",
-    "option_update_7": "FALSE",
-    "answer_update_7": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the car that stopped before the stop line?",
-    "options": [
-      "A: White ",
-      "B: Black",
-      "C: Red",
-      "D: Blue"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "Why did the black car stop before the stop line?",
-    "options": [
-      "A: There was a pedestrian crossing",
-      "B: The road surface was damaged",
-      "C: They were avoiding a parked car",
-      "D: The traffic light ahead was possibly red"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "According to the road sign, which direction leads to Stuttgart?",
-    "options": [
-      "A: Left",
-      "B: Right",
-      "C: Straight ",
-      "D: U-tun"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many oncoming lanes are visible?",
-    "options": [
-      "A: 3",
-      "B: 2",
-      "C: 4",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "B ",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15,
-    "video_duration": 15,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Which type of abnormal driving event is present in the video?",
-    "options": [
-      "A: Vehicle Accident",
-      "B: Vehicle skid",
-      "C: Vehicle rollover",
-      "D: No anomaly"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15,
-    "video_duration": 15,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which type of vehicle is responsible for the abnormal traffic event caused in the video?",
-    "options": [
-      "A: Sedan",
-      "B: SUV",
-      "C: Pickup truck",
-      "D: School bus"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are there in the incoming lane?",
-    "options": [
-      "A: 3",
-      "B: 4",
-      "C: 2",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather like in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Foggy",
-      "B: Snowy",
-      "C: Rainy ",
-      "D: Sunny"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "What is the number of cars in the left lane in the left frame at the end of the clip?",
-    "options": [
-      "A: 8",
-      "B: 10",
-      "C: 6",
-      "D: 7"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather in the scene?",
-    "options": [
-      "A: sunny",
-      "B: Snowy",
-      "C: Rainy",
-      "D: Hailstorm"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the truck passed on the right lane?",
-    "options": [
-      "A: Red",
-      "B: Green",
-      "C: Yellow",
-      "D: Orange"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What was the traffic sign before the vehicles stopped at the crossing on left?",
-    "options": [
-      "A: Yellow",
-      "B: None ",
-      "C: Red",
-      "D: Green."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the sky in the frame?",
-    "options": [
-      "A: Black",
-      "B: Blue",
-      "C: Orange",
-      "D: Grey"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather in the scene?",
-    "options": [
-      "A: sunny",
-      "B: rainy",
-      "C: foggy",
-      "D: foggy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are there in the scene?",
-    "options": [
-      "A: 2",
-      "B: 3",
-      "C: 1",
-      "D: 0"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many traffic signals are there on the road?",
-    "options": [
-      "A: 6",
-      "B: 5",
-      "C: 4",
-      "D: 7"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color on the traffic signals, which are on the right side of the frame?",
-    "options": [
-      "A: red",
-      "B: green",
-      "C: yellow",
-      "D: none"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "In which direction does the bus turn?",
-    "options": [
-      "A: left",
-      "B: right",
-      "C: u-turn",
-      "D: none"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which type of vehicles are there in the video?",
-    "options": [
-      "A: sedan and bus",
-      "B: bus and suv",
-      "C: bus and pick up truck",
-      "D: none of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_6": "FALSE",
-    "option_update_6": "FALSE",
-    "answer_update_6": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What caused the cars to stop at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: A red traffic signal",
-      "B: An accident",
-      "C: A traffic jam",
-      "D: A weather condition"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the car that takes a left turn at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Red",
-      "B: Blue",
-      "C: Green",
-      "D: White"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What does the arrow on the lane near the left sidewalk signify?",
-    "options": [
-      "A: Turn left",
-      "B: Turn right",
-      "C: Ahead only",
-      "D: Turn left or right"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What is the type of emergency vehicle present in the scene?",
-    "options": [
-      "A: An ambulance",
-      "B: A firetruck",
-      "C: A police car",
-      "D: A tow truck"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather condition in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Rainy",
-      "B: Hazy",
-      "C: Sunny",
-      "D: Foggy"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather conditions are the vehicles traveling in?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Cloudy",
-      "C: Rainy",
-      "D: Foggy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which type of road signboard is spotted between the traffic signals?",
-    "options": [
-      "A: Speed limit",
-      "B: Lane direction",
-      "C: Parking ",
-      "D: No entry"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many lanes is the road divided into?",
-    "options": [
-      "A: 12",
-      "B: 11",
-      "C: 10",
-      "D: 9"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Which traffic situation occurs by the yellow SUV in the 2nd lane from the left?",
-    "options": [
-      "A: High-speeding",
-      "B: Driving in the wrong direction on a one-way road",
-      "C: Stopping at pedestrian space",
-      "D: Parking in no-parking zone"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "Which type of road are the vehicles traveling on?",
-    "options": [
-      "A: Rural",
-      "B: Urban Expressway",
-      "C: Urban",
-      "D: Highway"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "On which lane is the ambulance moving in?",
-    "options": [
-      "A: 5th lane from the right",
-      "B: 4th lane from the left",
-      "C: 4th lane from the right",
-      "D: 2nd lane from the left"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many emergency vehicles are captured in the scene?",
-    "options": [
-      "A: 2",
-      "B: 5",
-      "C: 3",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which type of emergency vehicle takes left turn?",
-    "options": [
-      "A: Ambulance",
-      "B: Police car",
-      "C: Police motorbike",
-      "D: Fire truck"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the vehicle that moves alongside the ambulance?",
-    "options": [
-      "A: Green",
-      "B: Blue",
-      "C: Yellow",
-      "D: Pink"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What time of the day is it?",
-    "options": [
-      "A: Daytime",
-      "B: Dusk",
-      "C: Dawn",
-      "D: Nighttime"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Which side of the lane is more crowded?",
-    "options": [
-      "A: Ongoing",
-      "B: Oncoming",
-      "C: Both equally",
-      "D: None"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What does the green color board overhead the ongoing lane read?",
-    "options": [
-      "A: Moot Court",
-      "B: Montague",
-      "C: Monument",
-      "D: Morning"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.3,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What is the environment setting of this road scene?",
-    "options": [
-      "A: Industrial complex",
-      "B: Urban core",
-      "C: Suburban residential area",
-      "D: Rural residential area"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 56.733333,
-    "video_duration": 66.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars stopped at the signal?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 2",
-      "C: 3",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 58.866667,
-    "video_duration": 66.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "In which lane, the car moving in the wrong way stopped at signal?",
-    "options": [
-      "A: Lane 2",
-      "B: Lane 4",
-      "C: Lane 3",
-      "D: Lane 5"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 57.936508,
-    "video_duration": 66.666667,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "In which way, the car in the Lane 5 went?",
-    "options": [
-      "A: Towards Agnew",
-      "B: Toward De La Cruz",
-      "C: Followed the another yellow car",
-      "D: in straight direction"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 58.4,
-    "video_duration": 66.666667,
-    "task_type": "Temporal perception",
-    "question": "Which car leaved the signal last?",
-    "options": [
-      "A: Car in Lane 4",
-      "B: Car in Lane 5",
-      "C: All car left at the same time",
-      "D: No cars left the signal"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 58.4,
-    "video_duration": 66.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Which car is driving in the wrong way with lane cutting?",
-    "options": [
-      "A: Car in lane 3",
-      "B: The car is in lane 4",
-      "C: Car in lane 5",
-      "D: Blue car"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What is the lighting condition and type of road shown in this scene?",
-    "options": [
-      "A: Sunny day on a rural road.",
-      "B: Nighttime or dusk on a multi-lane expressway.",
-      "C: Morning on a two-lane residential street.",
-      "D: Heavy rain on a narrow city street."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What directional movements are indicated by the white arrows painted on the oncoming lanes on the road in this scene?",
-    "options": [
-      "A: One for straight, and two for right turn.",
-      "B: One for U-turn, and two for straight.",
-      "C: One for straight, one for U-turn, and one for right turn.",
-      "D: One for straight, one for left turn, and one for right turn."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Reasoning",
-    "question": "Based on the combination lights from the vehicles and the overall low ambiance due to night time, how does this affect other vehicles and drivers?",
-    "options": [
-      "A: Overexposure of bright areas and reduced contrast in dark areas.",
-      "B: Improved color differentiation.",
-      "C: Enhanced detection of small objects at great distances.",
-      "D: Consistent illumination across the entire scene."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Hard",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.486217,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "In what weather conditions are the vehicles moving in the video?",
-    "options": [
-      "A: Rainy",
-      "B: Snowy",
-      "C: Foggy",
-      "D: Sunny"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.665732,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Temporal perception",
-    "question": "In what order does the traffic signal changes its color in the video?",
-    "options": [
-      "A: Green to yellow",
-      "B: Yellow to red",
-      "C: Red to yellow",
-      "D: Red to green"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "Which type of road is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Rural road",
-      "B: Urban road",
-      "C: Highway",
-      "D: Flyover"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "What does the second lane from the left indicate?",
-    "options": [
-      "A: Turn left",
-      "B: Turn right or go straight",
-      "C: Go straight only",
-      "D: Turn right only"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "In which direction does the green pickup truck turns in the video?",
-    "options": [
-      "A: Left",
-      "B: Right",
-      "C: Goes straight",
-      "D: Makes a U-turn"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What events occur with the yellow car in the scene?",
-    "options": [
-      "A: It changes lanes over a solid lane marking.",
-      "B: It drives in the wrong direction of traffic.",
-      "C: It exceeds the speed limit in a school zone.",
-      "D: It runs a red light at the intersection."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What maneuver does the black pick-up truck perform in the scene?",
-    "options": [
-      "A: It enters from the right side of the frame and stops at the turning",
-      "B: It enters from the leftmost elevated road and drives straight at the top of the frame",
-      "C: It enters from the right side of the frame and turns into ongoing lane towards top of the frame.",
-      "D: It enters from the bottom right part of the frame into ongoing lane towards top of the frame."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of emergency vehicle is moving straight from the left to the right side during the scene?",
-    "options": [
-      "A: A fire truck department truck",
-      "B: A police car",
-      "C: A emergency military truck",
-      "D: An ambulance truck"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Hazard___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Reasoning",
-    "question": "Which traffic direction is busier?",
-    "options": [
-      "A: The ongoing lanes from bottom to of the frame.",
-      "B: The traffic moving from left to right side of the frame.",
-      "C: The oncoming lanes from top to bottom of the frame.",
-      "D: The traffic moving from right to left side of the frame."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Hazard___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 1.2,
-    "end_time": 23.533333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "Why does traffic stops at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Because the signal turned red. ",
-      "B: Because construction is going on.",
-      "C: Because other vehicles are passing. ",
-      "D: Because the pedestrian are passing."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Hazard___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many traffic oncoming from top of the from were turning to its left in the scene?",
-    "options": [
-      "A: 4",
-      "B: 3",
-      "C: 2",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Hazard___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which type of vehicle entered the eleventh lane from left side of the frame in the scene?",
-    "options": [
-      "A: A gray SUV",
-      "B: A black SUV",
-      "C: A black sedan",
-      "D: A gray sedan"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What does the sign between the two traffic lights on the right sidewalk signify?",
-    "options": [
-      "A: Pedestrian crossing",
-      "B: No pedestrian",
-      "C: Stop sign",
-      "D: No parking"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather like in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Rainy",
-      "C: Foggy",
-      "D: Snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What caused the cars to stop at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: An accident",
-      "B: A weather condition",
-      "C: A traffic jam",
-      "D: A red traffic signal"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the car that took a left turn at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Green",
-      "B: Blue",
-      "C: Red",
-      "D: White"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What color was the car that ran the traffic light?",
-    "options": [
-      "A: Green",
-      "B: Red",
-      "C: White",
-      "D: Blue"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Hazard___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 19.766667,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many box truck arrives in the scene at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: 4",
-      "B: 3",
-      "C: 2",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Hazard___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20.2,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What does traffic light turn when the vehicle arrive at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Yellow at left side traffic signal, and red at right side.",
-      "B: Green on the left side traffic signal and yellow at right side.",
-      "C: Red at left side traffic signal and green at right side.",
-      "D: Red at both side traffic signal."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Hazard___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles turns to its left in the scene?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 2",
-      "C: 3",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Hazard___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.827664,
-    "end_time": 27.066667,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What traffic rule does gray vehicle violates in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Stalled at the intersection box.",
-      "B: Driving in a wrong direction and lane.",
-      "C: Speeding while making a turn.",
-      "D: Indicator off while making a turn."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Hazard___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What is the lightning condition in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Night with streetlights on",
-      "B: Daylight with clear visibility",
-      "C: Dusk with headlights on ",
-      "D: Foggy with hazy view."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 36,
-    "end_time": 41,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "How many cars collide against each other while driving through the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Three cars",
-      "B: Two cars",
-      "C: Five cars",
-      "D: Six cars"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 3.166667,
-    "end_time": 49.066667,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "Which type of road is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Urban",
-      "B: Rural",
-      "C: Highway",
-      "D: Expressway"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0.85034,
-    "end_time": 49.2,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather conditions are the cars driving in?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Rainy",
-      "C: Snowy",
-      "D: Foggy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "In what weather conditions are the vehicles moving in the video?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Foggy",
-      "C: Snowy",
-      "D: Rainy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of road is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Urban expressway ",
-      "B: Rural road",
-      "C: Highway",
-      "D: Flyover"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Hazard___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles while driving through the incoming lanes stop before the stop line?",
-    "options": [
-      "A: Five",
-      "B: Seven",
-      "C: Six",
-      "D: Two"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Hazard___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.3333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather conditions are the vehicles driving in?",
-    "options": [
-      "A: Rainy",
-      "B: Windy",
-      "C: Sunny",
-      "D: Snowy"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Hazard___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.3333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of road is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Rural",
-      "B: Urban",
-      "C: Snowy",
-      "D: Rainy"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Hazard___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.3333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles move across the frame while driving through the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Three",
-      "B: Two",
-      "C: Five",
-      "D: Four"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather conditions are the vehicles driving in?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Rainy",
-      "C: Foggy",
-      "D: Snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles stop before the stop line?",
-    "options": [
-      "A: Two",
-      "B: Three",
-      "C: Four",
-      "D: Six"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the vehicle that turns left and then exits from the right side of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Orange",
-      "B: Red",
-      "C: Black",
-      "D: Blue"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of vehicle turns left and then exits from the right side of the frame?",
-    "options": [
-      "A: A bus",
-      "B: A car",
-      "C: A pickup truck",
-      "D: A cycle"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "What is the number of traffic signals present in the video?",
-    "options": [
-      "A: 2",
-      "B: 4",
-      "C: 3",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many lanes are present on the road?",
-    "options": [
-      "A: 12",
-      "B: 11",
-      "C: 9",
-      "D: 6"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather in the video?",
-    "options": [
-      "A: sunny",
-      "B: foggy",
-      "C: rainy",
-      "D: snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which vehicle's indicators are on and takes a left turn?",
-    "options": [
-      "A: blue pick up truck",
-      "B: blue suv",
-      "C: white suv",
-      "D: white sedan"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "The traffic signals switch between which two colors? ",
-    "options": [
-      "A: red and green",
-      "B: red and yellow",
-      "C: yellow and green",
-      "D: none"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Snowy",
-      "B: Rainy ",
-      "C: Sunny ",
-      "D: Hazy"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many oncoming lanes are visible in the scene?",
-    "options": [
-      "A: 6",
-      "B: 4",
-      "C: 8",
-      "D: 7"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What are the pedestrians doing in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Running ",
-      "B: They are moving at a fast pace",
-      "C: Jogging ",
-      "D: Standing "
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "What is the color of the traffic signal at the start of the scene?",
-    "options": [
-      "A: Blue",
-      "B: Red",
-      "C: Yellow ",
-      "D: Green"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of emergency vehicle is showcased in the video?",
-    "options": [
-      "A: Ambulance ",
-      "B: Fire truck",
-      "C: Police car",
-      "D: No emergency vehicle is there"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles from the oncoming lanes drive through the intersection and exit from the bottom of the frame?",
-    "options": [
-      "A: One",
-      "B: Three",
-      "C: Two",
-      "D: Five"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of road is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Single-lane residential road\n",
-      "B: Multi-lane intersection\n",
-      "C: Narrow alleyway\n",
-      "D: Highway exit ramp"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather conditions are the vehicles driving in?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Rainy",
-      "C: Foggy",
-      "D: Snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of road is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Rural",
-      "B: Urban",
-      "C: Highway",
-      "D: Expressway"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "How many vehicles are involved in the collision at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Three",
-      "B: Five",
-      "C: Two",
-      "D: Four"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 11,
-    "video_duration": 11,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What type of vehicles are involved in the accident at the intersection? ",
-    "options": [
-      "A: A school bus and a car",
-      "B: A car and a bike",
-      "C: A bike and a car",
-      "D: A school bus and a car"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15,
-    "video_duration": 15,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the bus in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Red",
-      "B: Silver",
-      "C: Yellow",
-      "D: Black"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15,
-    "video_duration": 15,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are present in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Two",
-      "B: One",
-      "C: Three",
-      "D: Four"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15,
-    "video_duration": 15,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the bus crashing into in the scene?",
-    "options": [
-      "A: A car",
-      "B: A bicycle",
-      "C: A truck",
-      "D: A motorcycle"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15,
-    "video_duration": 15,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is written above the windshield on the bus in the scene?",
-    "options": [
-      "A: \"TRANSPORT\"",
-      "B: \"SCHOOL BUS\"",
-      "C: \"ON SCHOOL DUTY\"",
-      "D: \"PASSENGER BUS\""
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15,
-    "video_duration": 15,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the car in this scene?",
-    "options": [
-      "A: Red",
-      "B: White",
-      "C: Silver",
-      "D: Black"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 58,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles drive through the oncoming lanes?",
-    "options": [
-      "A: 5",
-      "B: 7",
-      "C: 9",
-      "D: 10"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 58,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What type of emergency vehicle is stalled at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Fire truck",
-      "B: Ambulance",
-      "C: Police car",
-      "D: Pick-up truck"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 58,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather conditions are cars driving in?",
-    "options": [
-      "A: Rainy",
-      "B: Snowy",
-      "C: Sunny",
-      "D: Windy"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 58,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of road is visible in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Expressway",
-      "B: Rural",
-      "C: Highway",
-      "D: Local"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 58,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What does the arrow attached to the traffic signal indicate?",
-    "options": [
-      "A: A left turn",
-      "B: A right turn",
-      "C: Straight road",
-      "D: U-turn"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars stopped before the stop line?",
-    "options": [
-      "A: 2",
-      "B: 1",
-      "C: 4",
-      "D: 3"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "Why did the vehicles stop before the stop line?",
-    "options": [
-      "A: They were giving way to traffic merging from the left",
-      "B: The traffic signal was red, requiring vehicles to stop",
-      "C: A pedestrian was standing on the zebra crossing",
-      "D: The road was blocked by construction equipment"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What are the general atmospheric and lighting conditions depicted in the video?",
-    "options": [
-      "A:  Bright daylight with clear skies, indicating midday.",
-      "B: Late evening, characterized by low light and a cloudy sky.",
-      "C: Heavy rainfall at night significantly reduced visibility.",
-      "D: A foggy morning, with a dense mist obscuring distant objects."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather conditions are the vehicles driving in?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Rainy",
-      "C: Snowy",
-      "D: Foggy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of road is showcased in the video?",
-    "options": [
-      "A: Rural",
-      "B: Urban",
-      "C: Highway",
-      "D: Expressway"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "How many cars are involved in the collision at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Two",
-      "B: Five",
-      "C: Three",
-      "D: Five"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars drive on the ongoing lanes?",
-    "options": [
-      "A: One",
-      "B: Two",
-      "C: Three",
-      "D: Five"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What is the type of the first car that enters from the right of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Hatchback",
-      "B: Sedan",
-      "C: SUV",
-      "D: Pickup truck"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the first car that enters the frame from the right?",
-    "options": [
-      "A: Green",
-      "B: Red",
-      "C: Yellow",
-      "D: Gray"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars make U-turn in the scene?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 2",
-      "C: 0",
-      "D: 3"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What type of turn is the yellow hatchback car making?",
-    "options": [
-      "A: U-turn",
-      "B: Left turn",
-      "C: Right-turn",
-      "D: Goes straight without making a turn"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather condition of the scene?",
-    "options": [
-      "A: Snowy",
-      "B: Rainy",
-      "C: Sunny",
-      "D: Windy"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What did the motorcycle biker do at the intersection during the scene?",
-    "options": [
-      "A: It drives straight toward the bottom of the frame at night without headlights.",
-      "B: It gets stalled at the intersection even after the signal turns green",
-      "C: It is trying to overtake the car.",
-      "D: It is blocking the oncoming traffic at the intersection."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What event is caused by the oncoming SUVs at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: It suddenly disappears from the scene",
-      "B: It turns to its right, violating the road marking",
-      "C: It stops at the intersection at the green signal",
-      "D: It crossed the yellow median line to change lanes."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Hard",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "Which color vehicle suddenly appears during the scene?",
-    "options": [
-      "A: Gray",
-      "B: Blue",
-      "C: Red",
-      "D: Yellow"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many pickup trucks were present during the scene?",
-    "options": [
-      "A: 3",
-      "B: 4",
-      "C: 2",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What maneuver does the yellow hatchback car perform in the scene?",
-    "options": [
-      "A: It goes straight from the oncoming lane towards the bottom part of the frame.",
-      "B: It moves from right to left across the frame.",
-      "C: It goes straight from the bottom of the frame and turns to the left",
-      "D: It moves straight from left to right across the frame."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Which traffic rule is broken in this scene?",
-    "options": [
-      "A: Wrong-way driving",
-      "B: Breaking of the signal",
-      "C: Causing accident",
-      "D: Stopping at the wrong lane"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the vehicle that broke the traffic rule?",
-    "options": [
-      "A: Red",
-      "B: White",
-      "C: Green",
-      "D: Yellow "
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of emergency vehicle is present in the video?",
-    "options": [
-      "A: Ambulance",
-      "B: Police car",
-      "C: Fire department vehicle",
-      "D: Tow truck"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles exit the scene from the bottom of the frame?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 2",
-      "C: 4",
-      "D: 3"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which is the first vehicle to enter the scene from the right of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Sedan",
-      "B: Bike",
-      "C: SUV",
-      "D: Pickup truck"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 30,
-    "video_duration": 30,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many people are there in the frame by the end of the clip?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 5",
-      "C: 3",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 30,
-    "video_duration": 30,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What are the colors of the three cars in the second, third, and fourth lanes from the left?",
-    "options": [
-      "A: Grey, pink and white",
-      "B: pink, white, and  blue",
-      "C: All black",
-      "D: Grey, green and black"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 7.6,
-    "video_duration": 30,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "What is the number of arrows marked on the road?",
-    "options": [
-      "A: 7 arrows",
-      "B: 6 arrows",
-      "C: 8 arrows",
-      "D: None"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20.4,
-    "video_duration": 30,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What caused the vehicles to stop suddenly?",
-    "options": [
-      "A: There are no vehicles",
-      "B: Due to traffic signal",
-      "C: Due to people on road",
-      "D: None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 30,
-    "video_duration": 30,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is written on the sign attached on the traffic pole on right side of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Traffic signal",
-      "B: Agnew ",
-      "C: Agnew De La Cruz",
-      "D: agnew de la Cruz"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 10,
-    "video_duration": 10,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is strange about the green car moving away from the frame?",
-    "options": [
-      "A: Its hazard lights are blinking.",
-      "B: It violates traffic signals, speeds, and drives on the wrong side of the road.",
-      "C: It bumps into a white car.",
-      "D: Nothing unusual"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 10,
-    "video_duration": 10,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are moving towards the frame?",
-    "options": [
-      "A: One",
-      "B: Two",
-      "C: Three",
-      "D: Four"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 10,
-    "video_duration": 10,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the vehicle that the green car crashes into?",
-    "options": [
-      "A: Green",
-      "B: Yellow",
-      "C: Black",
-      "D: Red"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 10,
-    "video_duration": 10,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of vehicle moves away from the frame in the proper lane?",
-    "options": [
-      "A: Firetruck",
-      "B: Pickup Truck",
-      "C: SUV",
-      "D: Ambulance"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather condition in the given video?",
-    "options": [
-      "A: Sunny.",
-      "B: Rainy",
-      "C: Foggy",
-      "D: Snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which public utility object is located near the grassy area in the video?",
-    "options": [
-      "A: Street sign",
-      "B: Mailbox",
-      "C: Trash can",
-      "D: Bicycle rack"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "Which of the following commercial buildings is visible in the video?",
-    "options": [
-      "A: Starbucks",
-      "B: City hospital",
-      "C: Library",
-      "D: Bio concept"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What is the name of the movie theater seen in the background?",
-    "options": [
-      "A: Cinemark",
-      "B: Movie Time",
-      "C: CinemaX",
-      "D: BigScreen"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What kind of road marking is present directly in front of the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Chevron markings",
-      "B: Crosswalk stripes",
-      "C: Solid Red lane",
-      "D: Circular lane markers"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What type of poles are seen alongside the sidewalk across the street?",
-    "options": [
-      "A: Speed limit signs",
-      "B: Chain-linked Barriers",
-      "C: Short yellow bollards",
-      "D: Parking meters"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_6": "FALSE",
-    "option_update_6": "FALSE",
-    "answer_update_6": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many marked crosswalks are present in the video?",
-    "options": [
-      "A: one",
-      "B: two",
-      "C: three",
-      "D: four"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_7": "FALSE",
-    "option_update_7": "FALSE",
-    "answer_update_7": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What does the pedestrian signal indicate for those waiting to cross the road?",
-    "options": [
-      "A: Safe to cross",
-      "B: Use caution",
-      "C: Wait\u2014do not cross.",
-      "D: Use alternate crossing"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_8": "FALSE",
-    "option_update_8": "FALSE",
-    "answer_update_8": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "Which color vehicle crosses the crosswalk first? ",
-    "options": [
-      "A: Blue",
-      "B: Green",
-      "C: Yellow",
-      "D: Red"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_9": "FALSE",
-    "option_update_9": "FALSE",
-    "answer_update_9": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What is the purpose of the marked crosswalk in the scene?",
-    "options": [
-      "A: To separate vehicle lanes",
-      "B: To indicate parking zones",
-      "C: To guide pedestrian crossing ",
-      "D: To mark a bus stop"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_10": "FALSE",
-    "option_update_10": "FALSE",
-    "answer_update_10": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What is the function of the dotted white line separating the lanes?",
-    "options": [
-      "A: To indicate pedestrian zone",
-      "B: To separate lanes for vehicles traveling in the same direction",
-      "C: To prohibit lane changes",
-      "D: To designate parking slots"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_11": "FALSE",
-    "option_update_11": "FALSE",
-    "answer_update_11": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What do the solid double yellow lines on the road represent?",
-    "options": [
-      "A: Lane for bicycle.",
-      "B: Parking zone",
-      "C: No passing allowed in either direction",
-      "D: High-speed lanes."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_12": "FALSE",
-    "option_update_12": "FALSE",
-    "answer_update_12": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many emergency vehicles are present in the video?",
-    "options": [
-      "A: two",
-      "B: one",
-      "C: three",
-      "D: five"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_13": "FALSE",
-    "option_update_13": "FALSE",
-    "answer_update_13": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of area does the scene most resemble?",
-    "options": [
-      "A: Residential neighbourhood",
-      "B: Commercial Business area",
-      "C: Industrial zone",
-      "D: Rural highway intersection"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_14": "FALSE",
-    "option_update_14": "FALSE",
-    "answer_update_14": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "How would you describe the condition of the road surface in the video ?",
-    "options": [
-      "A: Full of potholes",
-      "B: Covered in gravel",
-      "C: Wet and slippery ",
-      "D: Smooth and well maintained"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_15": "FALSE",
-    "option_update_15": "FALSE",
-    "answer_update_15": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "How does the fire vehicle travel on the road?",
-    "options": [
-      "A: From the right of the frame to the bottom of the frame",
-      "B: From the left of the frame to the bottom of the frame",
-      "C: From the bottom of the frame to the right of the frame",
-      "D: From the right of the frame to the left of the frame"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_16": "FALSE",
-    "option_update_16": "FALSE",
-    "answer_update_16": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "How does the emergency ambulance travel in the video?",
-    "options": [
-      "A: From the left of the frame to the right of the frame",
-      "B: From bottom of the frame to the right of the frame",
-      "C: From bottom of the frame to the left of the frame",
-      "D: From right of the frame to the left of the frame"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_17": "FALSE",
-    "option_update_17": "FALSE",
-    "answer_update_17": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles move from the bottom of the frame to the right of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Zero",
-      "B: One",
-      "C: Two",
-      "D: Three"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_18": "FALSE",
-    "option_update_18": "FALSE",
-    "answer_update_18": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles move from the left of the frame to the right of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Two",
-      "B: Three",
-      "C: Four",
-      "D: Five"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_19": "FALSE",
-    "option_update_19": "FALSE",
-    "answer_update_19": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Why did the ambulance and the car collide at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: The ambulance changed lanes without signaling.",
-      "B: The car proceeded despite noticing the ambulance approaching\n",
-      "C: The traffic signal was not working properly\n",
-      "D: The ambulance was moving on the wrong side of the road"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What emergency vehicle did the car collide with?",
-    "options": [
-      "A: Fire engine ",
-      "B: Ambulance ",
-      "C: Tow truck",
-      "D: Police car"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the car that collided with the ambulance?",
-    "options": [
-      "A: Red",
-      "B: Maroon",
-      "C: Black ",
-      "D: White"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars collided with the ambulance?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 2",
-      "C: 3",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Where did the accident happen?",
-    "options": [
-      "A: On the left turn lane before the signal",
-      "B: On the pedestrian crossing",
-      "C: At the intersection",
-      "D: At the roadside parking area"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What is the time in the scene?",
-    "options": [
-      "A: night",
-      "B: day",
-      "C: evening",
-      "D: morning"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What unusual activity does the green SUV do?",
-    "options": [
-      "A: gives right right indicator and goes left",
-      "B: give left indicator and goes right",
-      "C: takes a right turn from wrong lane",
-      "D: takes a left turn from the wrong lane"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many yellow ambulances on the first oncoming lane from the left side of the frame move forward and exit the frame?",
-    "options": [
-      "A: 2",
-      "B: 1",
-      "C: 3",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of road is displayed in the video?",
-    "options": [
-      "A: Single-lane residential road\n",
-      "B: Multi-lane intersection\n",
-      "C: Narrow alleyway\n",
-      "D: Highway exit ramp"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "Which color pickup truck is moving on the fifth oncoming lane from the left side of the frame and stops at the stop line?",
-    "options": [
-      "A: Black",
-      "B: Yellow",
-      "C: Gray",
-      "D: Green"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "What is the action sequence of the blue four-wheeler moving on the sixth left-turning lane?",
-    "options": [
-      "A: It moves straight and exits from the right side of the frame",
-      "B: It turns right and moves on the second ongoing lane\n",
-      "C: It changes its lane to the seventh left-turning lane, approaches the intersection, and stops at the stop line\n",
-      "D: It takes a U-turn and exits from the bottom of the frame\n"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What are the weather conditions in which the vehicles are moving?",
-    "options": [
-      "A: Foggy and low visibility\n",
-      "B: Rainy with wet roads\n",
-      "C: Clear and sunny\n",
-      "D: Snow-covered roads"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many lanes are visible in the scene ? ",
-    "options": [
-      "A: 11",
-      "B: 12",
-      "C: 13",
-      "D: 14"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the pickup truck exiting from the right of the frame in the \nscene?",
-    "options": [
-      "A: Green",
-      "B: Black",
-      "C: Blue",
-      "D: Silver"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of emergency vehicle is visible in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Ambulance",
-      "B: Fire Department",
-      "C: Police car",
-      "D: None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "From where does the blue car with red headlights switched on exit the frame ?",
-    "options": [
-      "A: Left of the frame",
-      "B: Right of the frame",
-      "C: Top of the frame",
-      "D: Bottom of the frame"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the type of weather condition visible in the scene ?",
-    "options": [
-      "A: Snowy",
-      "B: Windy",
-      "C: Cloudy",
-      "D: Sunny"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are involved in the slight clash at the intersection in this scene?",
-    "options": [
-      "A: Four",
-      "B: Three",
-      "C: Two",
-      "D: One"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 49.95,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What is the action of the vehicles in the right side of the intersection road in this scene?",
-    "options": [
-      "A: Passing through the intersection",
-      "B: Stopping at the intersection",
-      "C: Making a U-turn",
-      "D: There are no vehicles"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What type of incident is visible in this scene at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: A clash among three cars",
-      "B: A pedestrian hit by a car",
-      "C: A clash between a truck and a car",
-      "D: A pedestrian hit by a motorcycle"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather condition of the scene?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Cloudy",
-      "C: Rainy",
-      "D: Snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which is the vehicle that exits from the right side of the frame that came from the oncoming lane in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Car",
-      "B: Emergency Vehicle",
-      "C: Truck",
-      "D: Bus"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the car that enters from the bottom side of the frame and exits from the left side of the frame?",
-    "options": [
-      "A: White",
-      "B: Green",
-      "C: Red",
-      "D: Orange"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What is the color of the traffic signal visible in the scene on the right side of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Red",
-      "B: Green",
-      "C: Yellow",
-      "D: Orange"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 40,
-    "video_duration": 40,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many lanes are visible in the scene?",
-    "options": [
-      "A: 4",
-      "B: 5",
-      "C: 6",
-      "D: 2"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "In which lane does the emergency vehicle drive during the scene?",
-    "options": [
-      "A: The fourth incoming lane from the left side of the frame",
-      "B: The fourth ongoing lane from the left side of the frame",
-      "C: The second incoming lane from the left side of the frame",
-      "D: The second oncoming lane from the left side of the frame"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What type of unusual event occurred in the ongoing lane during the scene?",
-    "options": [
-      "A: A blue pick-up truck stops in the middle of the intersection, creating a blockage",
-      "B: A yellow car drives in the wrong direction, hitting the blue car ",
-      "C: A black car is driving abruptly and hits the yellow car",
-      "D: A yellow car is driving in the correct lane, jumps to the median for a lane change"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Where does the accident occur during the scene?",
-    "options": [
-      "A: At the turning of the first oncoming lane from the left side of the frame",
-      "B: The fifth oncoming lane from the left side of the frame",
-      "C: In the middle of the intersection area.",
-      "D: The eighth ongoing lane from the left side of the frame "
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of vehicle drives in the wrong direction during the scene?",
-    "options": [
-      "A: A SUV",
-      "B: An emergency vehicle",
-      "C: A box truck",
-      "D: A pick-up truck"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles make a turn to its right during the scene?",
-    "options": [
-      "A: 5",
-      "B: 4",
-      "C: 3",
-      "D: 2"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15,
-    "video_duration": 15,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are present in the vide?",
-    "options": [
-      "A: 4",
-      "B: 3",
-      "C: 2",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 15,
-    "video_duration": 15,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction does the bus in the video turn?",
-    "options": [
-      "A: To its left",
-      "B: To its right",
-      "C: No turn",
-      "D: U-turn"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of vehicle takes a left turn towards the frame?",
-    "options": [
-      "A: SUV",
-      "B: Motorcycle",
-      "C: Ambulance",
-      "D: Firetruck"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many emergency vehicles are moving towards the frame?",
-    "options": [
-      "A: Zero",
-      "B: One",
-      "C: Two",
-      "D: Three"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What did the ambulance do?",
-    "options": [
-      "A: Moves away from the frame",
-      "B: Moves towards the bottom of the frame",
-      "C: Turns left",
-      "D: Turns right"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "Why did the vehicle stop before the stop line?",
-    "options": [
-      "A: The road surface was damaged",
-      "B: There was a pedestrian crossing",
-      "C: The traffic light ahead was red",
-      "D: They were avoiding a parked car"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many oncoming lanes are visible?",
-    "options": [
-      "A: 2",
-      "B: 3",
-      "C: 4",
-      "D: 5"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What time of day is depicted in the image?",
-    "options": [
-      "A: Morning\n",
-      "B: Afternoon\n",
-      "C: Evening\n",
-      "D: Midnight\n"
-    ],
-    "gt_option": "C ",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many cars are stopped on the oncoming lanes?",
-    "options": [
-      "A: 4",
-      "B: 5",
-      "C: 7",
-      "D: 3"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What is the person doing on the road at the start of the scene?",
-    "options": [
-      "A: The person is running towards the right side of the scene",
-      "B: The person is walking",
-      "C: The person is standing",
-      "D: The person is going to the left of the scene"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Reasoning",
-    "question": "Why are the oncoming vehicles stopped at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: They are parking the vehicles",
-      "B: Due to the roadblock ahead",
-      "C: To allow cross traffic to pass ",
-      "D: They are waiting for the pedestrians to pass"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "What are the two pedestrians doing at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: They are walking",
-      "B: They are running ",
-      "C: They are crouching ",
-      "D: They are walking at a fast speed towards the right side. "
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the pickup truck passing by in the foreground from the left to the right side of the scene?",
-    "options": [
-      "A: Black ",
-      "B: Blue ",
-      "C: Maroon ",
-      "D: Yellow "
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 20,
-    "video_duration": 20,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What is the lighting condition of the scene?",
-    "options": [
-      "A: Daylight ",
-      "B: Nighttime",
-      "C: Foggy morning",
-      "D: Dusk"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_6": "FALSE",
-    "option_update_6": "FALSE",
-    "answer_update_6": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many lanes are there on the road?",
-    "options": [
-      "A: 6",
-      "B: 5",
-      "C: 2",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What does the white square sign on the traffic post means?",
-    "options": [
-      "A: Left turn is prohibited",
-      "B: Only U-turn is allowed",
-      "C: Vehicles must turn left from this lane",
-      "D: Left turn is optional from this lane"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What was unusual about the yellow car's behavior?",
-    "options": [
-      "A: Drove the wrong way",
-      "B: Caused an accident",
-      "C: Stalled other vehicles",
-      "D: Ran a traffic signal"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "3 = Satisfactory",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What was the color of the first car that took a left turn at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Green",
-      "B: White",
-      "C: Red",
-      "D: Blue"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather conditions in which the vehicles are driving?",
-    "options": [
-      "A: Rainy",
-      "B: Foggy",
-      "C: Hazy",
-      "D: Sunny"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather in the video?",
-    "options": [
-      "A: sunny",
-      "B: foggy",
-      "C: rainy",
-      "D: snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many signals are there on the road?",
-    "options": [
-      "A: 5",
-      "B: 2",
-      "C: 4",
-      "D: 6"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color on all the signals on the road?",
-    "options": [
-      "A: red",
-      "B: green",
-      "C: yellow",
-      "D: none"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "In which lane are the cars halting?",
-    "options": [
-      "A: lane number 1",
-      "B: lane number 2",
-      "C: lane number 3",
-      "D: lane number 4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "In which lane is the fire truck moving?",
-    "options": [
-      "A: lane number 1",
-      "B: lane number 2",
-      "C: lane number 3",
-      "D: lane number 4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Which of these describes the main road structure in this scene?",
-    "options": [
-      "A: It is a straight, single-lane road.",
-      "B: It features a large, complex multi-lane roundabout.",
-      "C: It depicts a simple T-junction.",
-      "D: It is an intersection with an underpass/tunnel."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What traffic sign is visible on the far right of this intersection road?",
-    "options": [
-      "A: A stop sign",
-      "B: A pedestrian crossing sign",
-      "C: A turn right ahead sign",
-      "D: A no entry sign"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather like in the given scene?",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Rainy",
-      "C: Foggy",
-      "D: Partly cloudy"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many two-wheeler drive through the outgoing lanes?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 2",
-      "C: 3",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Which is the most crowded lane when counted from the left side of the frame?",
-    "options": [
-      "A: First",
-      "B: Second",
-      "C: Third",
-      "D: Fourth"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are present on the fourth lane from the left of the frame?",
-    "options": [
-      "A: 6",
-      "B: 7",
-      "C: 5",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Temporal perception",
-    "question": "What event occurred just before the green coupe car enters the intersection area?",
-    "options": [
-      "A: The oncoming traffic from top of the frame stops at the intersection",
-      "B: The arrow signal light turns red. ",
-      "C: An emergency vehicle stops at the intersection on the right side frame.",
-      "D: The gray and red SUV car collides."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What unusual event caused by the charcoal gray vehicle moving into the ongoing lane adjacent to median?",
-    "options": [
-      "A: It crossed the median line ",
-      "B: It violated red signal",
-      "C: It hit the another lane vehicle ",
-      "D: It is drives abruptly"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Hard",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "Which color was the vehicle that got hit in the accident?",
-    "options": [
-      "A: Red ",
-      "B: Charcoal gray",
-      "C: Black",
-      "D: Green"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "How does green coupe car moving into intersection from bottom of the frame violates traffic rule?",
-    "options": [
-      "A: It turns towards wrong lane. ",
-      "B: It violates red traffic arrow signal light.",
-      "C: It speeds through the intersection.",
-      "D: It did not yield to the oncoming traffic."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 31.666667,
-    "video_duration": 31.666667,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which types emergency vehicle enters to its right in the ongoing lane from the right side frame?",
-    "options": [
-      "A: An ambulance",
-      "B: A police car",
-      "C: A military vehicle",
-      "D: A fire truck"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 50,
-    "video_duration": 50,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What type of emergency vehicles are present in the video?",
-    "options": [
-      "A: Ambulance and Fire truck",
-      "B: Police car and Tow truck",
-      "C: Ambulance and Tow truck",
-      "D: Fire truck and Police car"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which special vehicle is moving in the scene?",
-    "options": [
-      "A: School bus",
-      "B: Firetruck",
-      "C: Taxi",
-      "D: Police car"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "Why do the cars on the right side of the frame stop one by one?",
-    "options": [
-      "A: Red light",
-      "B: An accident",
-      "C: A pedestrian ",
-      "D: Road end"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles move on the curved lane on the right side of the frame?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 2",
-      "C: 3",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "Which vehicle breaks the traffic rules?",
-    "options": [
-      "A: The red sedan",
-      "B: Ambulance",
-      "C: Firetruck",
-      "D: The green car"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Which oncoming lane is the most congested in the scene?",
-    "options": [
-      "A: First lane",
-      "B: Second lane",
-      "C: Third lane",
-      "D: Fourth lane"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What is the weather condition throughout the video? ",
-    "options": [
-      "A: Sunny",
-      "B: Rainy",
-      "C: Windy",
-      "D: Snowy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many emergency vehicles are seen throughout the video?",
-    "options": [
-      "A: 2",
-      "B: 3",
-      "C: 4",
-      "D: 5"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What is written on the green signboard present on the right side of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Angelina D'souza",
-      "B: Agnew De La Cruz",
-      "C: Santa Clara Ave",
-      "D: Riverside Drive"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many traffic signals are present towards the right side of the frame?",
-    "options": [
-      "A: 4",
-      "B: 5",
-      "C: 6",
-      "D: 7"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What is the condition of the road in this video?",
-    "options": [
-      "A: Damaged with potholes",
-      "B: Well painted and maintained",
-      "C: Covered With sand",
-      "D: Cracked and Broken"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which natural feature is visible far in the background of the video?",
-    "options": [
-      "A: A lake",
-      "B: A mountain",
-      "C: A desert",
-      "D: A river"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_6": "FALSE",
-    "option_update_6": "FALSE",
-    "answer_update_6": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of area does the background suggest?",
-    "options": [
-      "A: Residential area",
-      "B: Industrial zone",
-      "C: Shopping Mall zone",
-      "D: Rural farmland"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_7": "FALSE",
-    "option_update_7": "FALSE",
-    "answer_update_7": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which of the following is also seen across the scene?",
-    "options": [
-      "A: Police station",
-      "B: Electricity Transmission Towers",
-      "C: A bus terminal",
-      "D: A tollbooth"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Medium",
-    "question_update_8": "FALSE",
-    "option_update_8": "FALSE",
-    "answer_update_8": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What color are all traffic lights on the right side of the frame throughout the video?",
-    "options": [
-      "A: Yellow",
-      "B: Green",
-      "C: Red",
-      "D: Traffic lights are not visible"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_9": "FALSE",
-    "option_update_9": "FALSE",
-    "answer_update_9": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Action Recognition",
-    "question": "From which direction does the ambulance travel?",
-    "options": [
-      "A: The ambulance travels straight towards the camera",
-      "B: Both the ambulances are parked",
-      "C: Both the ambulances take a right turn",
-      "D: Both the ambulances take a left turn"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_10": "FALSE",
-    "option_update_10": "FALSE",
-    "answer_update_10": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "In what weather conditions are the vehicles moving in the video?",
-    "options": [
-      "A: Foggy",
-      "B: Sunny",
-      "C: Rainy",
-      "D: Snowy"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many ambulances are moving in the video?",
-    "options": [
-      "A: 4",
-      "B: 3",
-      "C: 2",
-      "D: 1"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Anomaly Detection",
-    "question": "What unusual behavior did the gray pickup truck exhibit?",
-    "options": [
-      "A: Caused an accident",
-      "B: Stalled other vehicles",
-      "C: Drove in the wrong lane",
-      "D: Ran a traffic signal"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What caused the vehicles to stop at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: A red traffic signal",
-      "B: An accident",
-      "C: A traffic jam",
-      "D: Vehicles stalling"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What color car drove straight through the intersection?",
-    "options": [
-      "A: Blue",
-      "B: Red",
-      "C: Yellow",
-      "D: White"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What was the model of the car that took a left turn at the intersection?",
-    "options": [
-      "A: SUV",
-      "B: Sedan",
-      "C: Hatchback",
-      "D: Pickup truck"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "Counting from left to right, which lane is the busiest lane on the road?",
-    "options": [
-      "A: Lane 1",
-      "B: Lane 5",
-      "C: Lane 4",
-      "D: Lane 3"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Causality",
-    "question": "What causes the black car entry from the left of the frame to slow down?",
-    "options": [
-      "A: An accident in front of it.",
-      "B: An ambulance in front of it",
-      "C: A fire track in front of it",
-      "D: The change in signal in front of it"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles take a right turn from the 1st lane from the left of the frame?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 7",
-      "C: 2",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "4 = Effective",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which emergency vehicle is captured in the scene?",
-    "options": [
-      "A: Ambulance",
-      "B: Fire truck",
-      "C: Police car",
-      "D: Police motorbike"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "Spatial perception",
-    "question": "To which direction does the white car entering from the bottom of the frame turn in?",
-    "options": [
-      "A: Right",
-      "B: U-turn",
-      "C: No turns",
-      "D: Left"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 60,
-    "video_duration": 60,
-    "task_type": "OCR problems",
-    "question": "What is the meaning of the white board on the traffic signal?",
-    "options": [
-      "A: Left turn allowed",
-      "B: Right turn allowed",
-      "C: U-turn allowed",
-      "D: Left turn not allowed"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Weather conditions",
-    "question": "What weather conditions are the vehicles traveling in?",
-    "options": [
-      "A: Partly cloudy",
-      "B: Windy",
-      "C: Rainy",
-      "D: Foggy"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many lanes is the road divided into?",
-    "options": [
-      "A: 2",
-      "B: 4",
-      "C: 6",
-      "D: 5"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "What type of road are the vehicles traveling on?",
-    "options": [
-      "A: Expressway",
-      "B: Rural",
-      "C: Urban",
-      "D: Highway"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the sedan that turns right and moves on the last lane from the left?",
-    "options": [
-      "A: Blue",
-      "B: White",
-      "C: Gray",
-      "D: Pink"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "What is the type of heavy red vehicle that turns right and moves on the 4th lane from the left?",
-    "options": [
-      "A: Ambulance",
-      "B: Fire department vehicle",
-      "C: Bicycle",
-      "D: Kick scooter"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_5": "FALSE",
-    "option_update_5": "FALSE",
-    "answer_update_5": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Object recognition",
-    "question": "Which is the first vehicle to enter the scene from the right of the frame?",
-    "options": [
-      "A: Pickup truck",
-      "B: SUV",
-      "C: Bicycle",
-      "D: Sedan"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_1": "FALSE",
-    "option_update_1": "FALSE",
-    "answer_update_1": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles drive through the incoming lanes?",
-    "options": [
-      "A: 5",
-      "B: 6",
-      "C: 8",
-      "D: 7"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_2": "FALSE",
-    "option_update_2": "FALSE",
-    "answer_update_2": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Counting problems",
-    "question": "How many two-wheelers are present in the video?",
-    "options": [
-      "A: 1",
-      "B: 2",
-      "C: 3",
-      "D: 4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_3": "FALSE",
-    "option_update_3": "FALSE",
-    "answer_update_3": "FALSE"
-  },
-  {
-    "q_uid": "drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.json",
-    "industry": "Transportation_sim",
-    "event_type": "Other",
-    "start_time": 0,
-    "end_time": 33.333333,
-    "video_duration": 33.333333,
-    "task_type": "Scene perception",
-    "question": "Which type of scene is shown in the video?",
-    "options": [
-      "A: Daytime",
-      "B: Nighttime",
-      "C: Rainy",
-      "D: Snowy"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "overall_rating": "5 = Exceptional",
-    "difficulty": "Easy",
-    "question_update_4": "FALSE",
-    "option_update_4": "FALSE",
-    "answer_update_4": "FALSE"
-  }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/metrics_spatial_ss.json b/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/metrics_spatial_ss.json
deleted file mode 100644
index f689e6ad7786a2a85c49668d0a12aedbcc28b9b4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/metrics_spatial_ss.json
+++ /dev/null
@@ -1,3116 +0,0 @@
-[
-  {
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "How many people can exit the door at once while walking?",
-    "options": [
-      "4",
-      "all",
-      "3",
-      "2"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "3",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people went to the left and right after exiting the door?",
-    "options": [
-      "left-3 and right-9",
-      "left-4 and right-8",
-      "left-4 and right-9",
-      "left-3 and right-7"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "left-3 and right-9",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people holding objects walk out of the room?",
-    "options": [
-      "5",
-      "12",
-      "6",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "5",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the outfit color of the last person running and entering the frame?",
-    "options": [
-      "White",
-      "Red",
-      "Black",
-      "Brown"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Black",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why do three men walk backward and stand on the frame?",
-    "options": [
-      "To see the vehicle entering the frame",
-      "To see the men running and entering the frame",
-      "To see the man adjusting the tripod stand",
-      "To see the men running and exiting the frame"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "To see the men running and entering the frame",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which of these items are not seen in the video segment?",
-    "options": [
-      "Tripod stands",
-      "Bag",
-      "Laptop",
-      "Digital camera"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Digital camera",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "How many people run and enter the frame?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "Walking in the same orientation as shown in the video, how many people can walk through the transparent gate simultaneously?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "One",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In this scene, which way is the person moving on the stairs?",
-    "options": [
-      "Upwards",
-      "Downwards",
-      "Sideways",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Downwards",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "Walking in the same orientation as shown in the scene, how many people can pass through the transparent gates simultaneously?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "One",
-    "q_uid": "GX010032_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people pass through the transparent gates in the scene?",
-    "options": [
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010032_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the outfit of the person walking through the frame and exiting in between two jumps happening in the segment?",
-    "options": [
-      "White half-sleeve t-shirt",
-      "White full-sleeve t-shirt",
-      "Brown full-sleeve t-shirt",
-      "Black shirt"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "White full-sleeve t-shirt",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "Which of these items is present with the most number of people in the segment?",
-    "options": [
-      "Laptop",
-      "Coffe mug",
-      "Badge",
-      "Bag"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Badge",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why are some people jumping in the scene?",
-    "options": [
-      "To avoid water on the ground",
-      "To avoid waste particles on the ground",
-      "To avoid the use of badge in check-in kiosk",
-      "To reach first in the office meeting"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "To avoid the use of badge in check-in kiosk",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "How many people walk backward just before the man wearing a brown full-sleeve t-shirt jumps and enters the frame?",
-    "options": [
-      "None",
-      "One",
-      "Two",
-      "Three"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Three",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "A person entering a door while pulling a trolley",
-      "People entering a door",
-      "Both a and b",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Both a and b",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people enter the door on the left in the scene?",
-    "options": [
-      "Four",
-      "Five",
-      "Six",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Six",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What objects are present in the scene?",
-    "options": [
-      "Metal rods",
-      "Brown boxes",
-      "A plant",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "All of the above",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What was the reaction to the hand gesture made by the person wearing a white sweatshirt between times 1 and 2 seconds?",
-    "options": [
-      "A person started running in that direction",
-      "People started to look in that direction",
-      "People started to make the same gesture",
-      "No reaction was observed"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "A person started running in that direction",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Describe which option best describes what is happening in the scene.",
-    "options": [
-      "People are standing in a group, then they start running while another person joins them in running",
-      "People are standing in a group, then they start running",
-      "People are standing in a group, then they start climbing stairs",
-      "People are standing in a group, then they start walking"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "People are standing in a group, then they start running while another person joins them in running",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of the actions did not happen in the segment?",
-    "options": [
-      "People climb stairs",
-      "People run",
-      "People make hand gestures",
-      "People open their handbags"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "People open their handbags",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "How many people run during the segment?",
-    "options": [
-      "Eleven",
-      "Tweleve",
-      "Ten",
-      "Nine"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Eleven",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Describe the clothes of the person who starts running first.",
-    "options": [
-      "Blue jacket, black pants, and black t-shirt",
-      "White sweatshirt and black pants",
-      "Brown T-shirt and green pants",
-      "Orange sweatshirt and jeans"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Blue jacket, black pants, and black t-shirt",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "How many people are walking in the opposite direction to that of people running?",
-    "options": [
-      "Three",
-      "Four",
-      "Five",
-      "Six"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Four",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People are standing in a group, then they start running while a person runs toward them",
-      "People are standing in a group doing handshakes, then they start running while a person runs towards them",
-      "People are standing in a group doing handshakes while a person runs towards them",
-      "People are standing in a group, then they start running while a person runs away from them"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "People are standing in a group, then they start running while a person runs toward them",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "At 0 seconds, which combination of clothes is not visible?",
-    "options": [
-      "Orange sweatshirt and blue pants",
-      "White sweatshirt and black pants",
-      "Green t-shirt and black pants",
-      "Yellow sweatshirt and red pants"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Yellow sweatshirt and red pants",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "In the scene, how many people leap over the transparent gates?",
-    "options": [
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People leaping over the transparent gates and running",
-      "People walking",
-      "People standing",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "All of the above",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "What is the violation in the scene?",
-    "options": [
-      "People holding boxes",
-      "People pulling trolleys",
-      "People leaping over the turnstiles",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "People leaping over the turnstiles",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What do all three men have in common?",
-    "options": [
-      "Same color clothes",
-      "Watches",
-      "ID cards on their waists",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "ID cards on their waists",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What strange behavior is taking place among the people there?",
-    "options": [
-      "People walking",
-      "People pushing each other",
-      "People standing",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "People pushing each other",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "In the scene, what object are the people passing by holding?",
-    "options": [
-      "Bottles",
-      "Mobile phones",
-      "Bags",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Mobile phones",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People standing",
-      "People walking by",
-      "People pushing each other",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "All of the above",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People are repairing a glass turnstile",
-      "People carrying objects walk through glass turnstile multiple times",
-      "People are throwing objects",
-      "People are pushing the doors open"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "People carrying objects walk through glass turnstile multiple times",
-    "q_uid": "GX010072_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the outfit of the man who tailgates another man having a badge?",
-    "options": [
-      "White full-sleeve t-shirt and black pants",
-      "White full-sleeve t-shirt and blue pants",
-      "Black full-sleeve t-shirt and black pants",
-      "Black full-sleeve t-shirt and white pants"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Black full-sleeve t-shirt and black pants",
-    "q_uid": "GX010072_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Which direction was the man wearing a white full-sleeve t-shirt walking when he showed a badge?",
-    "options": [
-      "Away from the frame",
-      "Towards the frame",
-      "Towards the stairs",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Towards the frame",
-    "q_uid": "GX010072_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "How many times is the glass turnstile door opened without showing a badge?",
-    "options": [
-      "Three",
-      "Two",
-      "One",
-      "None"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010072_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Describe the attire of the person wearing bag in front of them.",
-    "options": [
-      "Green t-shirt, black pants, and a pair of spectacles",
-      "Black hoodie, blue jeans, and a pair of spectacles",
-      "Black sweater, white T-shirt, and black pants",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Green t-shirt, black pants, and a pair of spectacles",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "In the scene, what items are some of the individuals holding?",
-    "options": [
-      "Laptops",
-      "paper cups",
-      "Sheets of paper",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "All of the above",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are walking in the scene?",
-    "options": [
-      "Eleven",
-      "Twelve",
-      "Thirteen",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Twelve",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction are the people walking in the scene?",
-    "options": [
-      "Towards the right side of the camera view",
-      "Towards the camera",
-      "Towards the left side of the camera view",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "All of the above",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "In the scene, why do people scan cards beside the transparent gates multiple times?",
-    "options": [
-      "To open the gates",
-      "To close the gates",
-      "Both a and b",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "To open the gates",
-    "q_uid": "GX010014_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "How many people can pass through a single turnstile simultaneously?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "One",
-    "q_uid": "GX010014_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Which direction are people walking on the stairs in the scene?",
-    "options": [
-      "upwards",
-      "downwards",
-      "both a and b",
-      "none of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "downwards",
-    "q_uid": "GX010014_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "In the scene, what objects are there on the trolley?",
-    "options": [
-      "A brown box",
-      "A black cabinet",
-      "Laptops",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "All of the above",
-    "q_uid": "GX010014_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people pass through the transparent gates?",
-    "options": [
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Three",
-    "q_uid": "GX010014_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People passing through the transparent gates while holding boxes",
-      "People walking down the stairs",
-      "A man pushing a trolley",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "All of the above",
-    "q_uid": "GX010014_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people in the segment are holding an object in their hand?",
-    "options": [
-      "2",
-      "3",
-      "4",
-      "1"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "3",
-    "q_uid": "GX010014_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "How many people walked through the path behind the plant in this segment?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "In which direction did the man wearing a suit walk after interacting with another man wearing a red shirt?",
-    "options": [
-      "Towards the right side of the man wearing the suit",
-      "Towards the left side of the man wearing the suit",
-      "Turns and walks backwards",
-      "Towards the crowd"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Towards the right side of the man wearing the suit",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "Why did the man wearing a bag run through the left side of the pillar?",
-    "options": [
-      "To easily enter the room on the left",
-      "Right side was congested, whereas left side was free",
-      "To talk to the man standing on the left side",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Right side was congested, whereas left side was free",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What caused the group of people to run immediately?",
-    "options": [
-      "A fire broke out in the building",
-      "A man fired gunshots",
-      "A man runs and enters the frame from behind",
-      "A sudden earthquake hit the area"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "A man runs and enters the frame from behind",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "What is the violation in the segment?",
-    "options": [
-      "creating distraction",
-      "touching hands",
-      "friendly banter",
-      "pushing each other"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "friendly banter",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What happened before the trolley with the dustbin appeared partially?",
-    "options": [
-      "The trolley came first, and then people started pushing.",
-      "A person pushes a man, a person walks across, and people are speaking.",
-      "A person walked across, then the trolley appeared.",
-      "The trolley was always visible."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "A person pushes a man, a person walks across, and people are speaking.",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What was happening in the scene when a person walked across?",
-    "options": [
-      "two people were pushing each other",
-      "a group of people were speaking",
-      "another person was walking",
-      "people were standing without interaction"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "a group of people were speaking",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "What is the use of the vehicle seen in the segment?",
-    "options": [
-      "For transportation of people",
-      "For transportation of goods",
-      "For cleaning purpose",
-      "For advertisement"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "For cleaning purpose",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Which direction did the man wearing a backpack walk?",
-    "options": [
-      "Towards the staircase",
-      "Towards the elevator",
-      "Towards the check-in kiosk",
-      "Towards the room"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Towards the check-in kiosk",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which of these items are not seen in the video?",
-    "options": [
-      "Backpack",
-      "Laptop",
-      "Watch",
-      "Chair"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Chair",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of these actions were not performed by the man in the white outfit and the man in the black outfit who are facing each other?",
-    "options": [
-      "Pushing each other",
-      "Talking each other",
-      "Walking backwards",
-      "Shake their hands"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Shake their hands",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why do people scan cards multiple times beside the transparent gates?",
-    "options": [
-      "To open the gate",
-      "To close the gate",
-      "Both a and b",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "To open the gate",
-    "q_uid": "GX010032_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What objects are there on the trolley in the scene?",
-    "options": [
-      "A brown box",
-      "Laptops",
-      "A black cabinet",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "All of the above",
-    "q_uid": "GX010032_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People walking while holding brown boxes",
-      "A man pushing a trolley",
-      "Both a and b",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Both a and b",
-    "q_uid": "GX010032_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are visible holding objects in their hands in the segment?",
-    "options": [
-      "8",
-      "1",
-      "2",
-      "3"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "3",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "A group of people is pushing each other; a man and a woman walk across.",
-      "A group of people is pushing each other; a man and a woman walk across with objects in their hands.",
-      "A group of people is pushing each other",
-      "A group of people is pushing each other, and a man walks with a laptop in his hand."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "A group of people is pushing each other; a man and a woman walk across with objects in their hands.",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people enter the room in the segment?",
-    "options": [
-      "12",
-      "6",
-      "5",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "6",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of the activities were not performed in the segment?",
-    "options": [
-      "a person opened a small door",
-      "People are walking",
-      "people are going up the stairs",
-      "people do handshakes"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "people do handshakes",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are visible in the segment?",
-    "options": [
-      "16",
-      "12",
-      "10",
-      "11"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "16",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which of these objects are not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "Plant",
-      "Boxes",
-      "Shoulder bags",
-      "Laptops"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Laptops",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of these actions is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People are running, walking, and making gestures",
-      "People are running and making gestures",
-      "People are walking and making gestures",
-      "People are running and jumping"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "People are running, walking, and making gestures",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Describe what the person who starts running first is wearing.",
-    "options": [
-      "Green T-shirt and black pants",
-      "White sweatshirt and black pants",
-      "Grey T-shirt and blue pants",
-      "Brown sweatshirt and green pants"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Green T-shirt and black pants",
-    "q_uid": "GX010013_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Which space is utilized by more people to walk in the frame?",
-    "options": [
-      "Through the left side of the leftmost tripod stand",
-      "Through the right side of the rightmost tripod stand",
-      "Through the center of both tripod stands",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Through the center of both tripod stands",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People are talking each other",
-      "People are walking",
-      "People are dancing",
-      "A man is opening a door"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "People are walking",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "How many people wearing bags are walking through the frame?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Three",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people with bags are standing in the group at 4 seconds?",
-    "options": [
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four",
-      "Five"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Three",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What did the people do after 13 seconds?",
-    "options": [
-      "Walking and standing",
-      "Running",
-      "Standing",
-      "Walking"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Walking and standing",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which person started running at the last of the given options?",
-    "options": [
-      "The person wearing an orange sweatshirt and blue pants",
-      "The person wearing a grey t-shirt and blue pants",
-      "The person wearing a brown sweatshirt and green pants",
-      "The person wearing white sweatshirt and black pants"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "The person wearing an orange sweatshirt and blue pants",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "Will the brown box at the top fit inside the brown box at the bottom?",
-    "options": [
-      "Yes, one such box will fit",
-      "Yes, two such boxes will fit",
-      "Yes, three such boxes will fit",
-      "No, they are the same size"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "No, they are the same size",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Why did the person at 4 seconds walk towards a different path from where a group of people are standing?",
-    "options": [
-      "He saw a sign to avoid the path",
-      "There was no space in that path",
-      "A person made gestures for him to go on that path",
-      "There was no apparent reason"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "A person made gestures for him to go on that path",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What caused one of the glass turnstile doors to open for some time?",
-    "options": [
-      "A man pushed the door",
-      "A man pulled the door",
-      "A man waved his hand at the switch",
-      "A man swiped a badge"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "A man waved his hand at the switch",
-    "q_uid": "GX010072_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What is the direction in which the woman carrying a bag turns after climbing down the stairs?",
-    "options": [
-      "Towards her left side",
-      "Towards her right side",
-      "Turns backwards",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Towards her right side",
-    "q_uid": "GX010072_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What caused the man with the trolley to wait in front of the glass turnstile door?",
-    "options": [
-      "Another person was standing in front of him",
-      "His trolley carrying larger boxes got stuck in the door",
-      "A man was repairing the glass turnstile",
-      "Door was not opened and required assistance from opposite side"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Door was not opened and required assistance from opposite side",
-    "q_uid": "GX010072_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why did the man wearing a black full-sleeve t-shirt tailgate another man?",
-    "options": [
-      "He did not have a badge",
-      "He was talking to the man walking infront of him",
-      "Glass turnstile did not open when he showed his badge",
-      "To handover an object to the man in front"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Glass turnstile did not open when he showed his badge",
-    "q_uid": "GX010072_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "How many people are climbing up the stairs in this segment?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "None",
-    "q_uid": "GX010072_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What type of boxes are carried by the men?",
-    "options": [
-      "Identical boxes",
-      "Open boxes",
-      "Different size boxes",
-      "Transparent boxes"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Different size boxes",
-    "q_uid": "GX010072_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "A few men repairing the glass turnstile",
-      "A few men carrying boxes are passing through glass turnstile",
-      "A few men keeps the boxes in a corner",
-      "A few men pick up boxes from a corner"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "A few men carrying boxes are passing through glass turnstile",
-    "q_uid": "GX010072_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "How was the glass turnstile functioned when the first person went through it?",
-    "options": [
-      "Manually by an operator",
-      "Using automatic sensors",
-      "By pressing a button",
-      "By showing badges"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Using automatic sensors",
-    "q_uid": "GX010072_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the violation here?",
-    "options": [
-      "walking downstairs",
-      "kicking each other",
-      "pushing each other",
-      "punching on face"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "pushing each other",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction is the person on the stairs moving?",
-    "options": [
-      "upward",
-      "to left",
-      "to right",
-      "downward"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "downward",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction did the man in the black hoodie get pushed by two other individuals?",
-    "options": [
-      "towards the man wearing white",
-      "towards the stairs",
-      "towards the gates",
-      "both a and b"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "towards the stairs",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "people walking",
-      "people pushing each other",
-      "a person walking downstairs",
-      "all of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "all of the above",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What is the abnormal behavior of people seen in this segment?",
-    "options": [
-      "They stand in a group",
-      "Some of them are walking",
-      "Started running immediately",
-      "Pushes each other"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Started running immediately",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of these activities is not happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People walking",
-      "People running",
-      "People speaking",
-      "People climbing steps"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "People climbing steps",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "How many people run through the left side of the pillar?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "One",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the exact timestamp at which a man wearing a bag runs and enters the frame?",
-    "options": [
-      "4th second",
-      "5th second",
-      "6th second",
-      "7th second"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "5th second",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of the actions were not performed in the segment?",
-    "options": [
-      "a person opens a door",
-      "people walking",
-      "a person closes a door",
-      "stopping a person from opening a door"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "a person closes a door",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people enter the two rooms in the segment?",
-    "options": [
-      "7",
-      "6",
-      "9",
-      "8"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "8",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the person wearing a gray t-shirt holding in his hands?",
-    "options": [
-      "Mobile phone",
-      "ATM card",
-      "Pen",
-      "Badge"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Badge",
-    "q_uid": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many CCTV cameras are placed above the door?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why is the man wearing a red striped t-shirt walking quickly towards the door?",
-    "options": [
-      "The man is exercising",
-      "The man follows and talks to the man wearing gray t-shirt",
-      "The man doesn't have a badge and enters the building without a badge",
-      "It is raining outside and the man is hurrying to get inside"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "The man doesn't have a badge and enters the building without a badge",
-    "q_uid": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Why was the door not opened when the man wearing a gray t-shirt pushed it initially?",
-    "options": [
-      "Not enough force was exerted",
-      "It was locked",
-      "Sensor complaint",
-      "Opposite action was performed by the man"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Opposite action was performed by the man",
-    "q_uid": "9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What do the two people entering through the door have in common in the scene?",
-    "options": [
-      "Spectacles",
-      "Scanning cards beside the door and entering the door",
-      "Both a and b",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Both a and b",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_9.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which person entered through the door without scanning a card next to it in the scene?",
-    "options": [
-      "First person",
-      "Third person",
-      "Last person",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Third person",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_9.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people enter through the door in the scene?",
-    "options": [
-      "3",
-      "4",
-      "5",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "5",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_9.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "How many people entering the room are not wearing black shirts/t-shirts?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which of these items are not seen in the video segment?",
-    "options": [
-      "Watch",
-      "Tripod stand",
-      "Badge",
-      "Laptop"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Laptop",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "How did the man in the green t-shirt open the door?",
-    "options": [
-      "The door was not locked",
-      "The man pushed the door with extreme force",
-      "A person assisted him from inside the room",
-      "He showed the badge infront of the scanner before turning the handle"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "He showed the badge infront of the scanner before turning the handle",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "In which direction did the last person who walked through the corridor move?",
-    "options": [
-      "Towards his left",
-      "Towards his right",
-      "Straight towards the corner",
-      "Stops at the corner and turns back"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Towards his right",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction did the individual walk?",
-    "options": [
-      "Towards the door",
-      "Towards the camera",
-      "Towards the metal rod",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Towards the metal rod",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are walking in the hallway?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Three",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many individuals walk through the door on the right?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "One",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction did the last two individuals walk?",
-    "options": [
-      "Towards the camera",
-      "Toward the door",
-      "Both a and b",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Towards the camera",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are wearing glasses?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people walk through the white door that is on the right side?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In the scene, which direction are people walking on the stairs?",
-    "options": [
-      "Upwards",
-      "Downwards",
-      "Both a and b",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Both a and b",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people pass through the turnstiles?",
-    "options": [
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "In the scene, what objects are being held by the people passing through the turnstiles?",
-    "options": [
-      "Mobile phones",
-      "Laptops",
-      "Sheets of paper",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "All of the above",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In a single turnstile, how many people could go through at once?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "One",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People walking",
-      "People standing",
-      "A woman walking down stairs",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "All of the above",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the man in the black outfit doing in the scene?",
-    "options": [
-      "dragging a trolley that has a paper on it.",
-      "dragging the trolley that has a laptop on it.",
-      "dragging the trolley that has a CPU on it.",
-      "dragging the trolley that has a PC, paper, and CPU on it."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "dragging the trolley that has a PC, paper, and CPU on it.",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What happened after the door opened?",
-    "options": [
-      "people are walking inside one by one",
-      "people are running",
-      "a woman walked inside",
-      "people are walking out one by one"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "people are walking inside one by one",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are entering the room without punching the card?",
-    "options": [
-      "3",
-      "5",
-      "4",
-      "6"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "4",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people pass the automatic door system?",
-    "options": [
-      "5",
-      "6",
-      "7",
-      "8"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "6",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are wearing glasses in this scene?",
-    "options": [
-      "2",
-      "1",
-      "3",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "2",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_10.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object are the people not holding in this scene?",
-    "options": [
-      "Monitor",
-      "Clipboard",
-      "Folded chair",
-      "Bottle"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Bottle",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_10.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What direction does the first person exiting the room walk towards?",
-    "options": [
-      "Right",
-      "Straight",
-      "Left",
-      "The person stands still"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Left",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_10.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people come out of the door?",
-    "options": [
-      "2",
-      "1",
-      "3",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "2",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_10.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the person wearing white shoes and a blue top crossing the gates carrying?",
-    "options": [
-      "A backpack",
-      "A fanny pack",
-      "A laptop",
-      "A paper"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "A laptop",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people go down the stairs holding a cup?",
-    "options": [
-      "1",
-      "3",
-      "2",
-      "0"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "1",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What happens after the 9th second?",
-    "options": [
-      "A man in a green T-shirts runs a little bit",
-      "A man in a white T-shirt walks ahead",
-      "The gates open for the man in a white T-shirt",
-      "A person goes up the stairs"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "A man in a green T-shirt runs a little bit",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "Can two people fit between the gates at once to get through?",
-    "options": [
-      "Yes",
-      "No"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "No",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people hold cards at the gate to get through it?",
-    "options": [
-      "2",
-      "1",
-      "4",
-      "3"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "1",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "In the scene, where did the man wearing a green shirt put his phone before leaving?",
-    "options": [
-      "In his pant pocket",
-      "In a blue bag hanging around his shoulders",
-      "In his shirt pocket",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "In a blue bag hanging around his shoulders",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_8.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "How many people can enter the white door at once while entering in the same orientation as those entering?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "One",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_8.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People walking",
-      "People knocking on a door",
-      "People opening and walking through a door",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "All of the above",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_8.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "What's the total number of people that walk in the three lanes?",
-    "options": [
-      "4",
-      "6",
-      "5",
-      "7"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "5",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the man's t-shirt that's walking in the middle lane with a bag?",
-    "options": [
-      "Black",
-      "Green",
-      "Red",
-      "Gray"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Green",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Why is the man in a white outfit carrying an object with one hand when he re-enters the hallway?",
-    "options": [
-      "The man is helping another man with his other hand.",
-      "The object is small in size and can be carried with one hand.",
-      "The man has to keep his other hand free to high-five.",
-      "The man is holding another object in his other hand."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "The object is small in size and can be carried with one hand.",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_11.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why is the man opening the door with his leg?",
-    "options": [
-      "The man is disabled.",
-      "The man is holding a child.",
-      "The man is holding an object with both hands.",
-      "The man's hands are dirty."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "The man is holding an object with both hands.",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_11.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people went left, right, and center after passing the system?",
-    "options": [
-      "left-2, right-2, center-1",
-      "left-1, right-1, center-3",
-      "left-1, right-2, center-2",
-      "left-3 and right-2, center-1"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "B.",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people fold their hands at least once during this segment?",
-    "options": [
-      "1",
-      "2",
-      "3",
-      "none of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "2",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of the activities were not performed in the video?",
-    "options": [
-      "people walking",
-      "people speaking to each other",
-      "people standing next to each other",
-      "people doing handshakes"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "people doing handshakes",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why did the man wearing a green t-shirt wait outside the room?",
-    "options": [
-      "Waited for permission",
-      "He forgot the key",
-      "The room was crowded",
-      "Waited for others to enter"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Waited for others to enter",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the outfit color of the fifth person entering the room?",
-    "options": [
-      "Black",
-      "Green",
-      "White",
-      "Brown"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Black",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of these actions were not performed by the man wearing a green t-shirt after approaching the door?",
-    "options": [
-      "Shows a badge infront of the scanner",
-      "Turns the door handle",
-      "Pulls the door",
-      "Pushes the door"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Pulls the door",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people wearing bags entered the room?",
-    "options": [
-      "Eleven",
-      "Four",
-      "Three",
-      "Two"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "What is the ratio of women to men coming out of a room?",
-    "options": [
-      "11:1",
-      "1:11",
-      "1:10",
-      "10:1"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "1:10",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "A man in glasses and a black jacket comes out of the room at tenth position what is he carrying in his hands?",
-    "options": [
-      "Notebook in both the hands",
-      "A notebook in the right hand and a device in the left hand",
-      "A notebook in the left hand and a device in the right hand",
-      "Just a notebook in the left hand."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "A notebook in the left hand and a device in the right hand",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "At what timestamp does the man in white upper wear and a black pant opens the door of another room?",
-    "options": [
-      "20 seconds",
-      "33 seconds",
-      "40 seconds",
-      "48 seconds"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "33 seconds",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Is there any pattern the people are following while entering another room?",
-    "options": [
-      "Yes, firstly a man enters and then a woman.",
-      "Yes, people are entering the room alternatively.",
-      "No one enters into another room.",
-      "No, they are randomly entering the room."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "No, they are randomly entering the room.",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Are the people interacting with each other while walking?",
-    "options": [
-      "Yes",
-      "No"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "No",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "After how many men does a woman exit the room?",
-    "options": [
-      "10",
-      "3",
-      "6",
-      "2"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "6",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Describe the person who opens the white door.",
-    "options": [
-      "A man in a green T-shirt and a white pant with a hat",
-      "A man in a black pant and blue T-shirt",
-      "A man in a green t-shirt and a black pant wearing glasses",
-      "A man carrying a bag in a blue outfit"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "A man in a green t-shirt and a black pant wearing glasses",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are coming out of a room?",
-    "options": [
-      "11",
-      "15",
-      "20",
-      "18"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "11",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "How many people can walk out of the door simultaneously if they walk the same as shown in the scene?",
-    "options": [
-      "0",
-      "1",
-      "2",
-      "Can't be determined"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "1",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "Three men are walking out of the room.",
-      "Three men walked out of the room, with only one man with empty hands.",
-      "Three men walked out of the room while all holding boxes in their hands.",
-      "Three men walked out of the room while only two men were holding the boxes."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Three men walked out of the room while all holding boxes in their hands.",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people walk out of the room while holding a box in their hand?",
-    "options": [
-      "0",
-      "2",
-      "1",
-      "3"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "3",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Is the person going downstairs with their right hand on the brown railing?",
-    "options": [
-      "Yes",
-      "There is no railing",
-      "No",
-      "Their hand is on the railing, half way down the stairs"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "No",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people's full body is not visible throughout the segment?",
-    "options": [
-      "1",
-      "2",
-      "7",
-      "3"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "A)",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Does any person walk in the direction of the camera when passing through the gates?",
-    "options": [
-      "Yes, one person",
-      "Yes, two people",
-      "Yes, three people",
-      "No, no one"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "No, no one",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Describe what is happening in the scene",
-    "options": [
-      "People are walking through the gates, then they go and stand",
-      "People are walking through the gates",
-      "People are standing in a group",
-      "People are walking through the gates, then they climb stairs and stand"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "People are walking through the gates, then they go and stand",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which of these objects are not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "Plant",
-      "Papers",
-      "Bag",
-      "Water bottle"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Water bottle",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "What is the largest number of people who walk through the gate without it closing?",
-    "options": [
-      "Two",
-      "Four",
-      "Three",
-      "One"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Four",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which of these objects is not visible?",
-    "options": [
-      "Laptop",
-      "Suitcase",
-      "Hand watch",
-      "Speakers"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Speakers",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Which law was violated in this scene?",
-    "options": [
-      "People walked through gates without scanning anything",
-      "People were forcefully opening closed gates",
-      "People were jumping over closed gates",
-      "No rules were broken"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "People walked through gates without scanning anything",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people walked through the gates without scanning anything?",
-    "options": [
-      "seven",
-      "six",
-      "five",
-      "four"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "five",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of these actions are not happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People are scanning their cards",
-      "Running",
-      "Climbing stairs",
-      "People are closing doors"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "People are closing doors",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people come out from the left side that has the brown wall?",
-    "options": [
-      "1",
-      "2",
-      "3",
-      "0"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "1",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What kind of bag is the man in the green t-shirt carrying?",
-    "options": [
-      "Backpack",
-      "Suitcase",
-      "Handbag",
-      "Slingbag"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Slingbag",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people in total walk through the lanes?",
-    "options": [
-      "4",
-      "5",
-      "6",
-      "7"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "6",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the object in the hand of the person in the video segment who is going through the right transparent gate?",
-    "options": [
-      "A mobile phone",
-      "A bag",
-      "A jacket",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "A mobile phone",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "In the video segment, why did the man in the black jacket ask the woman in the pink outfit to pass through a different transparent gate?",
-    "options": [
-      "One of the transparent gates was not working",
-      "There is crowd at one transparent gate",
-      "Only one person at a time can pass through a transparent gate",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Only one person at a time can pass through a transparent gate",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the object that the man in the white T-shirt is carrying?",
-    "options": [
-      "Silver",
-      "Black",
-      "Red",
-      "Gold"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Silver",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_11.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are carrying objects and walking?",
-    "options": [
-      "1",
-      "2",
-      "3",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "2",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_11.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are carrying brown boxes in the segment?",
-    "options": [
-      "3",
-      "2",
-      "1",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "2",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the eighth person going through the gate holding in their hand?",
-    "options": [
-      "A bag",
-      "A card",
-      "Papers",
-      "Books"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Papers",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many gates are there through which people pass by?",
-    "options": [
-      "1",
-      "3",
-      "5",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "3",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many of the individuals were wearing spectacles?",
-    "options": [
-      "5",
-      "7",
-      "4",
-      "6"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "6",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Did the 10th person turn to their left after coming out of the white door?",
-    "options": [
-      "Yes",
-      "No"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "No",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people in total walked out of the room?",
-    "options": [
-      "5",
-      "11",
-      "9",
-      "10"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "11",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which items are shown in the video?",
-    "options": [
-      "Metal rods",
-      "Brown boxes",
-      "A white desk",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "All of the above",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are wearing spectacles?",
-    "options": [
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many persons walk through the hallway?",
-    "options": [
-      "3",
-      "4",
-      "5",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "5",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What happened to the exterior silver knob of the door when the door opened from the inside?",
-    "options": [
-      "It turned to its right",
-      "A green light blinked from it",
-      "It remained still",
-      "It turned to its left"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "It remained still",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "Could all three of the men walk side-by-side together through the corridor?",
-    "options": [
-      "Yes",
-      "No",
-      "Maybe",
-      "Uncertain"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "No",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of the actions were not performed in the segment?",
-    "options": [
-      "knocking on the door",
-      "looking at the phone",
-      "speaking to each other",
-      "shaking their hands"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "shaking their hands",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_8.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which of the items did it not see in the video?",
-    "options": [
-      "watch",
-      "paper",
-      "phone",
-      "wallet"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "wallet",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_8.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of the activities were not performed in the video?",
-    "options": [
-      "Walking",
-      "People greeting others",
-      "People scanning their card",
-      "People do handshakes"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "People do handshakes",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Describe what the second last person to enter the room is wearing.",
-    "options": [
-      "Black jacket, t-shirt, pants, and white shoes",
-      "White sweatshirt and black pants and shoes",
-      "Lime T-shirt and black shoes and pants",
-      "Green T-shirt, blue jeans, and black shoes"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "White sweatshirt and black pants and shoes",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People are walking in a room while a person holds the door open",
-      "People are walking in a room and sitting in chairs",
-      "People are exiting a building",
-      "People are walking in a room and standing, while a person is standing at the door"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "People are walking in a room and standing, while a person is standing at the door",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Identify which person changes lanes during the video segment.",
-    "options": [
-      "The driver",
-      "The passenger",
-      "The cyclist",
-      "The pedestrian"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "The man with the black coat.",
-    "q_uid": "GX010070.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "Among all the transparent gateways, identify the one with the highest number of people passing through.",
-    "options": [
-      "3",
-      "2",
-      "1",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "2",
-    "q_uid": "GX010070.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "Four people carrying boxes are walking",
-      "Four people are talking each other",
-      "Three people carrying boxes are walking",
-      "Three people are talking each other"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Three people carrying boxes are walking",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What happens from the 9th second to the 10th second?",
-    "options": [
-      "A man wearing white outfit walks out of the room and closes the door",
-      "A man wearing black outfit walks out of the room",
-      "A man wearing white outfit walks through the corridor",
-      "A man wearing black outfit opens the door and walks out of the room"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "A man wearing black outfit opens the door and walks out of the room",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the outfit color of the man carrying a box wrapped with blue packing tape on the sides?",
-    "options": [
-      "White",
-      "Green",
-      "Brown",
-      "Black"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Black",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many open boxes are carried by the men?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "None",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the person doing in the video?",
-    "options": [
-      "Pulling a trolley",
-      "Opening a door",
-      "Both a and b",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Both a and b",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "What caused the trolley to be momentarily blocked while entering the door?",
-    "options": [
-      "A person stopped pulling the door",
-      "Because the width of the trolley and the door are comparable, the trolley must be rotated to fit through the door",
-      "An object blocking the door",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Because the width of the trolley and the door are comparable, the trolley must be rotated to fit through the door",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What happened after the door opened?",
-    "options": [
-      "People were walking out of the door one by one.",
-      "People were running.",
-      "People were sitting and watching the door.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "People were walking out of the door one by one.",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people went to the left and right after exiting the door?",
-    "options": [
-      "left - 9 and right - 2",
-      "left - 5 and right - 4",
-      "left - 7 and right - 3",
-      "none of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "left - 9 and right - 2",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of the actions were not performed in the segment?",
-    "options": [
-      "A person gives another person some papers",
-      "A person lifts object",
-      "A person opens a door",
-      "A person closes a door"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "A person opens a door",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_10.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What directions did the people go after exiting the room?",
-    "options": [
-      "The man with a black box went away from the camera, while the man with a monitor went towards it",
-      "The man with a black box went towards the camera while the man with a monitor went away from it",
-      "They both went towards the camera",
-      "They both went away from the camera"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "The man with a black box went away from the camera, while the man with a monitor went towards it",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_10.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "How was the door opened?",
-    "options": [
-      "A man pushed it",
-      "The door has sensors",
-      "A man scans on a black device",
-      "It was already opened"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "A man scans on a black device",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In what direction does the third man in the scene turn to enter a room?",
-    "options": [
-      "left, but the viewer's right",
-      "Right",
-      "North",
-      "South"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "left, but the viewer's right",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people enter the room?",
-    "options": [
-      "5",
-      "4",
-      "3",
-      "6"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "3",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many individuals in total enter the room in the segment?",
-    "options": [
-      "Four individuals",
-      "Five individuals",
-      "Six individuals",
-      "Seven individuals"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Five individuals",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_9.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why are the individuals seen pushing cards against the black rectangular object on the white wall in the segment?",
-    "options": [
-      "They authenticate their cards for unlocking the door and enter it",
-      "They push the card to make the white wall attractive",
-      "They push the card to change the color of the door knob",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "They authenticate their cards for unlocking the door and enter it",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_9.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "OCR problems",
-    "question": "What are the alphanumeric symbols on the square white panel above the rectangular black object on the white wall in the segment?",
-    "options": [
-      "L1-5052",
-      "L1-E032",
-      "L1-E0E2",
-      "L1-3032"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "L1-3032",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_9.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What lanes allow access for the individuals to pass through?",
-    "options": [
-      "The first, second, and third lanes from the left side",
-      "The second, third, and fourth lanes from the left side with green lights",
-      "The third, fourth, and fifth lanes from the left side",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "The second, third, and fourth lanes from the left side with green lights",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What are the three individuals seen carrying down the staircase?",
-    "options": [
-      "(A) Yellow boxes and a suitcase",
-      "(B) Green trolleys and a camera",
-      "(C) Red boxes and a camera",
-      "(D) Purple boxes and a suitcase"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "(A) Yellow boxes and a suitcase",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object does the woman entering through the third lane hold in her hand?",
-    "options": [
-      "A television",
-      "A partially folded laptop",
-      "A book",
-      "A bag"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "A partially folded laptop",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many individuals walk down the stairs from the timestamp of 1 second to the timestamp of 13 seconds within the specified time segment?",
-    "options": [
-      "1",
-      "2",
-      "3",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "3",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the outfit color of the man walking through the corridor at last?",
-    "options": [
-      "White",
-      "Blue",
-      "Red",
-      "Black"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Black",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Which of these directions have the men in the segment not taken?",
-    "options": [
-      "Turns left and enters the room",
-      "Walks straight in the corridor",
-      "Turns left and leaves the corridor",
-      "Turns right and leaves the corridor"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Turns right and leaves the corridor",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "How many times was the door closed in the segment?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why did two men walk through the corridor?",
-    "options": [
-      "As a workout exercise",
-      "To talk each other",
-      "To enter a room",
-      "To leave the building"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "To enter a room",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What did the man wearing a red long-sleeved t-shirt do initially after approaching to the door?",
-    "options": [
-      "Pushed the door",
-      "Insert the key on the door",
-      "Turns the door handle",
-      "Shows a badge in front of a scanner"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Shows a badge in front of a scanner",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "How many people walked and crossed the man wearing a green t-shirt?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What did the man in the black outfit do after stopping in front of the closed white door?",
-    "options": [
-      "He knocked on the door with his hand.",
-      "He placed a card on a black device attached beside the door on the wall.",
-      "He pressed the bell on the wall.",
-      "He turned the knob on the door and opened it."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "He placed a card on a black device attached beside the door on the wall.",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What objects are kept on the silver trolley?",
-    "options": [
-      "A black monitor screen and a black CPU",
-      "Two black cabinets",
-      "Two black boxes",
-      "A black speaker and a monitor screen"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "A black monitor screen and a black CPU",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "How many people, walking in the same orientations as the scene, could fit through the transparent door at once?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "One",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people passed through the transparent doors?",
-    "options": [
-      "3",
-      "4",
-      "5",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "5",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "People standing",
-      "People walking through the transparent doors",
-      "People walking down the stairs",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "All of the above",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the man in the red shirt doing throughout the scene?",
-    "options": [
-      "Walking, standing, and using gestures",
-      "Walking, standing, and speaking",
-      "Walking",
-      "Standing and speaking"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Walking, standing, and using gestures",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_8.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the man in the white t-shirt doing throughout the scene?",
-    "options": [
-      "Knocking on the door, making hand gestures, standing, and speaking.",
-      "Knocking on the door and walking around.",
-      "Knocking on the door, making hand gestures, standing, speaking, and closing the door.",
-      "Speaking, standing, and making gestures."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Knocking on the door, making hand gestures, standing, speaking, and closing the door.",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_8.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many individuals in black outfits go through the door?",
-    "options": [
-      "1",
-      "2",
-      "3",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "2",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What did the man wearing a green t-shirt do at the end?",
-    "options": [
-      "Closed the door",
-      "Opened the door",
-      "Follows the man wearing black t-shirt and enters the room",
-      "Follows the man wearing white full-sleeve t-shirt and enters the room"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "Follows the man wearing white full-sleeve t-shirt and enters the room",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why was the man wearing a green t-shirt able to open the door?",
-    "options": [
-      "He pushed it with force",
-      "He showed the badge infront of the scanner",
-      "The door was not locked",
-      "Someone opened it for him"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "He showed the badge infront of the scanner",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the outfit color of the fifth person entering the room?",
-    "options": [
-      "Black",
-      "Brown",
-      "Green",
-      "Orange"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Black",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people entered the room wearing bags?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Three",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the man in the black outfit doing in the scene?",
-    "options": [
-      "(A) Dragging a purple sack across the floor",
-      "(B) Pushing a black suitcase over the floor",
-      "(C) Pushing a black trolley over the floor",
-      "(D) None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Pushing a black trolley over the floor",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_11.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the partially visible bin beside the red bin that is visible after the white door of the room opens?",
-    "options": [
-      "White",
-      "Dark Blue",
-      "Light Blue",
-      "Green"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Dark Blue",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_11.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What color T-shirt is the person holding one box in his hand wearing?",
-    "options": [
-      "Black",
-      "Green",
-      "White",
-      "Red"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "White",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction are the people holding boxes turning to enter the room?",
-    "options": [
-      "Turning to their Left",
-      "Turning to their Right",
-      "Left of the video",
-      "Going straight"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "Turning to their Right",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "How many people walked inside the room?",
-    "options": [
-      "1",
-      "2",
-      "3",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "3",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people left the room before the door was closed?",
-    "options": [
-      "3",
-      "5",
-      "10",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "3",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_10.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people went to left and right after the door opened?",
-    "options": [
-      "Left - 1 & Right -1",
-      "Right -1 & Left - 4",
-      "no one left the room after the door was opened",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Left - 1 & Right -1",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_10.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which of the items did it not see in the video?",
-    "options": [
-      "table",
-      "chair",
-      "boxes",
-      "black stand"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "chair",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_9.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many members entered the room after punching their cards?",
-    "options": [
-      "4",
-      "5",
-      "6",
-      "3"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "4",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_9.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where was the box placed by the last person walking through the door?",
-    "options": [
-      "On the ground",
-      "On another box",
-      "On a white desk",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "On a white desk",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people walk while holding boxes?",
-    "options": [
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Two",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_4.mp4"
-  }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/metrics_spatial_wo_ss.json b/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/metrics_spatial_wo_ss.json
deleted file mode 100644
index 18989c561b5573f0f3b761a385ba39b8c013fd78..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/metrics_spatial_wo_ss.json
+++ /dev/null
@@ -1,5742 +0,0 @@
-[
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_4.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the man wearing in the video?",
-    "options": [
-      "A uniform",
-      "Casual clothes",
-      "White shirt and black pants.",
-      "A suit."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "White shirt and black pants."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_4.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the man do in the video?",
-    "options": [
-      "He runs.",
-      "He walks away.",
-      "He stands still.",
-      "He talks to someone."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "He walks away."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_4.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the man do while walking away?",
-    "options": [
-      "Talks and points.",
-      "Dance and sing.",
-      "Dance and points.",
-      "Sing and twirl."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Talks and points."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_4.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where is the man walking?",
-    "options": [
-      "Warehouse",
-      "Street",
-      "Room",
-      "Kitchen"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_4.mp4",
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "How many more boxes of the same size would fit atop the robot?",
-    "options": [
-      "0",
-      "2",
-      "3",
-      "5"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "0"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_4.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What would happen if one of the boxes fell off the conveyor belt?",
-    "options": [
-      "The conveyor will stop",
-      "The workers will have to pick it up manually",
-      "The box will roll back into the truck",
-      "The box will damage the roller conveyor"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The workers will have to pick it up manually"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_4.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What caused the box to fall on the ground?",
-    "options": [
-      "It was dropped by the man while picking it up",
-      "Pushed by another person from the conveyor belt",
-      "Thrown by another person",
-      "Falls down from the conveyor belt"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "It was dropped by the man while picking it up"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_4.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where is the box placed by the man wearing a maroon shirt?",
-    "options": [
-      " In a warehouse",
-      "In a factory",
-      "On a conveyor belt",
-      " In a delivery truck"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "On a conveyor belt"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_4.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the common attire worn by the workers in the video?",
-    "options": [
-      "A yellow hard hat and yellow jacket",
-      "A blue hard hat and green jacket",
-      "A red hard hat and black jacket",
-      "A white hard hat and orange jacket"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A yellow hard hat and yellow jacket"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_4.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many empty pallets are visible near the conveyor belt?",
-    "options": [
-      "1",
-      "0",
-      "2",
-      "3"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "1"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_6.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What is most likely the purpose of the other worker?",
-    "options": [
-      "She helps to decorate the boxes",
-      "She helps to move the boxes on the conveyor belt",
-      "She throws the boxes at her coworkers",
-      "She stands to protect the conveyor belt"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "She helps to move the boxes on the conveyor belt"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_6.mp4",
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "What is the purpose of the conveyor belt in the video?",
-    "options": [
-      "It works as a decoration",
-      "It works as a resting bench for the workers",
-      "It helps to move the package smoothly",
-      "It works as a barrier"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "It helps to move the package smoothly"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_6.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the first action the worker performs in the video?",
-    "options": [
-      "Opens the box",
-      "Takes out a tool",
-      "Moves the box",
-      "Labels the box"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Takes out a tool"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_6.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the color of the traffic cones spotted in the video?",
-    "options": [
-      "Yellow",
-      "White",
-      "Orange",
-      "Blue"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Orange"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_6.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the worker's main task in the video?",
-    "options": [
-      "To open the box",
-      "To move the box",
-      "To label the box",
-      "To fix the box"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To open the box"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action is the forklift performing in the video?",
-    "options": [
-      "Moving forward",
-      "Raising its arms with boxes on top",
-      "Turning around",
-      "Standing still"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Raising its arms with boxes on top"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_3.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is visible on the floor near the center of the aisle in the foreground?",
-    "options": [
-      "A spill or liquid stain",
-      "A large crack or line on the floor",
-      "A coiled cable",
-      "A small hand trolley"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A large crack or line on the floor"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_3.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which part of the forklift is involved in lifting the boxes?",
-    "options": [
-      "Wheels and engine",
-      "Engine and seat",
-      "Forks and arms",
-      "Seat and wheels"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Forks and arms"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which activity follows after the forklift raises its arms upwards?",
-    "options": [
-      "The forklift arm moves downwards",
-      "The forklift moves backward",
-      "The forklift moves forward",
-      "The forklift stays in the same position"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The forklift moves forward"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_3.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why does the forklift raise its arms with boxes on top?",
-    "options": [
-      "To move the boxes sideways",
-      "To stack the boxes on top of each other",
-      "To lower the boxes to the ground",
-      "To transport the boxes to a higher location"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To transport the boxes to a higher location"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_6.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What safety gear is used by the lady in the video?",
-    "options": [
-      "Boots.",
-      "Glasses.",
-      "Hard hat and vest.",
-      "Gloves."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Hard hat and vest."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_6.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the sequence of events involving the box?",
-    "options": [
-      "The lady picks up the box, then puts it down",
-      "The lady picks up the box and places it on the vehicle.",
-      "The lady opens the box, then closes it",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "The lady picks up the box and places it on the vehicle."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_6.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many individuals are visible in the scene?",
-    "options": [
-      "3",
-      "5",
-      "4",
-      "2"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "5"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_6.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Who is performing the action in the video?",
-    "options": [
-      "A man.",
-      "A child\n",
-      "The lady",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The lady"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_6.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object is involved in the lady's action?",
-    "options": [
-      "A carton box.",
-      "A plastic box.",
-      "A black box.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "A carton box."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_5.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "A forklift carrying an object",
-      "People picking up objects",
-      "People standing and sitting",
-      "A robot moving into the frame and stopping"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "A robot moving into the frame and stopping"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_5.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "From which direction does the robot move into the view?\n\n",
-    "options": [
-      "From the left",
-      "From the right",
-      "From above",
-      "From below"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "From the right"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_5.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What type of object moves into the view?\n\n",
-    "options": [
-      "A bicycle",
-      "A car",
-      "A forklift",
-      "A robot"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A robot"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_5.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many black metal rods with stands are visible in the scene?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Two"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_5.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Where does the scene take place?",
-    "options": [
-      "In a hospital",
-      "In a school",
-      "In a warehouse",
-      "In a restaurant"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_4.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why is the forklift stuck?",
-    "options": [
-      "The forklift is out of fuel",
-      "The forklift driver is inexperienced",
-      "There are boxes on the floor",
-      "The forklift is broken"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "There are boxes on the floor"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_4.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Who picks up the first box from the ground?",
-    "options": [
-      "A man in white shirt",
-      "A man wearing a black jacket",
-      "A woman with maroon top with white horizontal stripes",
-      "The man operating the forklift"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "A woman with maroon top with white horizontal stripes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_4.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people help to carry the boxes?",
-    "options": [
-      "4",
-      "2",
-      "3",
-      "1"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "2"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_4.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the forklift driver wearing?",
-    "options": [
-      "A green shirt and a bandana",
-      "A red shirt and a cap",
-      "A blue shirt with horizontal stripes and a cap",
-      "A black shirt and a bandana"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A blue shirt with horizontal stripes and a cap"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_4.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is the likely setting of the scene?",
-    "options": [
-      "A hospital or a clinic",
-      "A park\n",
-      "A school",
-      "A warehouse"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_0.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction is the man wearing a black T-shirt walking?",
-    "options": [
-      "Walks Straight",
-      "Turns right",
-      "Turns left",
-      "Walks backwards"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Walks Straight"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_0.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where is the stand placed with respect to the forklift?",
-    "options": [
-      "In front of the forklift",
-      "Behind the forklift",
-      "To the left of the forklift",
-      "To the right of the forklift"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Behind the forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_0.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What is the position of the green box with respect to the shelves?",
-    "options": [
-      "To the right of the shelf",
-      "To the left of the shelf",
-      "Above the shelf",
-      "In front of the shelf"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To the right of the shelf"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_0.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the siren placed above the forklift?",
-    "options": [
-      "Yellow",
-      "Blue",
-      "Red",
-      "White"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Yellow"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_0.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What is the likely purpose of the forklift's action in the video?",
-    "options": [
-      "To organize the warehouse",
-      "To transport the boxes to another location",
-      "To prepare the boxes for shipping",
-      "To lift the boxes off the shelf"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To lift the boxes off the shelf"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_1.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What are the factory workers wearing on their heads?",
-    "options": [
-      "Green hats",
-      "Yellow hats",
-      "Blue hats",
-      "Purple hats"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Yellow hats"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_1.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is the setting of the video?",
-    "options": [
-      "In mall",
-      "In hotel room",
-      "In hospital",
-      "In warehouse"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_1.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many factory workers are there in the scene?",
-    "options": [
-      "1",
-      "4",
-      "3",
-      "6"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "3"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_1.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What are the factory workers doing?",
-    "options": [
-      "Working on machines",
-      "Talking",
-      "Eating Lunch",
-      "Cleaning floors"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Talking"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_1.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction is the forklift moving?",
-    "options": [
-      "From right to left",
-      "From left to right",
-      "Forward ",
-      "From front to back"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Forward"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action is performed by the worker standing in the doorway?",
-    "options": [
-      "The worker adjusts his helmet.",
-      "The worker takes off his helmet.",
-      "The worker puts on his gloves.",
-      "The worker puts on his glasses."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The worker adjusts his helmet."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which worker is inactive?",
-    "options": [
-      "The first one.",
-      "The middle one.",
-      "The last one.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The middle one."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_3.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many pallets are visible in the frame?",
-    "options": [
-      "8",
-      "9",
-      "7",
-      "3"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "9"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_3.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What is the likely reason the worker adjusts his helmet?",
-    "options": [
-      "To improve comfort.",
-      "To remove it.",
-      "To show it to someone.",
-      "To clean it."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To improve comfort."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_3.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What environment is this video taking place in?",
-    "options": [
-      "A warehouse.",
-      "A casual environment.",
-      "A formal event.",
-      "Park."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A warehouse."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_8.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the man holding in his hand?",
-    "options": [
-      "A book",
-      "A phone",
-      "A bag",
-      "A pen"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A phone"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_8.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are visible walking and taking turns in the video?",
-    "options": [
-      "3",
-      "2",
-      "4",
-      "5"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "3"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_8.mp4",
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "What is the significance of the white labels placed on the boxes?",
-    "options": [
-      "They provide identification and tracking information",
-      "They are used for the decorative purposes",
-      "They indicate the weight of the box only",
-      "They are used to reinforce the box structure"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "They provide identification and tracking information"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_8.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object is hanging below the waist of the man wearing a white T-shirt?",
-    "options": [
-      "Key chain",
-      "ID card",
-      "Box",
-      "Keys"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "ID card"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_8.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What are the people in the scene doing?",
-    "options": [
-      "Lifting objects, walking, and conversing",
-      "Walking and conversing",
-      "walking, conversing, and operating a phone",
-      "Conversing and operating a phone"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "walking, conversing, and operating a phone"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_0.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the forklift's role in the video?",
-    "options": [
-      "Loading boxes onto a truck",
-      "Removing boxes from the shelf",
-      "Moving boxes to another shelf",
-      "Stacking boxes"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Removing boxes from the shelf"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_0.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which side of the aisle has shelving units with cardboard boxes?",
-    "options": [
-      "Right",
-      "Left",
-      "Backside",
-      "Foreground"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Left"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_0.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where are the boxes located before the forklift removes them?",
-    "options": [
-      "On the floor",
-      "In a storage room",
-      "On the upper shelf of a shelving unit",
-      "On a truck"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "On the upper shelf of a shelving unit"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_0.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What type of equipment is used to remove the boxes?",
-    "options": [
-      "Crane",
-      "Forklift",
-      "Conveyor belt",
-      "Hand truck"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_0.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the forklift operator wearing on his head?",
-    "options": [
-      "Bandana",
-      "Cap",
-      "Beanie",
-      "Traditional headgear"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Cap"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_1.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people walk away?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Two"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_1.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction do both people walk?",
-    "options": [
-      "In opposite directions",
-      "In same directions",
-      "Towards other people",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "In opposite directions"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_1.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Where does the scene take place?",
-    "options": [
-      "In a warehouse",
-      "In a hospital",
-      "In a school",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_1.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What objects are not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "Brown boxes",
-      "Black boxes",
-      "Forklifts",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Forklifts"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_1.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition, Spatial perception",
-    "question": "Which of the following best describes the scene in the video?\n\n",
-    "options": [
-      "A woman wearing a black shirt walks out to the right",
-      "A man wearing a black shirt walks out to the right",
-      "A man and a woman walk in opposite directions ",
-      "A woman wearing a blue jacket stands still"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A man and a woman walk in opposite directions"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action is being performed by the lady in a hard hat?",
-    "options": [
-      "Walking.",
-      "Moving.",
-      "Walking towards the cartons.",
-      "Lifting the carton."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Walking towards the cartons."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_2.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many individuals are visible in the scene?",
-    "options": [
-      "2",
-      "3",
-      "4",
-      "0"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "4"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_2.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the forklift?",
-    "options": [
-      "Red and black.",
-      "Orange and black.",
-      "Red and orange.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Red and black."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_2.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which of these items is not visible in the video?",
-    "options": [
-      "Forklift",
-      "Yellow tape.",
-      "Pallet jacks",
-      "Cartons"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Yellow tape."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the sequence of events in the video?",
-    "options": [
-      "Walking, standing, and bending.",
-      "Standing, walking, and bending.",
-      "Walking, bending, and lifting.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Walking, bending, and lifting."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_0.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the worker wearing on their head?",
-    "options": [
-      "Blue cap.",
-      "Yellow hard hat.\n",
-      "Red helmet.",
-      "Green beanie."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Yellow hard hat."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_0.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the worker do in the video?",
-    "options": [
-      "Runs and waves.",
-      "Walks forward and smiles.",
-      "Sits and reads.",
-      "Dances and sings."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Walks forward and smiles."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_0.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action is performed by the individual standing outside?",
-    "options": [
-      "Smiling.",
-      "Speaking.",
-      "Turns around and walks ahead.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Turns around and walks ahead."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_0.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What items are not visible throughout the video?",
-    "options": [
-      "Pallet",
-      "Conveyor belt.",
-      "Cartons",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Conveyor belt."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_0.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Which of the following safety equipment is the worker wearing?",
-    "options": [
-      "Safety goggles. ",
-      "Ear protection",
-      "Vest and yellow hard hat.",
-      "Safety gloves."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Vest and yellow hard hat."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the main action described in the video?",
-    "options": [
-      "The forklift is moving",
-      "The forklift is waiting",
-      "The forklift is loading",
-      "The forklift is unloading"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The forklift is waiting"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_3.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many blinking lights does the forklift have?",
-    "options": [
-      "3",
-      "1",
-      "2",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "1"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_3.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What is causing the forklift to be paused?",
-    "options": [
-      "The machine is stuck in a dead end",
-      "The machine is broken",
-      "Two people are present in front of it",
-      "The machine has no driver"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Two people are present in front of it"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_3.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In what kind of setting is the forklift likely to be waiting?",
-    "options": [
-      "A construction site",
-      "A warehouse",
-      "A parking lot",
-      "A farm"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_3.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is most likely to happen to the forklift after the people move away from it?",
-    "options": [
-      "It will start moving forward",
-      "It will start loading",
-      "It will start unloading",
-      "It will run over the people"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "It will start moving forward"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_7.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What would be the next possible action of the worker who lifts up the box?",
-    "options": [
-      "Walks out.",
-      "Places box down.",
-      "Stands while holding the box.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Walks out."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_7.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object is held by the woman in the blue and black t-shirt?",
-    "options": [
-      "A white box.",
-      "A white sheet.",
-      "A gray sheet.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A white sheet."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_7.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction was the lady worker looking at first?",
-    "options": [
-      "Towards her right.",
-      "Downwards.",
-      "Towards her left.",
-      "Backwards."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Towards her right."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_7.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Which of the following best describes the attire of the plain-clothed man?",
-    "options": [
-      "White t-shirt.",
-      "White shirt.",
-      "Off-white t-shirt.",
-      "Off-white shirt."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "White t-shirt."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_7.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many vehicles are visible in the frame?",
-    "options": [
-      "1",
-      "3",
-      "2",
-      "0"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "1"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the female worker do in the video?",
-    "options": [
-      "She touches the conveyor belt",
-      "She fixes a machine",
-      "She talks to a colleague",
-      "She takes a break"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "She touches the conveyor belt"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_2.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "From the viewer's perspective, which side is the sunlight coming in from?",
-    "options": [
-      "Right ",
-      "Left",
-      "Top",
-      "From the back "
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Left"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_2.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object is behind the woman in the black shirt and yellow vest?",
-    "options": [
-      "Pallets.",
-      "Boxes.",
-      "Forklift.",
-      "Crane."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Boxes."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_2.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Where does the event in the video take place?",
-    "options": [
-      "In an office",
-      "In a factory",
-      "In a warehouse",
-      "In a laboratory"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In a factory"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the woman in the blue jeans and gray top doing?",
-    "options": [
-      "Standing in the back.",
-      "Walking back and forth.",
-      "Running on the floor.",
-      "Lifting boxes."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Standing in the back."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_1.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Where does the scene take place?\n\n",
-    "options": [
-      "In a park",
-      "In a warehouse",
-      "In an office",
-      "On a construction site"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_1.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many workers are present in the scene?\n\n",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Three"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_1.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Which way did the robot face before turning straight?",
-    "options": [
-      "Towards the wall",
-      "Towards the men",
-      "Towards the woman",
-      "Towards the forklifts"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Towards the men"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_1.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the small robot carrying?\n\n",
-    "options": [
-      "A black box",
-      "A brown box",
-      "A white box",
-      "A blue box"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A brown box"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_1.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition, Scene perception",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "A robot is turning around while people kneel and stand in a warehouse",
-      "People carrying objects",
-      "Forklifts moving objects",
-      "A robot moving back and forth"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A robot is turning around while people kneel and stand in a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_0.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Where is the robot located?",
-    "options": [
-      "In a park",
-      "In a warehouse",
-      "In an office",
-      "In a factory"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_0.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Who is controlling the robot, and what device is it using?",
-    "options": [
-      "A woman, using a mobile",
-      "A woman, using a remote control",
-      "The robot moves on itself",
-      "None of these"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "A woman, using a remote control"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_0.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many visible objects on the screen are intended to carry boxes?",
-    "options": [
-      "4",
-      "5",
-      "3",
-      "2"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "5"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_0.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where are the people wearing hard hats located in relation to the robot?",
-    "options": [
-      "In front of the robot",
-      "Behind the robot",
-      "On the sides of the robot",
-      "Above the robot"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "On the sides of the robot"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_0.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What will happen to the box that is on the robot when it moves?",
-    "options": [
-      "Remains stable",
-      "Falls down",
-      "Gets crushed",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Falls down"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_6.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the robot doing in the video?",
-    "options": [
-      "Carrying a box and moving.",
-      "Moving",
-      "Carrying a box",
-      "Blocking"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Carrying a box and moving."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_6.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the robot holding?",
-    "options": [
-      "A box.",
-      "A tool.",
-      "A sign.",
-      "A pallet."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A box."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_6.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is being blocked in the video?",
-    "options": [
-      "A door\n",
-      "A conveyor belt\n",
-      "The forklift\n",
-      "A pathway"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_6.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "On which side is the stand kept?",
-    "options": [
-      "Left",
-      "In the middle ",
-      "At the back",
-      "Right"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Right"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_6.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What might be the reason for the robot blocking the forklift?",
-    "options": [
-      "To prevent an accident\n",
-      "To deliver a box\n",
-      "To charge its battery\n",
-      "To signal a malfunction"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To deliver a box"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_6.mp4",
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "Can the conveyor belt be moved out of the warehouse?",
-    "options": [
-      "Yes, it has wheels for mobility",
-      "No, it is fixed to the floor",
-      "Yes, by dismantling it",
-      "No, it is large too move"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Yes, it has wheels for mobility"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_6.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which of these items is not visible in the video?",
-    "options": [
-      "Pallet",
-      "Hand Truck",
-      "Forklift",
-      "Mobile"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_6.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many boxes can I fit on the conveyor belt?",
-    "options": [
-      "3",
-      "4",
-      "2",
-      "1"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "1"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_6.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Looking at the lighting in the warehouse, what can be inferred about the time of day?",
-    "options": [
-      "Morning",
-      "Afternoon",
-      "Evening",
-      "Night"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Afternoon"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_6.mp4",
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "Why is the yellow hand truck placed near the boxes?",
-    "options": [
-      "It is left there as a safety precaution",
-      "Sign to indicate storage limits",
-      "To move the box from one place to another",
-      "It is permanently fixed in that spot"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "To move the box from one place to another"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_8.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action does the forklift perform in the video?",
-    "options": [
-      "The forklift's arms go up to pick up boxes",
-      "The forklift's arms go down to place boxes",
-      "The forklift moves forward to transport boxes",
-      "The forklift's arms go sideways to arrange boxes"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "The forklift's arms go up to pick up boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_8.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which vehicles are in motion?",
-    "options": [
-      "Autonomous vehicle.",
-      "Forklift.",
-      "Both A & B",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Both A & B"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_8.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What would be the possible next action of the forklift?",
-    "options": [
-      "Picking up the boxes.",
-      "Moves arms down.",
-      "Moves forward.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Picking up the boxes."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_8.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "From which direction is the maximum source of natural light coming from?",
-    "options": [
-      "Right",
-      "Left",
-      "Top left",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Right"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_8.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What items are not visible throughout the video?",
-    "options": [
-      "Cartons.",
-      "Shelves.",
-      "Wooden blocks.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Wooden blocks."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_0.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What happens in the video?",
-    "options": [
-      "A box falls",
-      "A box is opened",
-      "A box is moved",
-      "A box is closed"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A box falls"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_0.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why did the individual in the yellow hat move in the video?",
-    "options": [
-      "Another person pushes him",
-      "An object him",
-      "The person moves to find out what caused the box to fall.",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The person moves to find out what caused the box to fall."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_0.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object can be seen in the video?",
-    "options": [
-      "Forklifts",
-      "Brown boxes",
-      "A metal rod",
-      "All of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "All of the above"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_6.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the forklift doing in the video?",
-    "options": [
-      "Moving backward",
-      "Moving forward",
-      "Staying still",
-      "Lifting boxes"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Moving forward"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_6.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many boxes are present on the pallet carried by the forklift?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Four"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_6.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction is the forklift moving?",
-    "options": [
-      "Forward",
-      "Upward",
-      "Sideways",
-      "Backward"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Forward"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_6.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where is the activity taking place?",
-    "options": [
-      "A stadium",
-      "A warehouse",
-      "A park",
-      "An apartment"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_6.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many traffic cones are there in the scene?",
-    "options": [
-      "1",
-      "3",
-      "2",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "2"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_7.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "Two robots moving around",
-      "Forklifts moving objects",
-      "People standing and sitting",
-      "Vehicles passing"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Two robots moving around"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_7.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Which direction are both robots moving from?",
-    "options": [
-      "From same direction",
-      "From the left and right",
-      "From the wall",
-      "From the black boxes"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "From the left and right"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_7.mp4",
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "Why did the white robot in the first few frames of the scene turn slightly to the left?",
-    "options": [
-      "A box blocked its path",
-      "Another robot was approaching from the front",
-      "A forklift blocked its path",
-      "A human blocked its path"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Hard",
-    "gt": "Another robot was approaching from the front"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_7.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many robots are moving around in the scene?",
-    "options": [
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four",
-      "One"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Two"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_7.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Which colored robot in the scene moves backwards?",
-    "options": [
-      "Black and yellow",
-      "Blue",
-      "Red",
-      "White"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "White"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_5.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action is performed by the worker standing in front?",
-    "options": [
-      "Walking and speaking.",
-      "Standing and speaking.",
-      "Crying and walking.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Walking and speaking."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_5.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What makes the other person come into the frame?",
-    "options": [
-      "To lift the boxes.",
-      "To check the mechanism of utility.",
-      "To speak with the worker.",
-      "To inspect."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To speak with the worker."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_5.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What distinguishes the other person from the worker in terms of appearance?",
-    "options": [
-      "Hard hat.",
-      "Complexion.",
-      "Headband.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Hard hat."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_5.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "From which direction is the maximum source of natural light coming from?",
-    "options": [
-      "Left.",
-      "Right.",
-      "Back.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Back."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_5.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What items are not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "Stand.",
-      "Pallets.",
-      "Safety cone.",
-      "Yellow tape."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Yellow tape."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action does the forklift perform first in the video?",
-    "options": [
-      "It moves backward",
-      "It moves forward",
-      "It lifts a box",
-      "It moves 360 degrees"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "It moves forward"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_3.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "As the forklift moves forward and turns toward a shelf of boxes, what factors determine whether it has enough space to maneuver safely?",
-    "options": [
-      "The number of boxes on that shelf",
-      "The weight of forklift operator",
-      "The color of the forklift",
-      "The width of the aisle and the turning radius of the forklift."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Hard",
-    "gt": "The width of the aisle and the turning radius of the forklift."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_3.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "In front of which object does the forklift rotate 90 degrees?",
-    "options": [
-      " A stack of pallets",
-      " A shelf of boxes",
-      "A loading dock",
-      "A conveyor belt"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A shelf of boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_3.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is the setting of the video?",
-    "options": [
-      "In hospital",
-      "In a mall",
-      "In warehouse",
-      "In hotel"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_3.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the t-shirt the man is wearing?",
-    "options": [
-      "Gray",
-      "Purple",
-      "Green",
-      "Yellow"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Gray"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_0.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the man holding the tripod wearing in the video?\n\n",
-    "options": [
-      "A white shirt",
-      "A black outfit",
-      "A red jacket",
-      " A blue suit"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "A black outfit"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_0.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the man in the black attire do in the video?",
-    "options": [
-      "He walks off with a tripod.",
-      "He repairs a camera\n\n",
-      "He clicks pictures.",
-      "He drives a forklift."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "He walks off with a tripod."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_0.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the man wearing the red checkered shirt and yellow jacket doing?",
-    "options": [
-      "Swiping his hand across the conveyor belt.",
-      "Racking up boxes.",
-      "Making pellets.",
-      "carrying boxes."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Swiping his hand across the conveyor belt."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_0.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What type of facility is shown in the video?",
-    "options": [
-      "A warehouse or storage.",
-      "A stadium. ",
-      "A gymnasium.",
-      "A foodcourt."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A warehouse or storage."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_0.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "From the viewer's perspective, which side shows an open space?",
-    "options": [
-      "Left ",
-      "Right ",
-      "Back ",
-      "Towards the racks."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Left"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_1.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the main activity taking place in the video?\n\n",
-    "options": [
-      "A man is driving a forklift\n",
-      "A man is cooking",
-      "A man is painting",
-      "A man is running"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A man is driving a forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_1.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What caused the forklift to be stopped?",
-    "options": [
-      "Objects blocking its path",
-      "People blocking its path",
-      "Vehicles blocking its path",
-      "Brown boxes on its path"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "People blocking its path"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_1.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where does the scene take place?",
-    "options": [
-      "In a warehouse",
-      "In a hospital",
-      "In a school",
-      "In a restaurant"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_1.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What color is the forklift that appears in the scene?",
-    "options": [
-      "Blue",
-      "Brown",
-      "Black and red",
-      "Green"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Black and red"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_1.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What objects are not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "Forklift",
-      "Brown boxes",
-      "Cars",
-      "Shelves"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Cars"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the main action taking place in the video?\n\n",
-    "options": [
-      "The forklift is being repaired",
-      "The forklift drives into the distance",
-      "The forklift is being loaded with goods",
-      "The forklift is parked"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The forklift drives into the distance"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_2.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What machine is seen stationary in the video?",
-    "options": [
-      "Forklift.",
-      "Loading Truck.",
-      "Pallet Stacker.",
-      "Crane."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Pallet Stacker."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_2.mp4",
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "In which direction is the forklift moving?\n\n",
-    "options": [
-      "Towards the camera",
-      "Into the distance",
-      "To the left",
-      "To the right"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Into the distance"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is NOT happening in the video?\n\n",
-    "options": [
-      "The forklift is not being loaded with goods",
-      "The forklift drives into the distance",
-      "The forklift is moving",
-      "The forklift is in motion"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The forklift is not being loaded with goods"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_2.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What can be inferred about the setting of the video?\n\n",
-    "options": [
-      "It is likely an industrial or warehouse area",
-      "It is a residential neighborhood",
-      "It is a park",
-      "It is a school"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "It is likely an industrial or warehouse area"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_10.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What objects are not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "Brown boxes",
-      "Black boxes",
-      "Conveyor belt",
-      "Forklifts"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Forklifts"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_10.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where does the action in the video take place?",
-    "options": [
-      "In a warehouse",
-      "In an office",
-      "On a construction site",
-      "In a retail store"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_10.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the worker with the red and black checkered shirt do once he gets the boxes?",
-    "options": [
-      "He moves the boxes back to one standing outside",
-      "He moves a black machine-like object on the side of the boxes",
-      "He keeps the boxes on the crate near his legs",
-      "He piles up the boxes on the conveyor belt"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "He moves a black machine-like object on the side of the boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_10.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction are the workers moving the boxes?",
-    "options": [
-      " Forward",
-      "Backward",
-      "Upward",
-      "Downward"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Backward"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_10.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many boxes were placed on the conveyor belt throughout the video?",
-    "options": [
-      "4",
-      "2",
-      "3",
-      "5"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "3"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_3.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction do both individuals walk?",
-    "options": [
-      "In the same direction towards the right",
-      "In opposite direction",
-      "Towards the forklift",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In the same direction towards the right"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_3.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Where does the scene take place?",
-    "options": [
-      "In a hospital",
-      "In a warehouse",
-      "In a restaurant",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_3.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are walking in the video?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Two"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the woman doing as she walks?",
-    "options": [
-      "Folding papers",
-      "Picking up an object",
-      "Throwing an object",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Folding papers"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the forklift doing in the video?",
-    "options": [
-      "Moving backward",
-      "Moving forward",
-      "Staying still",
-      "Lifting boxes"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Moving forward"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_2.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many boxes if the forklift carrying?",
-    "options": [
-      "3",
-      "2",
-      "4",
-      "1"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "4"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_2.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception, Object recognition",
-    "question": "How many people are visible in the background?",
-    "options": [
-      "1",
-      "2",
-      "3",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "1"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_2.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What objects are lying on the ground?",
-    "options": [
-      "A black backpack and a few boxes",
-      "A black backpack, a traffic cone, four cardboard boxes, and four small plastic wrappers",
-      "A black backpack and a traffic cone",
-      "A black backpack, a traffic cone, and four small plastic packages"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "A black backpack, a traffic cone, four cardboard boxes, and four small plastic wrappers"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the main activity happening in the video?",
-    "options": [
-      "A forklift moving forward with boxes",
-      "A forklift lifting boxes",
-      "A forklift moving backward with boxes",
-      "A forklift unloading boxes"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A forklift moving forward with boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_1.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the worker do in the video?",
-    "options": [
-      "The worker walks in from the outside",
-      "The worker sits down",
-      "The worker starts working",
-      "The worker talks to someone"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The worker walks in from the outside"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_1.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which object related to traffic is present in the video?",
-    "options": [
-      "Boxes",
-      "Pallet",
-      "Traffic cone",
-      "Warehouse outfit"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Traffic cone"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_1.mp4",
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "What is most likely NOT the purpose of the empty pallets behind the worker in the checkered shirt?",
-    "options": [
-      "They are used to place boxes",
-      "They are for decoration",
-      "They help the forklifts carry the boxes more efficiently",
-      "They are used to transport large packages"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "They are for decoration"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_1.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the first action that happens in the video?",
-    "options": [
-      "The worker starts working",
-      "The worker walks in from the outside",
-      "The worker talks to someone",
-      "The worker sits down"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "The worker walks in from the outside"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_1.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What can be inferred about the location of this video?",
-    "options": [
-      "It is a warehouse",
-      "It is an office building ",
-      "It is in a hospital ",
-      "It is in a break room "
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "It is a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_1.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the main activity happening in the video?",
-    "options": [
-      "People are dancing.",
-      "People are crossing in front of the forklift.",
-      "People are playing sports.\n",
-      "People are cooking."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "People are crossing in front of the forklift."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_1.mp4",
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "What potential safety hazard is depicted in the video?",
-    "options": [
-      "People are crossing in front of the forklift.",
-      "People are climbing a ladder.",
-      "People are swimming in a pool.",
-      "People are using power tools."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "People are crossing in front of the forklift."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_1.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What piece of equipment is prominently featured in the video?",
-    "options": [
-      "A crane\n",
-      "A forklift\n",
-      "A bulldozer\n",
-      "A truck"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_1.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are crossing in front of the forklift?",
-    "options": [
-      "7",
-      "9",
-      "4",
-      "3"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "3"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_1.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why does the forklift stop?",
-    "options": [
-      "To let the people cross.",
-      "The forklift malfunctioned.",
-      "The forklift was parked.",
-      "The person operating the forklift left."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To let the people cross."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_4.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the lady worker do in the video?",
-    "options": [
-      "The lady worker walks back.",
-      "The lady worker runs forward.\n",
-      "The lady worker stands still.",
-      "The lady worker sits down."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The lady worker walks back."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_4.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object is placed over the autonomous vehicle?",
-    "options": [
-      "A carton box.",
-      "A plastic box.",
-      "A thermocol box.",
-      "none of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A carton box."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_4.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What is the most possible next action if the bot moves with a high speed?",
-    "options": [
-      "Box falls down.",
-      "Box stays in place.",
-      "Box rises up.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Box falls down."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_4.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which items are not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "Yellow tape",
-      "Vehicles.",
-      "Cartons.",
-      "Pallets."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Yellow tape"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_4.mp4",
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "What would be the approximate height of the black microphone stand?",
-    "options": [
-      "3 to 5 feet.",
-      "1 to 2 feet.",
-      "5 to 8 feet.",
-      "9 to 12 feet"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "9 to 12 feet"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_4.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Where does the video take place?",
-    "options": [
-      "Office",
-      "Warehouse",
-      "Factory",
-      "Store"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_4.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What are the workers doing in the video?",
-    "options": [
-      "Packing boxes",
-      "Moving near a conveyor belt",
-      "Assembling products",
-      "Cleaning the area"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Moving near a conveyor belt"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_4.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the main object mentioned in the video description?",
-    "options": [
-      "Forklift",
-      "Conveyor belt",
-      "Pallet",
-      "Crane"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Conveyor belt"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_4.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Who are the main characters in the video?",
-    "options": [
-      "Managers",
-      "Engineers",
-      "Workers",
-      "Customers"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Workers"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_4.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many closed shutter doors can be seen in the video?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two ",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Two"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_9.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action is performed by the worker standing in front?",
-    "options": [
-      "He slides his hand across the conveyor belt",
-      "He is pushing the conveyor belt.",
-      "He repairs the conveyor belt.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "He slides his hand across the conveyor belt"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_9.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object is the worker interacting with in the video?",
-    "options": [
-      "Cartons.",
-      "A roller conveyor.",
-      "Utility.",
-      "Pallets."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A roller conveyor."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_9.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Where does the action in the video take place?",
-    "options": [
-      "Office",
-      "Warehouse",
-      "Laboratory",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_9.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What is the direction of the box on top of the pallet?",
-    "options": [
-      "Left of the pallet.",
-      "Right of the pallet.",
-      "Top right of the pallet.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Left of the pallet."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_9.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What would be the next possible action done by the worker standing a little far?",
-    "options": [
-      "Pick up the box.",
-      "Remove the hard hat.",
-      "Keep walking.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Keep walking."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_2.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "From which direction the boxes entering the scene?",
-    "options": [
-      "Left.",
-      "Front.",
-      "Right.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Left."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_2.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What would be the next possible action of the worker standing in front?",
-    "options": [
-      "Grabs the boxes.",
-      "Walks away.",
-      "Chitchat with another person.",
-      "Raise his hat."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Grabs the boxes."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_2.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What items are not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "Pallets.",
-      "Yellow tape.",
-      "Cartons.",
-      "Black stand."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Yellow tape."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_2.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where do the boxes stop?",
-    "options": [
-      "Beside the utility",
-      "Beside the lady.",
-      "Beside the microphone stand.",
-      "Beside the roller conveyor."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Beside the roller conveyor."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Specify the lady's expressions.",
-    "options": [
-      "Happy and steady.",
-      "Angry and steady.",
-      "Calm and steady.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Calm and steady."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_5.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action is the forklift performing in the video?",
-    "options": [
-      "Lifting boxes to the top shelf",
-      "Moving boxes to a different location",
-      "Lifting the fork to be underneath boxes",
-      "Lowering boxes to the ground"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Lifting the fork to be underneath boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_5.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Pick the right order of the main action in the video.",
-    "options": [
-      "The forklift picks up a box; the box falls; the forklift moves forward",
-      "The forklift's forks are extended, the forklift moves forward, the forks pick up the boxes, and moves backward",
-      "The driver adjusts the forks according to the shelf's height, then drives the forklift forward with its forks extended, and sets the fork under a box",
-      "The forklift picks up a box; the box falls; the forklift moves forward and picks up the box"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "The driver adjusts the forks according to the shelf's height, then drives the forklift forward with its forks extended, and sets the fork under a box"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_5.mp4",
-    "dimension": "OCR problems",
-    "question": "What does the text on the shirt of the man who enters the scene at the end read?",
-    "options": [
-      "SAVE HARRIS",
-      "SAVE FERRIS",
-      "GAME OVER",
-      "SAVE APPLES"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "SAVE FERRIS"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_5.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where does the scene take place?",
-    "options": [
-      "In a hospital",
-      "In a warehouse",
-      "In a school",
-      "In a resturant"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_5.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "How does the forklift position its fork underneath the boxes?",
-    "options": [
-      "By tilting the mast forward",
-      "By lowering the fork to the ground",
-      "By lifting the fork to be underneath the boxes",
-      "By extending the fork outward"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "By lifting the fork to be underneath the boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_2.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the woman wearing a brown t-shirt holding?",
-    "options": [
-      "A mobile phone",
-      "A remote control",
-      "A box",
-      "A pad"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "A remote control"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the man do in the video?",
-    "options": [
-      "He walks away from the camera",
-      "He stands still",
-      "He walks closer to the camera",
-      "He runs towards the camera"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "He walks closer to the camera"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_2.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object does the person in the yellow jacket take out of their pocket?",
-    "options": [
-      "Mobile phone",
-      "Paper",
-      "Remote",
-      "Tablet"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Mobile phone"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_2.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction is the forklift moving?",
-    "options": [
-      "Takes left turn",
-      "Takes right turn",
-      "Moves straight",
-      "Moves in reverse direction"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Moves straight"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_2.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What mood can be inferred from the man's walking in the video?",
-    "options": [
-      "Sad",
-      "Angry",
-      "Happy",
-      "Tensed"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Happy"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_3.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction is the robot moving?",
-    "options": [
-      "It moves in a circular path",
-      "It moves forward and then backwards",
-      "It moves from left to right",
-      "It remains stationary"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "It moves forward and then backwards"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_3.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many forklifts are visible in the scene?",
-    "options": [
-      "2",
-      "3",
-      "4",
-      "5"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "2"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_3.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the wheels on the cart?",
-    "options": [
-      "Black",
-      "Blue",
-      "Red",
-      "White"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Black"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_3.mp4",
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "Why is there an open space in the center of the warehouse aisle?",
-    "options": [
-      "To allow free movement of workers and machines",
-      "To keep the warehouse cooler",
-      "To separate storage areas by product type",
-      "To provide a break area for workers"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "To allow free movement of workers and machines"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_3.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Why is the plastic wrap on the box placed on the shelf?",
-    "options": [
-      "To protect items from dust and moisture",
-      "To make it easy to lift and transport",
-      "To identify damaged goods",
-      "To differentiate product categories"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "To protect items from dust and moisture"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_5.mp4",
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "Why do the jackets worn by the workers have gray straps?",
-    "options": [
-      "To enhance visibility for safety purposes",
-      "To indicate the worker's job role",
-      "To provide extra warmth in cold conditions",
-      "None of these"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "To enhance visibility for safety purposes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_5.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action does the woman perform in the video?",
-    "options": [
-      "Throwing the box",
-      "Running",
-      "Pushing the box and walking",
-      "Picking up a box"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Pushing the box and walking"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_5.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the hand truck?",
-    "options": [
-      "Yellow and Gray",
-      "Yellow and Black",
-      "Yellow",
-      "Dark Gray"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Yellow and Black"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_5.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many pallets are visible in the video?",
-    "options": [
-      "4",
-      "3",
-      "5",
-      "2"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "2"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_5.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which object is not visible in the video?",
-    "options": [
-      "Hand Truck",
-      "Forklift",
-      "Conveyor belt",
-      "Pallet"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_5.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the man doing with the forklift?",
-    "options": [
-      "Driving",
-      "Lifting",
-      "Parking",
-      "Turning it around."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Driving"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_5.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What type of vehicle is featured in the video?",
-    "options": [
-      "Car\n",
-      "Forklift\n",
-      "Truck\n",
-      "Crane"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_5.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why do the forklift and the robot stop?",
-    "options": [
-      "To avoid crashing into each other.",
-      "Both reached their destination.",
-      "The driver left the forklift.",
-      "The robot malfunctioned."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "To avoid crashing into each other."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_5.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many boxes are kept on the small robot?",
-    "options": [
-      "3",
-      "1",
-      "4",
-      "2"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "1"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_5.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the forklift?",
-    "options": [
-      "Red and orange.",
-      "Brown and Red.",
-      "Brown and orange.",
-      "Black and orange."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Brown and orange."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_7.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the forklift do in the video?",
-    "options": [
-      "Moves backward",
-      "Moves forward",
-      "Stays still",
-      "Moves sideways"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Moves forward"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_7.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Describe the attire of the person who is driving forklift.",
-    "options": [
-      "Gray t-shirt, black cap.",
-      "Black t-shirt, gray cap.",
-      "Brown t-shirt.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Gray t-shirt, black cap."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_7.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which vehicle is in motion?",
-    "options": [
-      "Autonomous vehicle.",
-      "Forklift.",
-      "Pallet jack.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Forklift."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_7.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many individuals are visible in the scene?",
-    "options": [
-      "3",
-      "4",
-      "5",
-      "0"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "5"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_7.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What would be the most possible next action of the forklift?",
-    "options": [
-      "Picking up the loads.",
-      "Moving forward.",
-      "Take a turn.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Picking up the loads."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_5.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What are the people doing in the video?",
-    "options": [
-      "Removing the boxes",
-      "Adding the boxes",
-      "Ignoring the boxes",
-      "Painting the boxes"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Removing the boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_5.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why are the boxes being removed?",
-    "options": [
-      "To clear the path for the forklift",
-      "To be stacked on the pallet on the forklift",
-      "To be organized on the floor",
-      "To fill the boxes"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To clear the path for the forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_5.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What other object can be a potential hazard once the forklift starts moving forward?",
-    "options": [
-      "Poles",
-      "The black backpack",
-      "The traffic cone",
-      "stacked boxes"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The traffic cone"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_5.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition, Scene perception",
-    "question": "What does the woman in the black jacket pick up?",
-    "options": [
-      "Four plastic wrappers",
-      "An empty box",
-      "A heavy box",
-      "The traffic cone"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Four plastic wrappers"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_5.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where is the scene set?",
-    "options": [
-      "A library",
-      "A warehouse",
-      "A park",
-      "A classroom"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_6.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Which directions do the two robots enter the frame from?",
-    "options": [
-      "From same direction",
-      "From the right and left ",
-      "From the wall",
-      "From the black boxes"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "From the right and left"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_6.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "Two robots moving around",
-      "Forklifts moving objects",
-      "People picking up objects",
-      "Vehicles passing"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Two robots moving around"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_6.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many robots move around in the scene?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Two"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_6.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Which colored robot enters the frame first?",
-    "options": [
-      "White",
-      "Black ",
-      "Blue ",
-      "Yellow"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "White"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_6.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which of these items are not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "Brown boxes",
-      "Robots",
-      "Forklifts",
-      "Black boxes"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Forklifts"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_1.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the forklift do in the video?\n\n",
-    "options": [
-      "It moves the boxes to a different shelf",
-      "It slowly takes the boxes off of the shelf",
-      "It stacks the boxes on top of each other",
-      "It leaves the boxes on the shelf"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "It slowly takes the boxes off of the shelf"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_1.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the forklift handling in the video?\n\n",
-    "options": [
-      "Pallets",
-      "Crates",
-      "Boxes",
-      "Barrels"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_1.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "How does the forklift take the boxes off the shelf?\n\n",
-    "options": [
-      "Quickly",
-      "Slowly",
-      "Erratically",
-      "Abruptly"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Slowly"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_1.mp4",
-    "dimension": "OCR problems",
-    "question": "What numbers are written on the wooden boxes in the background?",
-    "options": [
-      "02 and 05.",
-      "03 and 04 ",
-      "01 and 92",
-      "98 and 42."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "02 and 05."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_1.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "In what directions does the forklift move from the driver's perspective?",
-    "options": [
-      "Backwards and then turns left.",
-      "Backwards and then turns right.",
-      "Forwards and then turns left.",
-      "Forwards and then turns right."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Backwards and then turns left."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_0.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where does the conversation take place?",
-    "options": [
-      "In a park",
-      "In a warehouse",
-      "In an office",
-      "In a restaurant"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_0.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "How are the workers wearing safety jackets positioned relative to each other?",
-    "options": [
-      "facing their backs",
-      "facing the right side",
-      " facing the left side",
-      " facing one another"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "facing one another"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_0.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the source of light in the area where two people are conversing? ",
-    "options": [
-      "LED light",
-      "fire",
-      "sunlight",
-      "candlelight"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "LED light"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_0.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What is the red-colored equipment placed near the two men who are engaged in a conversation?",
-    "options": [
-      "electric pallet jack",
-      "microwave",
-      "pulley",
-      "forklift"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "electric pallet jack"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_0.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What type of location is featured in the video?",
-    "options": [
-      "Outdoor",
-      "Residential",
-      "Industrial",
-      "Commercial"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Industrial"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_4.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action is performed by the worker in front?",
-    "options": [
-      "The worker is walking towards the pallets.",
-      "The worker is walking opposite to the door.",
-      "Inspecting products.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The worker is walking towards the pallets."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_4.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Where does the scene take place?",
-    "options": [
-      "A warehouse.",
-      "Office.",
-      "In a casual event.",
-      "None of the event."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A warehouse."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_4.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Describe the attire of the workers.",
-    "options": [
-      "Yellow Vest and hard hat.",
-      "Black pants.",
-      "White shoes.",
-      "Orange vest and hard hat."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Yellow Vest and hard hat."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_4.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Which direction is the woman looking?",
-    "options": [
-      "Towards her right.",
-      "Towards her left.",
-      "Straight.",
-      "Downwards"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Towards her left."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_4.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action is performed by the worker standing in the doorway?",
-    "options": [
-      "Touching his shoulder.",
-      "Walking around.",
-      "Speaking.",
-      "Touching his hat."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Touching his hat."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action do the three workers take in response to the forklift?",
-    "options": [
-      "They move out of the way",
-      " They start loading the forklift",
-      "They ignore the forklift",
-      "They call for help"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "They move out of the way"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_2.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many workers are involved in the scene?",
-    "options": [
-      "1",
-      "4",
-      "3",
-      "5"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "3"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_2.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why do the workers move out of the way?",
-    "options": [
-      "To give way to the forklift to move",
-      "To start running",
-      "To start a new task",
-      "To take a break"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To give way to the forklift to move"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_2.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which equipment from the following is visible in the video?",
-    "options": [
-      "A truck",
-      "A forklift",
-      "A crane ",
-      "A conveyor belt"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_2.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the vests worn by the workers in the video?",
-    "options": [
-      "Blue",
-      "Red",
-      "Green",
-      "Pink"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Green"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_1.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What are the people in the warehouse wearing?",
-    "options": [
-      "Uniforms",
-      "Casual clothes",
-      "Protective gear",
-      "Costumes"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Casual clothes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_1.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What is the setting of the video?",
-    "options": [
-      "A park",
-      "A zoo",
-      "A warehouse",
-      "A beach"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_1.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many green poles are visible in the video?",
-    "options": [
-      "1",
-      "2",
-      "3",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "3"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_1.mp4",
-    "dimension": "Object recognition, Scene perception",
-    "question": "Where are the packages placed in the warehouse?",
-    "options": [
-      "On the floor",
-      "On pallets",
-      "Inside a truck",
-      "In hand carts"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "On pallets"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_1.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is likely to be the purpose of the people in the warehouse?",
-    "options": [
-      "They are employees on a break\n",
-      "They are visitors or non-employees\n",
-      "They are security personnel\n",
-      "They are participating in a formal event"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "They are visitors or non-employees"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_2.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction do the two individuals walk?",
-    "options": [
-      "In opposite directions",
-      "In same direction",
-      "Towards other people",
-      "Towards the wall"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In opposite directions"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_2.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What objects are not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "Brown boxes",
-      "Black boxes",
-      "Forklifts",
-      "Shelves"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Forklifts"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_2.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Where does the scene take place?",
-    "options": [
-      "In a warehouse",
-      "In a hospital",
-      "In a school",
-      "In a restaurant"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_2.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the person on the left side of the video frame wearing?",
-    "options": [
-      "Black suit",
-      "White shirt and gray pants",
-      "Brown shirt and blue pants",
-      "Blue gown"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "White shirt and gray pants"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition, Spatial perception",
-    "question": "What happens in the video?\n\n",
-    "options": [
-      "A man wearing a white shirt walks out to the left and a woman wearing a black shirt walks out to the right",
-      "A person wearing a white shirt walks out to the right",
-      "A person wearing a blue shirt walks out to the left",
-      "A person wearing a blue shirt walks out to the right"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A man wearing a white shirt walks out to the left and a woman wearing a black shirt walks out to the right"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_9.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many times does the man in a white T-shirt look at his mobile phone?",
-    "options": [
-      "3",
-      "4",
-      "2",
-      "5"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "4"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_9.mp4",
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "What is the man most likely observing?",
-    "options": [
-      "Object placed on the stand",
-      "Boxes placed on the rack",
-      "People walking ",
-      "People conversing"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Object placed on the stand"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_9.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What can be inferred about the situation by observing people in black attire walking?",
-    "options": [
-      "It's an emergency situation",
-      "It's just routine inspection",
-      "It's just a casual walk",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "It's just routine inspection"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_9.mp4",
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "What is the approximate height of the wooden box placed on the pallet?",
-    "options": [
-      "Approximate 7 feet",
-      "Approximate 6.5 feet",
-      "Approximate 8 feet",
-      "Approximate 7.5 feet"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Approximate 8 feet"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_9.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What can be inferred about the setting based on the description?",
-    "options": [
-      "It is a formal event",
-      " It is a casual setting",
-      "It is a warehouse",
-      "It is an office"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "It is a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_0.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the worker do with the box?",
-    "options": [
-      "Moves it onto another conveyor belt",
-      "Moves it off of the conveyor belt",
-      "Opens it",
-      "Leaves it on the conveyor belt"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Moves it off of the conveyor belt"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_0.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where does the worker move the box?",
-    "options": [
-      "Onto another conveyor belt",
-      " Onto a shelf",
-      "Out of sight",
-      "Into a truck"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Out of sight"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_0.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What objects are not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "Brown boxes",
-      "Black boxes",
-      "Forklifts",
-      " Conveyor belt"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Forklifts"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_0.mp4",
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "What purpose does the conveyor belt serve in the video?",
-    "options": [
-      "The belt works as a decorative item",
-      "The belt helps the box to be smoothly pushed forward",
-      "For people to use it as a slider",
-      "The belt acts as an obstruction"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The belt helps the box to be smoothly pushed forward"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_0.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the sequence of actions described?",
-    "options": [
-      "The worker moves a box onto the conveyor belt",
-      "The worker moves a box off of the conveyor belt out of sight",
-      "The worker opens a box on the conveyor belt",
-      "The worker leaves the box on the conveyor belt"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The worker moves a box off of the conveyor belt out of sight"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action is performed by the lady before setting the box down?",
-    "options": [
-      "Opens the box.",
-      "Bends down.",
-      "Picks up the box and walks over to the vehicle.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Picks up the box and walks over to the vehicle."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_3.mp4",
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "What is the color of the forklift?",
-    "options": [
-      "Black and gray.",
-      "Red and black.",
-      "Black and green.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Red and black."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_3.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What is the direction of the pallet jack?",
-    "options": [
-      "Towards the left.",
-      "Towards the right.",
-      "Towards the slight left.",
-      "Towards the slight right."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Towards the right."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_3.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which of these items is not visible in the video?",
-    "options": [
-      "Wooden blocks",
-      "Pallet jack",
-      "Wooden crate",
-      "Forklift"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Wooden blocks"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the sequence of actions performed by the lady?",
-    "options": [
-      "Bends down, picks up the box, and opens it. ",
-      "Bends down, picks up the box, and walks away.",
-      "Bends down, picks up the box, walks ahead, and places it down.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Bends down, picks up the box, walks ahead, and places it down."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_0.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the forklift doing in the video?",
-    "options": [
-      "Moving backward\n",
-      "Moving forward\n",
-      "Staying still\n",
-      "Lifting boxes"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Moving forward"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_0.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the jackets that the men are wearing?",
-    "options": [
-      "Yellow",
-      "Blue\n",
-      "Pink\n",
-      "Neon green"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Neon green"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_0.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the helmet that the man is wearing?",
-    "options": [
-      "Yellow",
-      "Neon",
-      "Pink",
-      "Beige"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Yellow"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_0.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What type of vehicle is shown in the video?\n",
-    "options": [
-      "Truck\n",
-      "Forklift\n",
-      "Crane\n",
-      "Bulldozer"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_0.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the man doing at the end of the video?",
-    "options": [
-      "Standing",
-      "Walking",
-      " Swinging",
-      "Lying down"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Walking"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_2.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is the significance of the numbers displayed on the shelf?",
-    "options": [
-      "Indicates the number of items placed on the shelf.",
-      "To identify each shelf uniquely",
-      "Indicates batch number of products",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "To identify each shelf uniquely"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_2.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "In which direction does the robot rotate?",
-    "options": [
-      "Clockwise",
-      "Counterclockwise",
-      "Moves straight",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Counterclockwise"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_2.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object is the woman holding in her hand?",
-    "options": [
-      "A roller",
-      "A mobile phone",
-      "A counter",
-      "A knife"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A roller"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of the following best describes the scene in the video?",
-    "options": [
-      "A robot carrying a box and rotating",
-      "A robot cleaning the floor",
-      "A robot dancing with a box",
-      "A robot jumping over obstacles"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A robot carrying a box and rotating"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_2.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is the setting of the video?",
-    "options": [
-      "Warehouse",
-      "Factory",
-      "Supermarket",
-      "House"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_1.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the person in white attire doing?",
-    "options": [
-      "Standing",
-      "Conversing with another person sitting on a forklift",
-      "Walking",
-      "Running"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Conversing with another person sitting on a forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_1.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What are the people standing near the alley doing?",
-    "options": [
-      "Conversing",
-      "Laughing",
-      "Gossiping",
-      "Having Lunch"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Conversing"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_1.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Who is involved in the event described?",
-    "options": [
-      "A human and a robot",
-      "A robot and a box",
-      "Two robots",
-      "A human and a box"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A robot and a box"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_1.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What objects are placed on the robot other than boxes?",
-    "options": [
-      "A plastic box and a wooden box",
-      "A plastic box filled with objects",
-      "A plastic box and a pallet",
-      "A mobile box"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A plastic box and a pallet"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_1.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What can be inferred about the robot's task?",
-    "options": [
-      "The robot was likely transporting the box",
-      "The robot was malfunctioning",
-      "The robot was assembling the box",
-      "The robot was delivering a message"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The robot was likely transporting the box"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_4.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What are the people with warehouse helmets doing?",
-    "options": [
-      "They are creating obstacles for the forklift",
-      "They are conversing with each other",
-      "They are sweeping the floor",
-      "They are working with forklifts"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "They are conversing with each other"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_4.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where is the man driving the forklift?",
-    "options": [
-      "In front of boxes",
-      "In a garden",
-      "In a warehouse",
-      "In a sea beach"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_4.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the forklift operator wearing?",
-    "options": [
-      "A uniform",
-      "A casual outfit",
-      "A medical gown",
-      "A white shirt"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A casual outfit"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_4.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What objects are not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "Brown boxes",
-      "Black boxes",
-      "Forklift",
-      "Cars"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Cars"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_4.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Which of the following best describes the man's action?",
-    "options": [
-      "Operating machinery",
-      "Playing a sport",
-      "Reading a book",
-      "Painting a picture"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Operating machinery"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_1.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the worker do with his hat?",
-    "options": [
-      "He throws it away.",
-      "He takes it off and puts it back on.",
-      "He gives it to someone else.",
-      "He loses it."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "He takes it off and puts it back on."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_1.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the sequence of the events?",
-    "options": [
-      "The worker takes the hat off, puts it back, and moves forward.",
-      "The worker takes the hat off, puts it back, and moves backward.",
-      "The worker takes the hat off, puts it back, and stay still.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "The worker takes the hat off, puts it back, and moves backward."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_1.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What safety gear is worn by the workers?",
-    "options": [
-      "Hard hat and vest.",
-      "Gloves",
-      "Glasses",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Hard hat and vest."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_1.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many pallets are visible in the scene?",
-    "options": [
-      "2",
-      "3",
-      "1",
-      "5"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "5"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_1.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What can be inferred about the setting based on the worker's action?",
-    "options": [
-      "Warehouse.",
-      "Formal event.",
-      "Casual environment.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Warehouse."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the worker in the red-and-black checkered shirt doing in the video?\n\n",
-    "options": [
-      "Working on a computer",
-      "Talking to a colleague",
-      "Looking at his phone ",
-      "Reading a book"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Looking at his phone"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the woman in the yellow hat doing?",
-    "options": [
-      "Moving her hands on the conveyor belt.",
-      "Operating a forklift.",
-      "Picking boxes.",
-      "Holding a tripod stand."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Moving her hands on the conveyor belt."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_3.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Where are the workers likely to be?\n\n",
-    "options": [
-      "At home",
-      "In a park",
-      "Warehouse ",
-      "In a restaurant\n\n"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_3.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is placed just behind the woman wearing the yellow hat?",
-    "options": [
-      "Pallets.",
-      "Forklift.",
-      "Tripod stand.",
-      "Conveyor belt."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Pallets."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the woman in the black and gray top doing?",
-    "options": [
-      "Look at a paper.",
-      "Walking across the room.",
-      "Picking up boxes.",
-      "Holding a tripod stand."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Look at a paper."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_8.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the worker at the last do in the video?",
-    "options": [
-      "Moves a box off of the conveyor belt.",
-      "Places a box on the conveyor belt.",
-      "Inspects a box on the conveyor belt.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Moves a box off of the conveyor belt."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_8.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "Who exits the scene first?",
-    "options": [
-      "The worker.",
-      "The man in the white, full-sleeved T-shirt.",
-      "The lady.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The man in the white, full-sleeved T-shirt."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_8.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What would be the next possible action done by the worker who is in the front?",
-    "options": [
-      "Keeps walking towards the direction of the roller conveyor.",
-      "Lifts up the box.",
-      "Removes the hard hat.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Keeps walking towards the direction of the roller conveyor."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_8.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people walks out of frame?",
-    "options": [
-      "1",
-      "3",
-      "2",
-      "0"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "3"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_8.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What is the direction of the pallet truck in reference to the man wearing a red and black checked shirt?",
-    "options": [
-      "In front of the man.",
-      "Man's right.",
-      "Man's left.",
-      "Behind the man."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In front of the man."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_0.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are wearing a black jacket?",
-    "options": [
-      "2",
-      "3",
-      "1",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "2"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_0.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What actions are performed by the individuals in the scene?",
-    "options": [
-      "Speaking and walking.",
-      "Lifting up cartons.",
-      "Inspecting.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Speaking and walking."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_0.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object is held by the woman in the gray t-shirt?",
-    "options": [
-      "White box.",
-      "White book",
-      "White sheets.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "White sheets."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_0.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Who was the first to walk into the scene?",
-    "options": [
-      "The man in white.",
-      "The man in black.",
-      "The woman in gray.",
-      "The woman in black."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The man in white."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_0.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which items are not visible throughout the video?",
-    "options": [
-      "Plastic wraps.",
-      "Microphone stand.",
-      "Pallets.",
-      "Pallet jack."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Pallet jack."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_7.mp4",
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "Why are the workers wearing hard hats?",
-    "options": [
-      "To protect themselves from falling objects and injuries",
-      "To indicate their job roles in the warehouse",
-      "To stay warm in cold conditions",
-      "To follow the office dress code"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "To protect themselves from falling objects and injuries"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_7.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What is the position of the two stands visible in the frame?",
-    "options": [
-      "Both stands are placed parallel to each other",
-      "The stands are positioned diagonally across from each other",
-      "One stand is placed on top of the other",
-      "One stand is placed behind the other"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "One stand is placed behind the other"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_7.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object are the man and woman holding while they are walking?",
-    "options": [
-      "Box",
-      "Paper",
-      "Mobile",
-      "File"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Paper"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_7.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What activity are the man and woman in black attire engaged in?",
-    "options": [
-      "Running",
-      "Walking and conversing",
-      "Picking up an object",
-      "Pointing towards a box"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Walking and conversing"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_7.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What item is positioned above the stand?",
-    "options": [
-      "Camera",
-      "Mobile",
-      "Drone",
-      "Handicam"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Camera"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_1.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many times did the woman pick up the brown box?",
-    "options": [
-      "Once",
-      "Twice",
-      "Thrice",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Twice"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_1.mp4",
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "In which direction does the black object move after the woman places the brown box on it for the second time?",
-    "options": [
-      "Forward",
-      "Backward",
-      "Sideways",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Backward"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_1.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition, Scene perception",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "A woman picking up a brown box and putting it on a black object",
-      "A black object moving around",
-      "Both A and B",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Both A and B"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_0.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is happening in the scene?",
-    "options": [
-      "A small robot carrying a brown box",
-      "People carrying brown boxes",
-      "Vehicles passing",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A small robot carrying a brown box"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_0.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where is the little black robot moving to?",
-    "options": [
-      "Towards a forklift",
-      "Towards people",
-      "Towards a vehicle",
-      "Towards a wall"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Towards people"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_0.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many times does the black robot turn in the scene?",
-    "options": [
-      "Once",
-      "Twice",
-      "Thrice",
-      "Zero"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Twice"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_0.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Where does the scene take place?",
-    "options": [
-      "In a hospital",
-      "In a school",
-      "In a warehouse",
-      "In a restaurant"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In a warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_0.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What objects are not visible in the scene?",
-    "options": [
-      "Brown boxes",
-      "Conveyor belt ",
-      "Small black robot",
-      "metal shelves"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Conveyor belt"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_4.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the forklift do in the video?",
-    "options": [
-      " It moves forward",
-      " It lifts its arm and inserts it into a shelf of boxes",
-      "It lowers its arm",
-      " It rotates in place"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "It lifts its arm and inserts it into a shelf of boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_4.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where does the forklift places it arms ?",
-    "options": [
-      "Randomly in the air",
-      "On the floor",
-      "Into the designated slots on the shelf of boxes",
-      "Into a nearby empty space"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Into the designated slots on the shelf of boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_4.mp4",
-    "dimension": "Spatial reasoning",
-    "question": "How does the positioning of the forklift's arms affect the stability of the boxes on the shelf?",
-    "options": [
-      "Positioning of the arms does not matter",
-      "Proper alignment ensures the boxes are placed securely without risk of falling",
-      "The positions of arms does not matter as long as the boxes are not lifted",
-      "Placing the arms too high will cause the boxes to fall down"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Hard",
-    "gt": "Proper alignment ensures the boxes are placed securely without risk of falling"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_4.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the T-shirt the man is wearing?",
-    "options": [
-      "Gray",
-      "Green",
-      "Brown",
-      "Black"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Gray"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_4.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What is the likely purpose of the forklift's action?",
-    "options": [
-      "To move the boxes",
-      "To clean the shelf",
-      "To repair the shelf",
-      "To measure the boxes"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To move the boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_1.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Where does the video take place?",
-    "options": [
-      "Office",
-      "Warehouse",
-      "Factory",
-      "Store"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_1.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many workers are near the conveyor belt?\n\n",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Four"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_1.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "How is the behavior of the people in the video?",
-    "options": [
-      "Carefree and reckless.",
-      "Focused.",
-      "Methodical.",
-      "Happy"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Happy"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_1.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What equipment is shown in the video?\n\n",
-    "options": [
-      "Forklift",
-      "Conveyor belt\n",
-      "Pallet jack",
-      "Crane"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Conveyor belt"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_1.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What is the likely purpose of the workers' activity?",
-    "options": [
-      "To inspect the conveyor belt",
-      "To repair the conveyor belt",
-      "To manage the flow of items on the conveyor belt",
-      "To clean the conveyor belt"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "To manage the flow of items on the conveyor belt"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_6.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why does the worker in front move away?",
-    "options": [
-      "To help the other man.",
-      "To give him space to walk.",
-      "To make a call.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To give him space to walk."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_6.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the man do with the box?",
-    "options": [
-      "He leaves it on the floor.",
-      "He pushes it across the conveyor belt.",
-      "He opens it.",
-      "He handed it over to the worker."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "He pushes it across the conveyor belt."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_6.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Where does the man place the box?",
-    "options": [
-      "On the pallets.",
-      "On a roller conveyor.",
-      "On the utility",
-      "On the ground."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "On a roller conveyor."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_6.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What distinguishes the other two people from the worker in terms of appearance?",
-    "options": [
-      "Safety gear.",
-      "Color of the shoes.",
-      "Complexion.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Safety gear."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_6.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "From which direction is the maximum source of natural light coming from?",
-    "options": [
-      "Right.",
-      "Left.",
-      "Front.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Front."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_2.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction do people walk out of the way?",
-    "options": [
-      "To the right",
-      "To the left",
-      "Straight ahead",
-      "Backwards"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To the left"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action are the people taking in the video?",
-    "options": [
-      "Running",
-      "Standing still",
-      "Walking out of the way",
-      "Sitting down"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Walking out of the way"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_2.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Judging by the outdoors, what time of the day is it?",
-    "options": [
-      "Dusk",
-      "Midday",
-      "Evening",
-      "Midnight"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Midday"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_2.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why might people be walking out of the way to the left?",
-    "options": [
-      "To avoid an obstacle",
-      "To greet someone",
-      "To take a photo",
-      "To sit down"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "To avoid an obstacle"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_2.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "Why is the forklift in a standstill motion?",
-    "options": [
-      "The machine is broken",
-      "There is a wall",
-      "People are standing on the pathway",
-      "The machine needs to turn back"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "People are standing on the pathway"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_4.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the setting of the video?\n\n",
-    "options": [
-      "A park",
-      "A warehouse",
-      "A beach",
-      "A school"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_4.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What do the majority of objects in the video appear to be?",
-    "options": [
-      "Brown and black boxes",
-      "Forklifts",
-      "Robots",
-      "Vehicles"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Brown and black boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_4.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Which of the following best describes the visual elements in the video?\n\n",
-    "options": [
-      "Moving objects",
-      "Static objects",
-      "Animated characters",
-      "Flashing lights"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Static objects"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_4.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many black metal rods with stands are visible in the scene?",
-    "options": [
-      "One",
-      "Two",
-      "Three",
-      "Four"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Two"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_4.mp4",
-    "dimension": "OCR problems",
-    "question": "Which signs can be found on the shelves in the scene?",
-    "options": [
-      "Caution signs",
-      "Sideways signs",
-      "Upwards and downwards signs",
-      "No signs"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Upwards and downwards signs"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_3.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where are the individuals heading towards at the end of the video?",
-    "options": [
-      "Towards the forklift",
-      "Towards the boxes lying on the floor",
-      "To pick up the backpack",
-      "Towards a green pole"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Towards the boxes lying on the floor"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_3.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where are the boxes located in the video?",
-    "options": [
-      "On the table",
-      "On the floor",
-      "On the shelf",
-      "In the closet"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "On the floor"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_3.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What activities take place in the video?",
-    "options": [
-      "A man drives a forklift towards the boxes, stops, and few individuals enter, and walk towards the boxes",
-      "A man drives a forklift towards the boxes and stops",
-      "A few individuals enter and walk towards the boxes",
-      "Few individuals walk towards the boxes and pick them up"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A man drives a forklift towards the boxes, stops, and few individuals enter, and walk towards the boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_3.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Which of the following is most likely true about the setting of the video?",
-    "options": [
-      "It is a storage area",
-      "It is a kitchen",
-      "It is a bathroom",
-      "It is a garden"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "It is a storage area"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_910_3.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many people are spotted throughout the video?",
-    "options": [
-      "4",
-      "5",
-      "6",
-      "7"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "6"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What action is performed by the worker standing in the front?",
-    "options": [
-      "Staring at the other worker.",
-      "Looking at his phone.",
-      "Looking at his watch.",
-      "Scrolling on the phone."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Looking at his phone."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_2.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What safety gear is worn by the workers?",
-    "options": [
-      "Vest and glasses.",
-      "Hard hat and glasses.",
-      "Vest and hard hat.",
-      "Boots and glasses"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Vest and hard hat."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_2.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many pallets are visible in the scene?",
-    "options": [
-      "3",
-      "5",
-      "9",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "9"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_2.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What items are not visible in the frame?",
-    "options": [
-      "Pallets.",
-      "Utility.",
-      "Safety cones.",
-      "Yellow tape."
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Yellow tape."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_2.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What is the direction of the pallet truck in reference to the person wearing a red and black checked shirt?",
-    "options": [
-      "In front of the man.",
-      "Man's left.",
-      "Man's right.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "In front of the man."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_0.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the man driving in the video?",
-    "options": [
-      "A car",
-      " A forklift",
-      "A bicycle",
-      "A truck"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_0.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many workers are in front of the man driving the forklift?",
-    "options": [
-      "1",
-      "2",
-      "3",
-      "4"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "3"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_0.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is the setting of the video?",
-    "options": [
-      "In hospital",
-      "In hotel",
-      "In mall",
-      "Inside warehouse"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Inside warehouse"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_0.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is kept on the shelves?",
-    "options": [
-      "Boxes",
-      "Books",
-      "Travelling bags",
-      "Clothes"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Boxes"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_0.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of hats worn by the workers standing on the floor?",
-    "options": [
-      "Blue",
-      "Black",
-      "Yellow",
-      "Red"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Yellow"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_5.mp4",
-    "dimension": "Action reasoning",
-    "question": "What caused the box to fall from the vehicle?",
-    "options": [
-      "Vehicle's movement.",
-      "Lady moves the vehicle.",
-      "Box falls automatically.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Vehicle's movement."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_5.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many individuals are visible in the scene?",
-    "options": [
-      "3",
-      "2",
-      "5",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "2"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_5.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What safety gear is used by the workers?",
-    "options": [
-      "Glasses.",
-      "Boots",
-      "Hard hats and vests.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Hard hats and vests."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_5.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "Which vehicle is in motion?",
-    "options": [
-      "Pallet jack.",
-      "Fork lift.",
-      "Autonomous vehicle.",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "Autonomous vehicle."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_5.mp4",
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "What would be the approximate height of the brown container placed behind the microphone stand?",
-    "options": [
-      "9 to 13 feet",
-      "6 to 8 feet",
-      "14 to 15 feet",
-      "None of the above."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "9 to 13 feet"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_2.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the forklift do in the video?",
-    "options": [
-      "Moves forward and turns sideways.",
-      "Moves backward and turns sideways.",
-      "Moves forward and backward.",
-      "Move sideways and stop."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Moves forward and turns sideways."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_2.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction does the forklift move?",
-    "options": [
-      "Backward\n",
-      "Forward\n",
-      "Left\n",
-      "Right"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Forward"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_2.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the main object in the video?",
-    "options": [
-      "A car\n",
-      "A forklift\n",
-      "A truck\n",
-      "A crane"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A forklift"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_2.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the man's clothes?",
-    "options": [
-      "White",
-      "Black",
-      "Gray",
-      "Blue"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Gray"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_300_2.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What is happening in the video?",
-    "options": [
-      "The forklift is carrying boxes to keep them.",
-      "The forklift is lifting boxes to keep them.",
-      "The forklift is moving forward while holding the boxes.",
-      "The forklift is transporting the boxes."
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The forklift is carrying boxes to keep them."
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_4.mp4",
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "What object is the woman holding?",
-    "options": [
-      "Barcode scanning machine",
-      "Labelling machine",
-      "Cello tape gun",
-      "Temperature checking machine"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Cello tape gun"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_4.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the man in the full length black sleeved shirt and blue pants doing?",
-    "options": [
-      "Picking up objects",
-      "Turning pages",
-      "Walking",
-      "Speaking"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Turning pages"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_4.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What is the yellow robot carrying?",
-    "options": [
-      "Box",
-      "Tables",
-      "Papers",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Box"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_4.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "What is the position of the two stands visible in the frame?",
-    "options": [
-      "Both stands are placed parallel to each other",
-      "One stand is placed behind the other",
-      "The stands are positioned diagonally across from each other",
-      "One stand is placed on top of the other"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "The stands are positioned diagonally across from each other"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_4.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the forklift?",
-    "options": [
-      "Yellow",
-      "White",
-      "Black",
-      "Red"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Yellow"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the man do in the video?",
-    "options": [
-      "He takes the box off the robot.",
-      "He puts the box back on the robot.",
-      "He opens the box.",
-      "He moves the robot."
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "He puts the box back on the robot."
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_3.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What object is involved in the man's action?",
-    "options": [
-      "A book",
-      "A box",
-      "A bag",
-      "A bottle"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A box"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_3.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Who is performing the action in the video?",
-    "options": [
-      "A woman\n",
-      "A child\n",
-      "A man\n",
-      "A robot"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A man"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_3.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What is the color of the boxes?",
-    "options": [
-      "Yellow",
-      "Blue",
-      "Pink",
-      "Brown"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Brown"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_2925_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What does the man do?",
-    "options": [
-      "Walk",
-      "Run",
-      "Climb",
-      "Drive"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Walk"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_5.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What are the workers doing in the video?",
-    "options": [
-      "Moving a box across the conveyor belt",
-      "Assembling a machine",
-      "Cleaning the conveyor belt",
-      "Packing items into a box"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Moving a box across the conveyor belt"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_5.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "In which direction are the workers moving the box?",
-    "options": [
-      "From right to left",
-      "From left to right",
-      "From top to bottom",
-      "From bottom to top"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "From left to right"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_5.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What are the numbers above the closed shutter doors?",
-    "options": [
-      "4 and 5",
-      "5 and 6 \n",
-      "6 and 7",
-      "7 and 8"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "4 and 5"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_5.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Where is the action taking place in the video?",
-    "options": [
-      "In an office",
-      "In a warehouse",
-      "On a conveyor belt",
-      "In a parking lot"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "On a conveyor belt"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_5.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Who is involved in the action described in the video?",
-    "options": [
-      "Engineers",
-      "Workers",
-      "Managers",
-      "Customers"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Workers"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_6.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "What color shirt is the man wearing?",
-    "options": [
-      "Red",
-      "Blue",
-      "Black",
-      "White"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Black"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_6.mp4",
-    "dimension": "Spatial perception",
-    "question": "Which direction does the man look, after entering the scene?",
-    "options": [
-      "Right",
-      "Left",
-      "Up",
-      "Down"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Left"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_6.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "What will most likely happen when the forks of the forklift come out from the shelves?",
-    "options": [
-      "They will be broken",
-      "They will pick up a box",
-      "They will damage the shelf",
-      "They will move sideways"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "They will pick up a box"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_6.mp4",
-    "dimension": "Scene perception",
-    "question": "Which gate number is NOT visible in the video?",
-    "options": [
-      "3",
-      "4",
-      "2",
-      "5"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Medium",
-    "gt": "2"
-  },
-  {
-    "q_uid": "Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_6.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the primary action taking place in the scene?",
-    "options": [
-      "A man in a black shirt walks to the left",
-      "A man in a black shirt runs to the right",
-      "A woman in a red dress walks to the left",
-      "A child in a blue jacket runs to the right"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "A man in a black shirt runs to the right"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_3.mp4",
-    "dimension": "Action Recognition",
-    "question": "What is the main activity taking place in the video?",
-    "options": [
-      " Workers are assembling products",
-      "Workers are moving boxes down a conveyor belt",
-      "Workers are cleaning the factory floor",
-      "Workers are taking a break"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Workers are moving boxes down a conveyor belt"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_3.mp4",
-    "dimension": "Counting problems",
-    "question": "How many boxes does the woman push through the conveyor belt?",
-    "options": [
-      "2",
-      "4",
-      "3",
-      "1"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "3"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_3.mp4",
-    "dimension": "Attribute perception",
-    "question": "Describe the person's attire standing at the end of the conveyer belt.",
-    "options": [
-      "Blue shirt and gray pants",
-      "White T-shirt and black pants",
-      "Black full-sleeve and blue jeans",
-      "Gray shirt and blue pants"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Black full-sleeve and blue jeans"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_3.mp4",
-    "dimension": "Object recognition",
-    "question": "What type of conveyor belt is used in the video clip?",
-    "options": [
-      "Roller Conveyor",
-      "Screw Conveyor",
-      "Anti-Static Conveyor",
-      "Spiral metal Conveyor"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Roller Conveyor"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_1890_3.mp4",
-    "dimension": "Object reasoning",
-    "question": "What made the man drop the first box?",
-    "options": [
-      "Pushed by another person from the conveyor belt.",
-      "Dropped while picking up.",
-      "Thrown by another person.",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "Dropped while picking up."
-  }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/metrics_temporal_filtered_ss.json b/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/metrics_temporal_filtered_ss.json
deleted file mode 100644
index d8f3aa978003b3706ad4f96a1e35913cc5097336..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/metrics_temporal_filtered_ss.json
+++ /dev/null
@@ -1,260 +0,0 @@
-[
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "Which of the following is true according to the segment?",
-    "options": [
-      "everyone is holding something",
-      "some people may have empty hands",
-      "no one is carrying a laptop",
-      "only one person at a time can leave the room"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "some people may have empty hands",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "In the scene, what caused the transparent gate to open?",
-    "options": [
-      "A man touching a metal part of the transparent gate",
-      "A man scanning a card beside the transparent gate",
-      "The door opens automatically as the person approaches",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "A man touching a metal part of the transparent gate",
-    "q_uid": "GX010071_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "In the scene, what is causing the transparent gates to open?",
-    "options": [
-      "People scanning cards beside the transparent doors",
-      "People clicking a button beside the transparent doors",
-      "It senses a person approaching and opens automatically",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "It senses a person approaching and opens automatically",
-    "q_uid": "GX010032_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "What is causing the transparent gates to open?",
-    "options": [
-      "People scanning cards beside the gates",
-      "People pushing a button beside the gates",
-      "When someone approaches, the gate automatically opens after detecting their presence",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "When someone approaches, the gate automatically opens after detecting their presence",
-    "q_uid": "GX010014_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "Why was the person wearing a black T-shirt stopped by others near the door?",
-    "options": [
-      "was for higher level",
-      "had a no-black shirts policy",
-      "privacy purpose",
-      "both a and c"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "both a and c",
-    "q_uid": "GX010031_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "Why did the door on the right close?",
-    "options": [
-      "A person pulling the door",
-      "A person pushing the door",
-      "A person rotating the door handle",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "A person pulling the door",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_6.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "In the scene, what is causing the turnstiles to open?",
-    "options": [
-      "People pushing a button beside the turnstile",
-      "People scanning cards beside the turnstile",
-      "When someone approaches the turnstile, it detects their presence and opens automatically",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "When someone approaches the turnstile, it detects their presence and opens automatically",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_2.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "What caused the door to close?",
-    "options": [
-      "The door being closed automatically",
-      "A person closing the door",
-      "A person scanning a card beside the door",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "A person closing the door",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_8.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "What is the least likely reason the person stood alone, folding his hands, before others?",
-    "options": [
-      "had permission to exit early",
-      "finished the work early",
-      "skipped a meeting and reached early",
-      "a secret force pulled him ahead"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "a secret force pulled him ahead",
-    "q_uid": "GX010070_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "What caused the door to close?",
-    "options": [
-      "closed automatically",
-      "a man pushing the door",
-      "a man pulling the door",
-      "none of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "a man pulling the door",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_5.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "What caused the transparent gate to open and close?",
-    "options": [
-      "People open and close it manually",
-      "The gate has sensors",
-      "There is a switch near the gate",
-      "The gate opens and closes randomly"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "The gate has sensors",
-    "q_uid": "GX010012_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "What caused the transparent doors to open in the video segment?",
-    "options": [
-      "A vehicle passing through",
-      "A man scanning a card beside the transparent doors",
-      "Objects passing through",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "A man scanning a card beside the transparent doors",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_1.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "What caused the door to open?",
-    "options": [
-      "A person swiping a card beside the door",
-      "A person pushing the door",
-      "Both a and b",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Both a and b",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_3.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "What caused the door to open?",
-    "options": [
-      "A person scanning a card beside the door",
-      "A person rotating the door handle and pushing the door",
-      "Both a and b",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Both a and b",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_7.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "When the first person walked up to the transparent door, why did it open?",
-    "options": [
-      "The person scanned a card beside the door",
-      "The door detects the person and automatically opens",
-      "The person clicked a button beside the door",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "B",
-    "gt": "The door detects the person and automatically opens",
-    "q_uid": "GX010030_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "Why does the man wearing the black outfit near the door push a small card against the black object on the white wall beside the door?",
-    "options": [
-      "To change the color of the wall",
-      "To break the door open",
-      "To gain access to the room and unlock the door",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "To gain access to the room and unlock the door",
-    "q_uid": "GX010029_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "Did two people in the video tailgate?",
-    "options": [
-      "Yes",
-      "No"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "gt": "Yes",
-    "q_uid": "GX010069_Clip_4.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "What caused the people who entered the room to close the door twice?",
-    "options": [
-      "maintain privacy",
-      "avoid distractions",
-      "focus on work",
-      "all of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "all of the above",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_9.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "What caused the third person not to punch his card while entering the room?",
-    "options": [
-      "forgot his card",
-      "had no card",
-      "Forgot to punch the card",
-      "all of the above"
-    ],
-    "gt_option": "D",
-    "gt": "all of the above",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_9.mp4"
-  },
-  {
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "What caused the door to open?",
-    "options": [
-      "A man swiping a card beside the door",
-      "A man rotating the door handle and pushing the door",
-      "Both a and b",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "C",
-    "gt": "Both a and b",
-    "q_uid": "GX010011_Clip_4.mp4"
-  }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/metrics_temporal_wo_ss.json b/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/metrics_temporal_wo_ss.json
deleted file mode 100644
index 0a72f24575a4f72b5538e07c46d05e1f2b8d6a15..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/VQA/data_jsons/metric_jsons/metrics_temporal_wo_ss.json
+++ /dev/null
@@ -1,30 +0,0 @@
-[
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_0.mp4",
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "What caused the box to fall?",
-    "options": [
-      "The black object under the box moves away",
-      "A person hits the box",
-      "An object hits the box",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The black object under the box moves away"
-  },
-  {
-    "q_uid": "concat_wh_52_0_1.mp4",
-    "dimension": "Temporal reasoning",
-    "question": "What caused the box to fall?",
-    "options": [
-      "The box is not properly placed on the moving black object",
-      "A person hitting the box",
-      "An object hits the box",
-      "None of the above"
-    ],
-    "gt_option": "A",
-    "difficulty": "Easy",
-    "gt": "The box is not properly placed on the moving black object"
-  }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/annotation_count_matrix.csv b/annotations/annotation_count_matrix.csv
deleted file mode 100644
index 7f9b67a958fa18e01c019961d81837feff820259..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/annotation_count_matrix.csv
+++ /dev/null
@@ -1,313 +0,0 @@
-video,VQA,DVC,Temporal,2D_BBOX,Total
-1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z.mp4,4,7,0,0,11
-1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z.mp4,4,25,0,0,29
-1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z.mp4,4,19,0,0,23
-1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z.mp4,3,12,0,0,15
-1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_(1).mp4,5,0,0,0,5
-1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA.mp4,5,8,8,0,21
-10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed.mp4,4,5,5,0,14
-5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4,5,10,10,0,25
-5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4,5,39,40,0,84
-5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4,5,16,16,0,37
-5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4,4,15,15,0,34
-5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4,1,18,18,0,37
-5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed.mp4,6,4,4,0,14
-5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed.mp4,5,1,1,0,7
-9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4,4,2,2,0,8
-9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed.mp4,3,5,5,0,13
-C0065-QA.m4v,0,0,0,24395,24395
-GX010011_Clip_1.mp4,3,7,7,0,17
-GX010011_Clip_10.mp4,2,10,10,0,22
-GX010011_Clip_11.mp4,2,5,5,0,12
-GX010011_Clip_2.mp4,2,5,5,0,12
-GX010011_Clip_3.mp4,4,4,4,0,12
-GX010011_Clip_4.mp4,3,3,3,0,9
-GX010011_Clip_5.mp4,2,3,3,0,8
-GX010011_Clip_6.mp4,6,6,6,0,18
-GX010011_Clip_7.mp4,2,2,2,0,6
-GX010011_Clip_8.mp4,2,5,5,0,12
-GX010011_Clip_9.mp4,4,5,5,0,14
-GX010012_Clip_1.mp4,5,12,12,0,29
-GX010012_Clip_2.mp4,4,12,12,0,28
-GX010012_Clip_3.mp4,5,9,9,0,23
-GX010012_Clip_4.mp4,3,2,2,0,7
-GX010012_Clip_5.mp4,2,3,3,0,8
-GX010013_Clip_1.mp4,5,3,3,0,11
-GX010013_Clip_2.mp4,3,2,2,0,7
-GX010013_Clip_3.mp4,3,9,9,0,21
-GX010013_Clip_4.mp4,4,6,6,0,16
-GX010013_Clip_5.mp4,4,5,5,0,14
-GX010013_Clip_6.mp4,4,5,5,0,14
-GX010013_Clip_7.mp4,3,14,14,0,31
-GX010014_Clip_1.mp4,7,9,9,0,25
-GX010014_Clip_2.mp4,1,3,3,0,7
-GX010029_Clip_1.mp4,4,7,7,0,18
-GX010029_Clip_10.mp4,4,7,7,0,18
-GX010029_Clip_11.mp4,2,3,3,0,8
-GX010029_Clip_2.mp4,8,3,3,0,14
-GX010029_Clip_3.mp4,2,2,2,0,6
-GX010029_Clip_4.mp4,2,3,3,0,8
-GX010029_Clip_5.mp4,4,3,3,0,10
-GX010029_Clip_6.mp4,7,5,5,0,17
-GX010029_Clip_7.mp4,3,1,1,0,5
-GX010029_Clip_8.mp4,2,6,6,0,14
-GX010029_Clip_9.mp4,3,5,5,0,13
-GX010030_Clip_1.mp4,3,15,15,0,33
-GX010030_Clip_2.mp4,6,10,10,0,26
-GX010030_Clip_3.mp4,4,8,8,0,20
-GX010030_Clip_4.mp4,4,4,4,0,12
-GX010030_Clip_5.mp4,1,6,6,0,13
-GX010031_Clip_1.mp4,3,2,2,0,7
-GX010031_Clip_2.mp4,5,2,2,0,9
-GX010031_Clip_3.mp4,3,9,9,0,21
-GX010031_Clip_4.mp4,3,3,3,0,9
-GX010031_Clip_5.mp4,4,6,6,0,16
-GX010031_Clip_6.mp4,3,4,4,0,11
-GX010031_Clip_7.mp4,2,8,8,0,18
-GX010032_Clip_1.mp4,3,10,10,0,23
-GX010032_Clip_2.mp4,3,4,4,0,11
-GX010069_Clip_1.mp4,4,4,4,0,12
-GX010069_Clip_10.mp4,2,7,7,0,16
-GX010069_Clip_11.mp4,2,4,4,0,10
-GX010069_Clip_2.mp4,3,6,6,0,15
-GX010069_Clip_3.mp4,4,3,3,0,10
-GX010069_Clip_4.mp4,4,4,4,0,12
-GX010069_Clip_5.mp4,4,3,3,0,10
-GX010069_Clip_6.mp4,3,4,4,0,11
-GX010069_Clip_7.mp4,1,1,1,0,3
-GX010069_Clip_8.mp4,4,3,3,0,10
-GX010069_Clip_9.mp4,3,4,4,0,11
-GX010070.mp4,2,5,5,0,12
-GX010070_Clip_1.mp4,3,8,8,0,19
-GX010070_Clip_2.mp4,3,10,10,0,23
-GX010070_Clip_3.mp4,4,7,7,0,18
-GX010070_Clip_4.mp4,4,2,2,0,8
-GX010071_Clip_1.mp4,4,1,1,0,6
-GX010071_Clip_2.mp4,4,2,2,0,8
-GX010071_Clip_3.mp4,3,6,6,0,15
-GX010071_Clip_4.mp4,4,3,3,0,10
-GX010071_Clip_5.mp4,4,3,3,0,10
-GX010071_Clip_6.mp4,3,5,5,0,13
-GX010071_Clip_7.mp4,4,8,8,0,20
-GX010072_Clip_1.mp4,8,13,13,0,34
-GX010072_Clip_2.mp4,4,6,6,0,16
-IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4,0,0,0,2016,2016
-IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4,0,0,0,993,993
-Security_3.mp4,6,36,36,0,78
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245.mp4,0,7,7,0,14
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_0.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_1.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_2.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_3.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_4.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_5.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_6.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200.mp4,0,11,11,0,22
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_0.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_1.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_10.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_2.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_3.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_4.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_5.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_6.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_7.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_8.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_9.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638.mp4,0,8,8,0,16
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_0.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_1.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_2.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_3.mp4,4,0,0,0,4
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_4.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_5.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_6.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_7.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40.mp4,0,5,5,0,10
-Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_0.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_1.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_2.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_3.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_4.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4,0,5,5,0,10
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_0.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_1.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_2.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_3.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_4.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500.mp4,0,3,3,0,6
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_0.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_1.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_2.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100.mp4,0,7,7,0,14
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_0.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_1.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_2.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_3.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_4.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_5.mp4,5,0,0,0,5
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_6.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_0.mp4,0,9,9,0,18
-concat_wh_52_0_0.mp4,4,0,0,0,4
-concat_wh_52_0_1.mp4,4,0,0,0,4
-concat_wh_52_0_2.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_0_3.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_0_4.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_0_5.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_0_6.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_0_7.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_0_8.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_1890.mp4,0,10,10,0,20
-concat_wh_52_1890_0.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_1890_1.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_1890_2.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_1890_3.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_1890_4.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_1890_5.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_1890_6.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_1890_7.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_1890_8.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_1890_9.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_2925.mp4,0,7,7,0,14
-concat_wh_52_2925_0.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_2925_1.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_2925_2.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_2925_3.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_2925_4.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_2925_5.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_2925_6.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_300.mp4,0,4,4,0,8
-concat_wh_52_300_0.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_300_1.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_300_2.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_300_3.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_910.mp4,0,7,7,0,14
-concat_wh_52_910_0.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_910_1.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_910_2.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_910_3.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_910_4.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_910_5.mp4,5,0,0,0,5
-concat_wh_52_910_6.mp4,5,0,0,0,5
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.mp4,5,0,4,0,9
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.mp4,5,0,4,0,9
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3.mp4,2,0,4,0,6
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4.mp4,1,0,5,0,6
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1.mp4,4,0,3,0,7
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2.mp4,5,0,2,0,7
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3.mp4,4,0,3,0,7
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4.mp4,3,0,3,0,6
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.mp4,5,0,7,0,12
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.mp4,5,0,4,0,9
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3.mp4,1,0,4,0,5
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4.mp4,1,0,5,0,6
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1.mp4,2,0,5,0,7
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2.mp4,5,0,3,0,8
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.mp4,4,0,5,0,9
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1.mp4,3,0,5,0,8
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.mp4,10,0,5,0,15
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3.mp4,3,0,3,0,6
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.mp4,10,0,3,0,13
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.mp4,15,0,2,0,17
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv2.mp4,3,0,2,0,5
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv3.mp4,3,0,2,0,5
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv4.mp4,4,0,2,0,6
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv1.mp4,4,0,2,0,6
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv4.mp4,2,0,2,0,4
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.mp4,3,0,9,0,12
-drivesim___Collision___Real___Collision_1.mp4,4,0,4,0,8
-drivesim___Collision___Real___Collision_2.mp4,4,0,2,0,6
-drivesim___Collision___Real___Collision_3.mp4,3,0,3,0,6
-drivesim___Collision___Real___Collision_4.mp4,5,0,1,0,6
-drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4,5,0,16,0,21
-drivesim___Collision___Real___Collision_6.mp4,5,0,8,0,13
-drivesim___Collision___Real___Collision_7.mp4,6,0,5,0,11
-drivesim___Hazard___cctv_1.mp4,4,0,5,0,9
-drivesim___Hazard___cctv_2.mp4,5,0,10,0,15
-drivesim___Hazard___cctv_3.mp4,4,0,5,0,9
-drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_0.mp4,3,0,2,0,5
-drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6.mp4,5,0,2,0,7
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0.mp4,3,0,3,0,6
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1.mp4,3,0,3,0,6
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_2.mp4,6,0,1,0,7
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_5.mp4,5,0,1,0,6
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.mp4,4,0,5,0,9
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_0.mp4,2,0,2,0,4
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1.mp4,3,0,4,0,7
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_2.mp4,2,0,3,0,5
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3.mp4,3,0,4,0,7
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.mp4,3,0,6,0,9
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7.mp4,2,0,5,0,7
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.mp4,5,0,4,0,9
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1.mp4,5,0,3,0,8
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2.mp4,5,0,3,0,8
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4.mp4,3,0,4,0,7
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5.mp4,4,0,3,0,7
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6.mp4,3,0,3,0,6
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.mp4,4,0,5,0,9
-drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4,5,0,8,0,13
-drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4,5,0,11,0,16
-drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4,5,0,7,0,12
-drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4,5,0,6,0,11
-drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4,5,0,6,0,11
-drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4,19,0,9,0,28
-drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4,5,0,4,0,9
-drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4,4,0,4,0,8
-drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4,4,0,7,0,11
-drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.mp4,5,0,6,0,11
-drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.mp4,5,0,6,0,11
-drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.mp4,6,0,5,0,11
-drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2.mp4,2,0,4,0,6
-drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.mp4,4,0,5,0,9
-drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13.mp4,2,0,5,0,7
-drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14.mp4,2,0,5,0,7
-drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.mp4,5,0,4,0,9
-drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8.mp4,1,0,6,0,7
-drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13.mp4,6,0,2,0,8
-drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.mp4,3,0,3,0,6
-drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.mp4,2,0,6,0,8
-drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.mp4,5,0,5,0,10
-drivesim___Speeding___cctv_4.mp4,4,0,3,0,7
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.mp4,6,0,3,0,9
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.mp4,5,0,6,0,11
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.mp4,5,0,4,0,9
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4,1,0,12,0,13
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.mp4,5,0,6,0,11
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.mp4,7,0,9,0,16
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.mp4,5,0,9,0,14
-drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.mp4,5,0,8,0,13
-drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.mp4,5,0,9,0,14
-drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.mp4,10,0,6,0,16
-drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4,3,0,13,0,16
-drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4,3,0,16,0,19
-drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4,3,0,15,0,18
-drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4,3,0,5,0,8
-drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4,4,0,4,0,8
-drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4,3,0,3,0,6
-drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4,4,0,5,0,9
-drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4,3,0,7,0,10
-drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4,3,0,8,0,11
-drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4,2,0,4,0,6
-drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4,3,0,3,0,6
-drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4,5,0,7,0,12
-drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4,3,0,2,0,5
-drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4,3,0,6,0,9
-drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4,5,0,3,0,8
-drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4,3,0,2,0,5
-drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4,5,0,6,0,11
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.mp4,5,0,9,0,14
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.mp4,7,0,6,0,13
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.mp4,5,0,6,0,11
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.mp4,1,0,8,0,9
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4.mp4,3,0,5,0,8
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2.mp4,3,0,3,0,6
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.mp4,5,0,6,0,11
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4,5,0,11,0,16
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_3.mp4,2,0,2,0,4
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.mp4,5,0,4,0,9
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.mp4,5,0,7,0,12
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.mp4,5,0,6,0,11
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4,2,0,11,0,13
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1.mp4,2,0,6,0,8
-drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.mp4,5,0,4,0,9
-output_003.mp4,0,5,5,0,10
diff --git a/annotations/annotation_matrix.csv b/annotations/annotation_matrix.csv
deleted file mode 100644
index b403e8f7b7abed91a9af97f681dba6dc905f1ca8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/annotation_matrix.csv
+++ /dev/null
@@ -1,310 +0,0 @@
-video,VQA,DVC,Temporal
-1-min-cropped___HWY_20_AND_BRYANT__WB_2024-07-03T19_03_37.786Z_2024-07-03T19_04_08.588Z.mp4,Yes,Yes,No
-1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T19_10_41.812Z_2024-07-03T19_11_52.650Z.mp4,Yes,Yes,No
-1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__EBA_2024-07-03T20_10_40.814Z_2024-07-03T20_11_50.862Z.mp4,Yes,Yes,No
-1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z.mp4,Yes,Yes,No
-1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76_2024-07-03T20_20_41.962Z_2024-07-03T20_21_17.723Z_(1).mp4,Yes,No,No
-1-min-cropped___HWY_20_AND_LOCUST__WBA.mp4,Yes,Yes,Yes
-10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed.mp4,Yes,Yes,Yes
-5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_BRYANT__WB__4_11_2018_4_59_59_485_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4,Yes,Yes,Yes
-5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__4_11_2018_4_59_59_320_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4,Yes,Yes,Yes
-5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__EBA__4_11_2018_4_59_59_508_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4,Yes,Yes,Yes
-5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__HILL_EB_26-76__4_11_2018_4_59_59_433_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4,Yes,Yes,Yes
-5-min-cropped-DBQ___HWY_20_AND_LOCUST__WBA__4_11_2018_4_59_59_379_AM_UTC-07_00-anomaly.mp4,Yes,Yes,Yes
-5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch5_main_20220522112614_20220522112827_compressed.mp4,Yes,Yes,Yes
-5_19_2022_Food_Of_Life_FOV_Notice_NVR_ch6_main_20220522104318_20220522104407_1_compressed.mp4,Yes,Yes,Yes
-9_18_2024_Tail_gating_tailgating_compressed.mp4,Yes,Yes,Yes
-9_29_2021_Action_Recognition_GH010032_compressed.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010011_Clip_1.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010011_Clip_10.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010011_Clip_11.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010011_Clip_2.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010011_Clip_3.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010011_Clip_4.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010011_Clip_5.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010011_Clip_6.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010011_Clip_7.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010011_Clip_8.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010011_Clip_9.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010012_Clip_1.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010012_Clip_2.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010012_Clip_3.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010012_Clip_4.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010012_Clip_5.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010013_Clip_1.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010013_Clip_2.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010013_Clip_3.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010013_Clip_4.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010013_Clip_5.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010013_Clip_6.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010013_Clip_7.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010014_Clip_1.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010014_Clip_2.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010029_Clip_1.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010029_Clip_10.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010029_Clip_11.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010029_Clip_2.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010029_Clip_3.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010029_Clip_4.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010029_Clip_5.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010029_Clip_6.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010029_Clip_7.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010029_Clip_8.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010029_Clip_9.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010030_Clip_1.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010030_Clip_2.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010030_Clip_3.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010030_Clip_4.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010030_Clip_5.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010031_Clip_1.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010031_Clip_2.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010031_Clip_3.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010031_Clip_4.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010031_Clip_5.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010031_Clip_6.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010031_Clip_7.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010032_Clip_1.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010032_Clip_2.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010069_Clip_1.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010069_Clip_10.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010069_Clip_11.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010069_Clip_2.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010069_Clip_3.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010069_Clip_4.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010069_Clip_5.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010069_Clip_6.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010069_Clip_7.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010069_Clip_8.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010069_Clip_9.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010070.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010070_Clip_1.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010070_Clip_2.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010070_Clip_3.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010070_Clip_4.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010071_Clip_1.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010071_Clip_2.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010071_Clip_3.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010071_Clip_4.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010071_Clip_5.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010071_Clip_6.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010071_Clip_7.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010072_Clip_1.mp4,Yes,Yes,Yes
-GX010072_Clip_2.mp4,Yes,Yes,Yes
-Security_3.mp4,Yes,Yes,Yes
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245.mp4,No,Yes,Yes
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_0.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_1.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_2.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_3.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_4.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_5.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH013938_245_6.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200.mp4,No,Yes,Yes
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_0.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_1.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_10.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_2.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_3.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_4.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_5.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_6.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_7.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_8.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_1_GH063938_200_9.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638.mp4,No,Yes,Yes
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_0.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_1.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_2.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_3.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_4.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_5.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_6.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_2_GH033938_1638_7.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40.mp4,No,Yes,Yes
-Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_0.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_1.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_2.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_3.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_6_GX050061_40_4.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400.mp4,No,Yes,Yes
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_0.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_1.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_2.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_3.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_4.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500.mp4,No,Yes,Yes
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_0.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_1.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_2.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100.mp4,No,Yes,Yes
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_0.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_1.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_2.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_3.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_4.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_5.mp4,Yes,No,No
-Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_6.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_0.mp4,No,Yes,Yes
-concat_wh_52_0_0.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_0_1.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_0_2.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_0_3.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_0_4.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_0_5.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_0_6.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_0_7.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_0_8.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_1890.mp4,No,Yes,Yes
-concat_wh_52_1890_0.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_1890_1.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_1890_2.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_1890_3.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_1890_4.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_1890_5.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_1890_6.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_1890_7.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_1890_8.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_1890_9.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_2925.mp4,No,Yes,Yes
-concat_wh_52_2925_0.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_2925_1.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_2925_2.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_2925_3.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_2925_4.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_2925_5.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_2925_6.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_300.mp4,No,Yes,Yes
-concat_wh_52_300_0.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_300_1.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_300_2.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_300_3.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_910.mp4,No,Yes,Yes
-concat_wh_52_910_0.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_910_1.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_910_2.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_910_3.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_910_4.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_910_5.mp4,Yes,No,No
-concat_wh_52_910_6.mp4,Yes,No,No
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_02___cctv4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_04___cctv4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_08___cctv4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_10___cctv4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_30___cctv4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_31___cctv4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_collision_scenarios___TC_32___cctv4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___DriveSIM___10_non-collision_scenarios___TC_20.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___Real___Collision_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___Real___Collision_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___Real___Collision_3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___Real___Collision_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___Real___Collision_5.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___Real___Collision_6.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Collision___Real___Collision_7.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Hazard___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Hazard___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Hazard___cctv_3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_0.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___High-View___Sample1___cctv_2_6.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_0.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_5.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-092935___Camera_7.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_0.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_5.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-103248___Camera_7.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_0.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_5.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_6.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Multi-camera___Rivermark_NRE_Crash_8cam___Rivermark_NRE_Crash_8cam_20250219-104702___Camera_7.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___ODVG___Nvidia_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_1___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___ODVG___Rivermark_ITS_1___Sample_2___cctv_3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___ODVG___china_intersections_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___ODVG___china_multi_clover_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___ODVG___herrenberg_intersection_ITS_2___Sample_1___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___ODVG___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___People___Rivermark-1___Sample_1___cctv_3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___People___Rivermark-1___Sample_2___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___People___SJ-Downtown-1___Sample_2___cctv_3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_1___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___People___SanJose_6456_1___People_Sample_2___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_13.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_14.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Auto_20___Camera_8.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Rivermark_NRE_Crash___Manual_20___cctv_13.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_2___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_3___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Speeding___SanJose_6456_1___Sample_5___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Speeding___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Randomized___Stalling-1___cctv_3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Short_Sample2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-1___Sample-2___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-2___Sample_2___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-3___Sample_1___cctv_3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Stalling___Rivermark-1___Stalling-4___Sample_1___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_2___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Stalling___SanJose_6456_1___Stalling_1___Sample_3___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Two-Wheelers___Rivermark-1___Sample_3___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_1___cctv_3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_2___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Two-Wheelers___SanJose_6456_1___Mixed_Sample_3___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___Rivermark_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___china_intersections_ITS_1___Sample_1___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___hamburg_stgeorge_intersection_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_1___cctv_3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_2___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___herrenberg_cloverleaf_ITS_2___Sample_3___cctv_3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_1___Sample_3___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___porter_ranch_onramp_ITS_3___Sample_2___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___remsen_ave_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_1___Sample_3___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_1___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___stuttgart_urban_east_ITS_2___Sample_3___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_1___Sample_1___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Weather___Night___wuppertal_intersection_ITS_2___Sample_3___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-0___scenario.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_1___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_7___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_8___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-10___sample_9___cctv_2.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-1___sample_5___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-3___sample_3___cctv_3.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-4___sample_2___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-6___sample_7___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-8___sample_4___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_3___cctv_4.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___Rivermark-1___Wrong-way-9___sample_8___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-drivesim___Wrong-Way___SanJose_6456_1___Wrong-way-1___Sample_2___cctv_1.mp4,Yes,No,Yes
-output_003.mp4,No,Yes,Yes
diff --git a/annotations/annotation_summary.csv b/annotations/annotation_summary.csv
deleted file mode 100644
index 623a308a888debdae96acf39235f72581a0b842a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/annotation_summary.csv
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-Task,Annotation File,Entries,Unique Videos
-VQA,Metropolis_VQA_Verification_Final_ITS_Data.json,556,132
-VQA,metrics_spatial_ss.json,267,81
-VQA,metrics_spatial_wo_ss.json,410,83
-VQA,metrics_temporal_filtered_ss.json,22,20
-VQA,metrics_temporal_wo_ss.json,2,2
-VQA,TOTAL,1257,296
-DVC,MetropolisDVC.tsv,717,104
-DVC,events/ dir (duplicate of TSV),717,94
-DVC,TOTAL (TSV only),717,104
-Temporal,nv_lita_benchmark.json,88,13
-Temporal,output_llava_temporal.json,732,127
-Temporal,smart_spaces_03262025.json,460,81
-Temporal,TOTAL,1280,221
-2D BBOX,C0065-QA.m4v/labels/ (KITTI .txt files),24395,1
-2D BBOX,IVA-0009-KPI-05_190916_10ft-60-deg.mp4/labels/ (KITTI .txt files),2016,1
-2D BBOX,IVA-0009-KPI-11_220320_NVR_ch2_main_20220201180404_20220201190000_4_cut_4.mp4/labels/ (KITTI .txt files),993,1
-2D BBOX,TOTAL (bbox annotations across 628 frames),27404,3
-
-GRAND TOTAL,,30658,
diff --git a/annotations/event_verification_subset/filtered/its_collision/test_annotations.json b/annotations/event_verification_subset/filtered/its_collision/test_annotations.json
deleted file mode 100644
index 1def7efa7b0c929055bb80f435fdbcde967fadf1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/filtered/its_collision/test_annotations.json
+++ /dev/null
@@ -1,1460 +0,0 @@
-[
-  {
-    "id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Collision/collision",
-    "video_id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 111 and 130? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Collision/collision",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1800 and 1805? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Collision/collision",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1803 and 1814? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/Collision/collision",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1878 and 1942? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 5/Collision/collision",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 5/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1751 and 1752? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Collision/collision",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1771 and 1819? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Collision/collision",
-    "video_id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13262 and 13338? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Collision/collision",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2024 and 2063? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Collision/collision",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 316 and 317? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Collision/collision",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2018 and 2114? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/Collision/collision",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 555 and 561? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Collision/collision",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 251 and 253? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 5/Collision/collision",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 5/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 542 and 546? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Collision/collision",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 242 and 252? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Collision/collision",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 531 and 534? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Collision/collision",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2128 and 2078? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/Collision/collision",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2030 and 2039? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/Collision/collision",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3156 and 3178? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Collision/collision",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2954 and 3015? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Collision/collision",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3048 and 3066? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Collision/collision",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2966 and 2971? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/Collision/collision",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3020 and 3032? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Collision/collision",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3106 and 3143? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Collision/collision",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3139 and 3234? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Collision/collision",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3236 and 3247? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Collision/collision_1",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Collision/collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 4009 and 4043? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Collision/collision_2",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Collision/collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 4009 and 4052? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/Collision/collision",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3827 and 3936? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Collision/collision_1",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Collision/collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3872 and 3963? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Collision/collision_2",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Collision/collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3963 and 4006? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Collision/collision",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3941 and 3985? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Collision/collision",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3991 and 3998? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Collision/collision",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3972 and 3992? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Collision/collision",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12907 and 12942? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Collision/collision",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12828 and 12862? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Collision/collision",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13086 and 13099? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Collision/collision",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 11746 and 13110? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Collision/collision",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12706 and 12864? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Collision/collision",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12961 and 13064? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Collision/collision",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12613 and 12857? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 6/Collision/collision",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 6/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12803 and 12881? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Collision/collision",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12951 and 13051? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Collision/collision",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1385 and 1402? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/Collision/collision",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1326 and 1329? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Collision/collision",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1292 and 1309? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Collision/collision",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1249 and 1341? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Collision/collision",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1357 and 1374? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Collision/collision",
-    "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 684 and 686? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Collision/collision",
-    "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 710 and 717? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 1/Collision/collision",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 1/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1958 and 1982? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Collision/collision",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1939 and 2000? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Collision/collision",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1981 and 1991? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Collision/collision",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1920 and 1928? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Collision/collision",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Collision/collision.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1929 and 1948? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 15/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_11_865__2025-10-09_04_43_19_865_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 15/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_11_865__2025-10-09_04_43_19_865_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 284 and 292? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 1/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 1/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 56776 and 56778? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 11/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 11/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3268 and 3273? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 2/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 2/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 72991 and 72984? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 14/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_42_13_865__2025-10-09_04_42_23_865_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 14/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_42_13_865__2025-10-09_04_42_23_865_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 150 and 140? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 18/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_8-48_to_8-58_2025-10-09_08_38_13_769__2025-10-09_08_38_23_769_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 18/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_8-48_to_8-58_2025-10-09_08_38_13_769__2025-10-09_08_38_23_769_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 20 and 25? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 20/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_44_822__2025-10-09_08_43_54_822_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 20/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_44_822__2025-10-09_08_43_54_822_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 672 and 656? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 16/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_22_865__2025-10-09_04_43_26_865_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 16/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_22_865__2025-10-09_04_43_26_865_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 327 and 322? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 17/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_29_865__2025-10-09_04_43_40_865_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 17/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_29_865__2025-10-09_04_43_40_865_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 349 and 335? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 8/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 8/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2759 and 2753? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 7/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 7/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2731 and 27232? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 19/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_14_822__2025-10-09_08_43_27_822_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 19/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_14_822__2025-10-09_08_43_27_822_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 578 and 580? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 10/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 10/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3170 and 3204? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 3/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 3/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 7315 and 73148? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 13/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_41_28_865__2025-10-09_04_41_47_865_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 13/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_41_28_865__2025-10-09_04_41_47_865_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 30 and 32? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 9/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 9/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3126 and 3143? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 12/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 12/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3287 and 3297? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 21/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_55_822__2025-10-09_08_44_00_822_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 21/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_55_822__2025-10-09_08_44_00_822_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 711 and 715? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 6/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 6/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2684 and 2674? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 4/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-64_to_0-74_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 4/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-64_to_0-74_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 73311 and 73331? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=6h83x_IeLjc/Split video 1/collision/red_6h83x_IeLjc-00_to_0-10_2025-10-09_09_32_10_504__2025-10-09_09_32_20_504_.mp4",
-    "video_id": "v=6h83x_IeLjc/Split video 1/collision/red_6h83x_IeLjc-00_to_0-10_2025-10-09_09_32_10_504__2025-10-09_09_32_20_504_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 20 and 23? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/Collision/red_2_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-    "video_id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/collision/red_2_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 46887 and 46890? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/Collision/red_1_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-    "video_id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/collision/red_1_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 46887 and 46878? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/Collision/red_lvIwOAjE7Ts_0-00_to_0-14_2025-10-09_09_58_05_744__2025-10-09_09_58_19_744_.mp4",
-    "video_id": "v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/collision/red_lvIwOAjE7Ts_0-00_to_0-14_2025-10-09_09_58_05_744__2025-10-09_09_58_19_744_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 39 and 36? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/Collision/red_ir8j5bGBTiE_0-32_to_0-40_2025-10-09_09_36_05_109__2025-10-09_09_36_13_109_.mp4",
-    "video_id": "v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/collision/red_ir8j5bGBTiE_0-32_to_0-40_2025-10-09_09_36_05_109__2025-10-09_09_36_13_109_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 607 and 615? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=69UT4E3LoAc/Split video 1/collision/red_69UT4E3LoAc_1920x1080_trim_05_14_.mp4",
-    "video_id": "v=69UT4E3LoAc/Split video 1/collision/red_69UT4E3LoAc_1920x1080_trim_05_14_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 5282 and 5262? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "Yes"
-  },
-  {
-    "id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 111 and 118? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 103 and 111? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 103 and 130? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 0 and 1805? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 0 and 1770? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 0 and 1757? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1803 and 1821? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1786 and 1803? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1786 and 1821? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1967 and 1997? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1963 and 1997? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1771 and 1758? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 152 and 1819? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 150 and 151? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13308 and 13338? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13262 and 13263? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13262 and 13229? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2048 and 2063? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 338 and 2063? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 337 and 339? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 316 and 307? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 315 and 316? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 324 and 327? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 33 and 2108? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 33 and 2091? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 37 and 2108? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 543 and 561? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 543 and 555? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 250 and 251? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 250 and 253? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 253 and 258? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 4 and 5? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 5 and 252? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 242 and 257? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 507 and 534? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 507 and 30? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 26 and 27? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2090 and 2107? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1973 and 2107? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1973 and 2090? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2002 and 2030? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2002 and 2039? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3080 and 3156? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3080 and 3178? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3005 and 3029? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2950 and 2954? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2950 and 2958? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 176 and 3066? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 175 and 3048? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 176 and 3048? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2966 and 112? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 112 and 2971? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2915 and 2966? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3020 and 3033? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3032 and 3033? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3031 and 3106? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 60 and 61? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2857 and 3143? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 349 and 3139? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 350 and 3234? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 348 and 349? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3135 and 3181? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 504 and 511? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3181 and 3255? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 4009 and 3868? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3868 and 4043? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3894 and 3936? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3894 and 3827? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 57 and 59? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3871 and 3963? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 65 and 66? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 198 and 3985? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3941 and 3922? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3922 and 3921? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3991 and 4010? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3998 and 4068? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 4010 and 4038? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3064 and 3945? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3064 and 3755? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3755 and 3972? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 57 and 12906? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 57 and 12907? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12906 and 12942? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 163 and 165? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 164 and 12828? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 166 and 12827? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13049 and 13086? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1754 and 13086? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1754 and 1758? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 11746 and 12989? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12823 and 13110? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12688 and 13110? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12864 and 12876? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12866 and 12876? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 439 and 12864? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12961 and 13098? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13079 and 12961? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13064 and 13098? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12857 and 12896? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1146 and 1150? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12613 and 1114? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12951 and 13025? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12947 and 13047? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12947 and 12951? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1441 and 1447? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1385 and 1377? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1379 and 1420? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 5 and 1338? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1335 and 1342? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1292 and 1304? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1304 and 1351? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1309 and 1387? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 165 and 1249? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1146 and 1341? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1356 and 160? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 90 and 1357? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 92 and 1357? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 88 and 94? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 0 and 686? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 683 and 684? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 0 and 684? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 710 and 707? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 713 and 719? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 704 and 710? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1939 and 2021? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2000 and 2021? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2026 and 2035? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1981 and 2001? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 10 and 12? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1991 and 2001? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 90 and 1928? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 88 and 90? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 88 and 1920? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Non collision/non_collision_1",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1948 and 1953? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Non collision/non_collision_2",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1929 and 1964? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Non collision/non_collision_3",
-    "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Non collision/non_collision_3.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1948 and 1972? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 15/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_11_865__2025-10-09_04_43_19_865_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 15/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_11_865__2025-10-09_04_43_19_865_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 278 and 284? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 1/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 1/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 56776 and 56774? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 11/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 11/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3261 and 3265? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 2/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 2/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 72918 and 72991? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 14/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_42_13_865__2025-10-09_04_42_23_865_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 14/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_42_13_865__2025-10-09_04_42_23_865_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 126 and 153? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 18/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_8-48_to_8-58_2025-10-09_08_38_13_769__2025-10-09_08_38_23_769_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 18/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_8-48_to_8-58_2025-10-09_08_38_13_769__2025-10-09_08_38_23_769_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 7 and 18? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 20/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_44_822__2025-10-09_08_43_54_822_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 20/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_44_822__2025-10-09_08_43_54_822_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 669 and 655? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 16/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_22_865__2025-10-09_04_43_26_865_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 16/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_22_865__2025-10-09_04_43_26_865_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 327 and 320? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 17/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_29_865__2025-10-09_04_43_40_865_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 17/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_29_865__2025-10-09_04_43_40_865_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 349 and 378? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 8/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 8/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2752 and 2769? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 7/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 7/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2715 and 2699? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 19/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_14_822__2025-10-09_08_43_27_822_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 19/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_14_822__2025-10-09_08_43_27_822_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 576 and 577? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 10/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 10/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3180 and 3177? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 3/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 3/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 73175 and 73183? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 13/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_41_28_865__2025-10-09_04_41_47_865_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 13/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_41_28_865__2025-10-09_04_41_47_865_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 28 and 41? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 9/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 9/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3051 and 3146? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 5/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_31_403__2025-10-08_06_32_42_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 5/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_31_403__2025-10-08_06_32_42_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2651 and 2663? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 12/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 12/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3287 and 3291? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 21/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_55_822__2025-10-09_08_44_00_822_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 21/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_55_822__2025-10-09_08_44_00_822_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 722 and 713? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 6/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 6/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2675 and 2674? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 4/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4",
-    "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 4/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 73311 and 73294? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=6h83x_IeLjc/Split video 1/noncollision/red_6h83x_IeLjc-00_to_0-10_2025-10-09_09_32_10_504__2025-10-09_09_32_20_504_.mp4",
-    "video_id": "v=6h83x_IeLjc/Split video 1/noncollision/red_6h83x_IeLjc-00_to_0-10_2025-10-09_09_32_10_504__2025-10-09_09_32_20_504_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 11 and 12? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/Non collision/red_1_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-    "video_id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/noncollision/red_1_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 46887 and 46877? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/Non collision/red_2_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-    "video_id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/noncollision/red_2_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 46887 and 46879? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/Non collision/red_3_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-    "video_id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/noncollision/red_3_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 46887 and 46878? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/Non collision/red_lvIwOAjE7Ts_0-00_to_0-14_2025-10-09_09_58_05_744__2025-10-09_09_58_19_744_.mp4",
-    "video_id": "v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/noncollision/red_lvIwOAjE7Ts_0-00_to_0-14_2025-10-09_09_58_05_744__2025-10-09_09_58_19_744_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 16 and 20? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  },
-  {
-    "id": "v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/Non collision/red_ir8j5bGBTiE_0-32_to_0-40_2025-10-09_09_36_05_109__2025-10-09_09_36_13_109_.mp4",
-    "video_id": "v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/noncollision/red_ir8j5bGBTiE_0-32_to_0-40_2025-10-09_09_36_05_109__2025-10-09_09_36_13_109_.mp4",
-    "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 608 and 601? Your final answer should be either Yes or No.",
-    "answer": "No"
-  }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/filtered/its_collision/unannotated_videos.txt b/annotations/event_verification_subset/filtered/its_collision/unannotated_videos.txt
deleted file mode 100644
index 101d63600c2d0e0180ac86a82d371999c0f2d6c7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/filtered/its_collision/unannotated_videos.txt
+++ /dev/null
@@ -1,206 +0,0 @@
-# Unannotated videos (auxiliary/pipeline artifacts)
-# Total: 203
-
-v=-3nwOfm1Pdk/Crashes caught on Seattle traffic cams #3!.mp4
-v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/All objects/all.mp4
-v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/original_trim_1_0_00_0_16_noaudio_nobframe.mp4
-v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/All objects/all.mp4
-v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/original_trim_2_0_18_0_24_noaudio_nobframe.mp4
-v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/All objects/all.mp4
-v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/original_trim_3_0_26_0_32_noaudio_nobframe.mp4
-v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/All objects/all.mp4
-v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/original_trim_4_0_43_0_50_noaudio_nobframe.mp4
-v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/All objects/all.mp4
-v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/original_trim_5_1_25_1_34_noaudio_nobframe.mp4
-v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/All objects/all.mp4
-v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/original_trim_6_4_27_4_47_noaudio_nobframe.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Raw Crashes caught on Seattle traffic cameras #10! [5DDCGYWEpeQ].webm
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/All objects/all.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/video_1_noaudio_nobframe.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/All objects/all.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/seattle_1_trim_7_9_02_9_17_noaudio_nobframe.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/All objects/all.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/video_2_noaudio_nobframe.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/All objects/all.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/video_3_noaudio_nobframe.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/All objects/all.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/seattle_1_trim_1_4_17_4_30_noaudio_nobframe.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 5/All objects/all.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 5/seattle_1_trim_2_4_34_4_44_noaudio_nobframe.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/All objects/all.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/seattle_1_trim_3_4_53_5_02_noaudio_nobframe.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/All objects/all.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/seattle_1_trim_4_5_12_5_21_noaudio_nobframe.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/All objects/all.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/seattle_1_trim_5_5_58_6_09_noaudio_nobframe.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/All objects/all.mp4
-v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/seattle_1_trim_6_6_11_6_23_noaudio_nobframe.mp4
-v=69UT4E3LoAc/Split video 1/69UT4E3LoAc_1920x1080_trim_05_14_.mp4
-v=69UT4E3LoAc/Split video 1/all/black_69UT4E3LoAc_1920x1080_trim_05_14_.mp4
-v=69UT4E3LoAc/Split video 1/all/red_69UT4E3LoAc_1920x1080_trim_05_14_.mp4
-v=69UT4E3LoAc/Split video 1/collision/black_69UT4E3LoAc_1920x1080_trim_05_14_.mp4
-v=69UT4E3LoAc/Split video 1/noncolision/black_69UT4E3LoAc_1920x1080_trim_05_14_.mp4
-v=69UT4E3LoAc/Split video 1/noncolision/red_69UT4E3LoAc_1920x1080_trim_05_14_.mp4
-v=69UT4E3LoAc/[HORROR] Alabama： Pickup Truck Runs Red Light And Gets Blasted By Tractor Trailer [69UT4E3LoAc].webm
-v=6h83x_IeLjc/Seattle： Red Light Runner Causes Three Car Accident & A Convenient Cop in Bellevue [6h83x_IeLjc].webm
-v=6h83x_IeLjc/Split video 1/6h83x_IeLjc-00_to_0-10.mp4
-v=6h83x_IeLjc/Split video 1/all/red_6h83x_IeLjc-00_to_0-10_2025-10-09_09_32_10_504__2025-10-09_09_32_20_504_.mp4
-v=9EE0zQSCtdY/Copy of Seattle_ Clueless Tanker Truck Driver Sideswipes Another Driver In Bellevue.mp4
-v=9EE0zQSCtdY/Split videos/All objects/all.mp4
-v=9EE0zQSCtdY/Split videos/original_trim_1_0_40_1_11_noaudio_nobframe_1080p.mp4
-v=CRFFj83OIDU/Florida_ Red Light Runner Gets Hit By Driver Already In Intersection.mp4
-v=CRFFj83OIDU/Split video 1/All objects/all.mp4
-v=CRFFj83OIDU/Split video 1/florida_1080p_trim_1_0_00_0_20_noaudio_nobframe.mp4
-v=KO7QZzLxFVU/Seattle： Red Light Runner Causes 3 Vehicle Crash In Bellevue [KO7QZzLxFVU].webm
-v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14.mp4
-v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/all/red_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Crashes caught on Seattle traffic cameras #14! [UlnDwSQqH30].webm
-v=UlnDwSQqH30/Split video 1/UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 1/all/black_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 1/all/red_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 1/collision/black_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 1/noncollision/black_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 10/UlnDwSQqH30_segment_06_5-02_to_5-09.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 10/all/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 10/all/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 10/collision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 10/noncollision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 11/UlnDwSQqH30_segment_08_5-37_to_5-47.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 11/all/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 11/all/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 11/collision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 11/noncollision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 12/UlnDwSQqH30_segment_07_5-20_to_5-34.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 12/all/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 12/all/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 12/collision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 12/noncollision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 13/UlnDwSQqH30_segment_01_6-16_to_6-35.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 14/UlnDwSQqH30_segment_02_7-01_to_7-11.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 15/UlnDwSQqH30_segment_03_7-59_to_8-07.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 16/UlnDwSQqH30_segment_04_8-10_to_8-14.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 17/UlnDwSQqH30_segment_05_8-17_to_8-28.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 18/UlnDwSQqH30_segment_01_8-48_to_8-58.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 18/all/red_UlnDwSQqH30_segment_01_8-48_to_8-58_2025-10-09_08_38_13_769__2025-10-09_08_38_23_769_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 19/UlnDwSQqH30_segment_01_9-28_to_9-41.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 19/all/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_14_822__2025-10-09_08_43_27_822_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 2/UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_0-40.mp4.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 2/all/black_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_0-40_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 2/all/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 2/collision/black_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 2/noncollision/black_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 20/UlnDwSQqH30_segment_02_9-58_to_10-08.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 20/all/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_44_822__2025-10-09_08_43_54_822_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 21/UlnDwSQqH30_segment_03_10-09_to_10-14.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 21/all/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_55_822__2025-10-09_08_44_00_822_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 3/UlnDwSQqH30_segment_02_0-42_to_0-60.mp4.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 3/all/black_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 3/all/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 3/collision/back_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 3/noncollision/black_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 4/UlnDwSQqH30_segment_02_0-64_to_0-74.mp4.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 4/all/black_UlnDwSQqH30_segment_02_0-64_to_0-74_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 4/all/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-64_to_0-74_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 4/collision/black_UlnDwSQqH30_segment_02_0-64_to_0-74_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 4/noncollision/black_UlnDwSQqH30_segment_02_0-64_to_0-74_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 5/UlnDwSQqH30_segment_01_1-50_to_2-01.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 5/all/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_31_403__2025-10-08_06_32_42_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 5/all/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_31_403__2025-10-08_06_32_42_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 5/collision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_31_403__2025-10-08_06_32_42_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 5/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_31_403__2025-10-08_06_32_42_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 5/noncollision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_31_403__2025-10-08_06_32_42_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 6/UlnDwSQqH30_segment_02_2-02_to_2-08.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 6/all/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 6/all/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 6/collision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 6/noncollision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 7/UlnDwSQqH30_segment_03_2-10_to_2-20.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 7/all/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 7/all/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 7/collision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 7/noncollision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 8/UlnDwSQqH30_segment_04_2-22_to_2-30.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 8/all/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 8/all/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 8/collision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 8/noncollision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 9/UlnDwSQqH30_segment_05_4-42_to_4-52.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 9/all/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 9/all/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 9/collision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4
-v=UlnDwSQqH30/Split video 9/noncollision/black_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4
-v=daabJK00Y88/Crashes caught on Seattle traffic cameras #4!.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 1/All objects/all.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 1/seattle_4_trim_1_1_09_1_14_noaudio_nobframe.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 2/All objects/all.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 2/seattle_4_trim_3_1_32_1_38_noaudio_nobframe.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 3/All objects/all.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 3/seattle_4_trim_5_1_58_2_04_noaudio_nobframe.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 4/All objects/all.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 4/seattle_4_trim_6_2_19_2_28_noaudio_nobframe.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 5/All objects/all.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 5/seattle_4_trim_7_3_08_3_18_noaudio_nobframe.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 6/All objects/all.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 6/seattle_4_trim_8_4_07_4_16_noaudio_nobframe.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 7/All objects/all.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 7/seattle_4_trim_9_4_55_5_12_noaudio_nobframe.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 8/All objects/all.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 8/seattle_4_trim_10_5_22_5_35_noaudio_nobframe.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 9/All objects/all.mp4
-v=daabJK00Y88/Split video 9/seattle_4_trim_11_5_37_5_53_noaudio_nobframe.mp4
-v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/all/red_ir8j5bGBTiE_0-32_to_0-40_2025-10-09_09_36_05_109__2025-10-09_09_36_13_109_.mp4
-v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/ir8j5bGBTiE_0-32_to_0-40.mp4
-v=ir8j5bGBTiE/Traffic Camera Footage of Fatal Crash at Golf & Rand, Des Plaines [ir8j5bGBTiE].mkv
-v=lAOifjTeelM/ Crashes caught on Seattle Traffic Cameras #6!.mp4
-v=lAOifjTeelM/Split video 1/original_trim_1_0_55_1_03_noaudio_nobframe.mp4
-v=lAOifjTeelM/Split video 2/original_trim_2_1_18_1_30_noaudio_nobframe.mp4
-v=lAOifjTeelM/Split video 3/original_trim_3_2_06_2_15_noaudio_nobframe.mp4
-v=lAOifjTeelM/Split video 4/original_trim_4_2_49_2_56_noaudio_nobframe.mp4
-v=lAOifjTeelM/Split video 5/original_trim_5_3_11_3_19_noaudio_nobframe.mp4
-v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/all/red_lvIwOAjE7Ts_0-00_to_0-14_2025-10-09_09_58_05_744__2025-10-09_09_58_19_744_.mp4
-v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/lvIwOAjE7Ts_0-00_to_0-14.mp4
-v=lvIwOAjE7Ts/[HORROR] Georgia： VIOLENT T-Bone Accident Captured By Cobb TMC Traffic Cam [lvIwOAjE7Ts].webm
-v=owY0Fg-1Yhk/Crashes caught on Seattle traffic cameras #8!.mp4
-v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/All objects/video_1_2025-10-09_08_35_11_000__2025-10-09_08_35_26_200_.mp4
-v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/original_trim_1_1_27_1_43_noaudio_nobframe.mp4
-v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/All objects/all.mp4
-v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/original_trim_2_2_25_2_35_noaudio_nobframe.mp4
-v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/All objects/all.mp4
-v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/original_trim_3_2_37_2_54_noaudio_nobframe.mp4
-v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/All objects/all.mp4
-v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/original_trim_4_2_56_3_05_noaudio_nobframe.mp4
-v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/All objects/all.mp4
-v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/original_trim_5_6_52_7_02_noaudio_nobframe.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Crashes caught on Seattle traffic cameras #12!.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/All objects/all.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/seattle_3_trim_1_0_00_0_10_noaudio_nobframe.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/All objects/all.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/seattle_3_trim_2_0_13_0_28_noaudio_nobframe.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/All objects/all.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/seattle_3_trim_3_1_45_1_48_noaudio_nobframe.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/All objects/all.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/seattle_3_trim_4_1_50_2_00_noaudio_nobframe.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/All objects/all.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/seattle_3_trim_5_4_30_4_37_noaudio_nobframe.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/All objects/all.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/seattle_3_trim_6_5_22_5_38_noaudio_nobframe.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/All objects/all.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/seattle_3_trim_7_5_40_5_54_noaudio_nobframe.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/All objects/all.mp4
-v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/seattle_3_trim_8_6_55_7_15_noaudio_nobframe.mp4
-v=uI8QjsFMWzk/Crashes caught on Seattle traffic cameras #7!.mp4
-v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/All objects/all.mp4
-v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/original_trim_1_1_02_1_13_noaudio_nobframe.mp4
-v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/All objects/all.mp4
-v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/original_trim_3_1_32_1_48_noaudio_nobframe.mp4
-v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/All objects/all.mp4
-v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/original_trim_4_2_03_2_23_noaudio_nobframe.mp4
-v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/All objects/all.mp4
-v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/original_trim_5_4_12_4_24_noaudio_nobframe.mp4
-v=uI8QjsFMWzk/Split video 5/All objects/all.mp4
-v=uI8QjsFMWzk/Split video 5/original_trim_6_4_26_4_38_noaudio_nobframe.mp4
-v=wGiNv0E1zTk/Minnesota car crash compilation April 2024.mp4
-v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/All/all.mp4
-v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/original_trim_1_0_47_0_52_noaudio_nobframe.mp4
-v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/All/all.mp4
-v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/original_trim_2_1_21_1_30_noaudio_nobframe.mp4
diff --git a/annotations/event_verification_subset/filtered/metropolis_event_verification/test_annotation.json b/annotations/event_verification_subset/filtered/metropolis_event_verification/test_annotation.json
deleted file mode 100644
index d055fc600be778574310ac9137d70465d3453d89..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/filtered/metropolis_event_verification/test_annotation.json
+++ /dev/null
@@ -1,474 +0,0 @@
-{
-  "version": "1.0",
-  "bcq": [
-    {
-      "id": "traffic_chunks/LUPZNgg5idk_13",
-      "video": "traffic_chunks/LUPZNgg5idk_13.mp4",
-      "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "traffic_chunks/IpgfZf6Y2BE_14",
-      "video": "traffic_chunks/IpgfZf6Y2BE_14.mp4",
-      "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "traffic_chunks/IpgfZf6Y2BE_15",
-      "video": "traffic_chunks/IpgfZf6Y2BE_15.mp4",
-      "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "traffic_chunks/NOALQmAB4yE_16",
-      "video": "traffic_chunks/NOALQmAB4yE_16.mp4",
-      "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a vehicle collide with pedestrian?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "traffic_chunks/SEb7p5oszeM_17",
-      "video": "traffic_chunks/SEb7p5oszeM_17.mp4",
-      "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a vehicle collide with a cyclist?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "traffic_chunks/SEb7p5oszeM_18",
-      "video": "traffic_chunks/SEb7p5oszeM_18.mp4",
-      "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a vehicle collide with a pedestrian?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "traffic_chunks/MmsgbcpWn-k_19",
-      "video": "traffic_chunks/MmsgbcpWn-k_19.mp4",
-      "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "traffic_chunks/MmsgbcpWn-k_20",
-      "video": "traffic_chunks/MmsgbcpWn-k_20.mp4",
-      "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "traffic_chunks/MmsgbcpWn-k_21",
-      "video": "traffic_chunks/MmsgbcpWn-k_21.mp4",
-      "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "traffic_chunks/NOALQmAB4yE_24",
-      "video": "traffic_chunks/NOALQmAB4yE_24.mp4",
-      "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/8 21 2025 5 29 04 Pm tg_2",
-      "video": "safety_chunks/8 21 2025 5 29 04 Pm tg_2.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/8 21 2025 5 30 06 Pm tg_3",
-      "video": "safety_chunks/8 21 2025 5 30 06 Pm tg_3.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/7_31_2025 2_44_41 PM (UTC-07_00)_4",
-      "video": "safety_chunks/7_31_2025 2_44_41 PM (UTC-07_00)_4.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/7_31_2025 4_47_13 PM (UTC-07_00)_5",
-      "video": "safety_chunks/7_31_2025 4_47_13 PM (UTC-07_00)_5.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/7_30_2025 6_47_19 PM (UTC-07_00)_6",
-      "video": "safety_chunks/7_30_2025 6_47_19 PM (UTC-07_00)_6.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/7_27_2025 5_39_15 PM (UTC-07_00)_7",
-      "video": "safety_chunks/7_27_2025 5_39_15 PM (UTC-07_00)_7.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/7_24_2025 10_45_07 AM (UTC-07_00)_8",
-      "video": "safety_chunks/7_24_2025 10_45_07 AM (UTC-07_00)_8.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/7_23_2025 9_54_56 AM (UTC-07_00)_9",
-      "video": "safety_chunks/7_23_2025 9_54_56 AM (UTC-07_00)_9.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/7_18_2025 4_46_31 PM (UTC-07_00)_10",
-      "video": "safety_chunks/7_18_2025 4_46_31 PM (UTC-07_00)_10.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/7_13_2025 1_57_00 PM (UTC-07_00)_11",
-      "video": "safety_chunks/7_13_2025 1_57_00 PM (UTC-07_00)_11.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/8_1_2025 6_35_28 PM (UTC-07_00)_12",
-      "video": "safety_chunks/8_1_2025 6_35_28 PM (UTC-07_00)_12.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/tailgating_13",
-      "video": "safety_chunks/tailgating_13.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/8_1_2025 11_00_04 AM (UTC-07_00)_14",
-      "video": "safety_chunks/8_1_2025 11_00_04 AM (UTC-07_00)_14.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/7_31_2025 12_53_02 PM (UTC-07_00)_15",
-      "video": "safety_chunks/7_31_2025 12_53_02 PM (UTC-07_00)_15.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/7_23_2025 9_45_56 AM (UTC-07_00)_16",
-      "video": "safety_chunks/7_23_2025 9_45_56 AM (UTC-07_00)_16.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_17",
-      "video": "safety_chunks/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_17.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed_18",
-      "video": "safety_chunks/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed_18.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Is anyone fighting?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed_19",
-      "video": "safety_chunks/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed_19.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Is anyone fighting?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/12_22_2024_6_35_33_PM_(UTC-08_00)_20",
-      "video": "safety_chunks/12_22_2024_6_35_33_PM_(UTC-08_00)_20.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/12_23_2024_2_55_59_PM_(UTC-08_00)_(1)_21",
-      "video": "safety_chunks/12_23_2024_2_55_59_PM_(UTC-08_00)_(1)_21.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/Security_3_22",
-      "video": "safety_chunks/Security_3_22.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Is anyone fighting?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/Security_2_23",
-      "video": "safety_chunks/Security_2_23.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/Security_2_24",
-      "video": "safety_chunks/Security_2_24.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/Security_2_25",
-      "video": "safety_chunks/Security_2_25.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Entering is from left to right and exiting is from right to left, is anyone exiting with a cart full of equipment?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/Security_2_26",
-      "video": "safety_chunks/Security_2_26.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Entering is from left to right and exiting is from right to left, is anyone entering with a cart full of equipment?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/GX010011_Clip_8_27",
-      "video": "safety_chunks/GX010011_Clip_8_27.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Is the hallway overcrowded?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/GX010011_Clip_9_28",
-      "video": "safety_chunks/GX010011_Clip_9_28.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Does everyone scan a badge to enter the room?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/5 5 2025 11 39 47 Am TG_29",
-      "video": "safety_chunks/5 5 2025 11 39 47 Am TG_29.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/5_7_2025 1_19_11 PM TG_30",
-      "video": "safety_chunks/5_7_2025 1_19_11 PM TG_30.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "safety_chunks/5_8_2025 2_28_36 AM tg_31",
-      "video": "safety_chunks/5_8_2025 2_28_36 AM tg_31.mp4",
-      "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_3_2",
-      "video": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_3_2.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Are all workers wearing PPE (hardhats and safety vests)?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_2_3",
-      "video": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_2_3.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Is the path obstructed for the forklift to pass?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_1_4",
-      "video": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_1_4.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Are the boxes properly stacked on the pallet loaded on the forklift?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_1_5",
-      "video": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_1_5.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Is the path obstructed for the forklift to pass?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/warehouse_1_600_4_6",
-      "video": "warehouse_chunks/warehouse_1_600_4_6.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Did anyone experience a fall or end up on the ground?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/warehouse_1_540_7",
-      "video": "warehouse_chunks/warehouse_1_540_7.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Is any person near or in close proximity to the box when it falls?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/warehouse_1_540_4_8",
-      "video": "warehouse_chunks/warehouse_1_540_4_8.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Is the operator or a person using a cell phone while working?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/warehouse_1_425_6_9",
-      "video": "warehouse_chunks/warehouse_1_425_6_9.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Is the operator or a person jumping from the ladder?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_0_0_10",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_0_0_10.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Does any box fall off the robot?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/warehouse_1_425_4_11",
-      "video": "warehouse_chunks/warehouse_1_425_4_11.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Are the boxes properly stacked as the operator lifts?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/warehouse_1_120_12",
-      "video": "warehouse_chunks/warehouse_1_120_12.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Does the operator throw any boxes?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_0_5_13",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_0_5_13.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Does a box fall off the robot?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_0_14",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_0_14.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Does anyone walk in front of the forklift?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_1_15",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_1_15.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Does anyone walk in front of the forklift?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_2_16",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_2_16.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Is the path of the forklift clear?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_2_17",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_2_17.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Are the boxes properly stacked on the pallet that is loaded on the forklift?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_1_18",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_1_18.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Are all workers wearing PPE?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_3_19",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_3_19.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Are the boxes properly stacked on the pallet that is loaded on the forklift?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_0_20",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_0_20.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Are all workers wearing PPE?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_4_21",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_4_21.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Are any boxes crushed?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_4_22",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_4_22.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Do any boxes get dropped?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_5_23",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_5_23.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Are any boxes crushed?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_5_24",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_5_24.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Do any boxes get dropped?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_9_25",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_9_25.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Is everyone wearing a hardhat and safety vest?",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_2925_1_26",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_2925_1_26.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Do any boxes get dropped?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_2925_27",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_2925_27.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Is anything blocking the path of the small yellow robot?",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_2925_28",
-      "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_2925_28.mp4",
-      "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-      "question": "Is anything blocking the path of the forklift?",
-      "answer": "Yes"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_building_r/tailgating_building_r.tsv b/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_building_r/tailgating_building_r.tsv
deleted file mode 100644
index 492e88253a4a1e91f758cc8cf61ae1e5336d1fd4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_building_r/tailgating_building_r.tsv
+++ /dev/null
@@ -1,2941 +0,0 @@
-id	video	system_prompt	question	answer	index
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_46_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_46_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	0
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	1
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_07_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_07_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	2
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	3
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	4
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_48_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_48_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	5
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_4_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_4_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	6
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_25_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_25_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	7
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_41_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_41_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	8
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	9
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	10
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_7_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_7_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	11
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_57_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_57_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	12
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_40_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_40_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	13
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_22_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_22_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	14
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_44_18_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_44_18_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	15
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_36_29_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_36_29_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	16
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	17
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	18
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_14_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_14_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	19
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_37_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_37_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	20
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_19_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_19_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	21
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_41_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_41_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	22
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	23
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_53_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_53_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	24
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	25
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_01_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_01_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	26
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_17_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_17_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	27
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	28
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_20_15_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_20_15_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	29
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	30
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_6_43_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_6_43_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	31
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_29_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_29_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	32
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	33
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	34
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_58_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_58_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	35
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_21_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_21_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	36
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	37
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_06_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_06_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	38
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_55_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_55_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	39
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_43_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_43_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	40
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_11_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_11_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	41
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_02_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_02_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	42
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_38_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_38_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	43
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_51_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_51_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	44
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_8_37_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_8_37_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	45
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_54_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_54_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	46
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_50_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_50_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	47
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	48
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_59_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_59_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	49
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	50
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_49_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_49_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	51
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_10_02_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_10_02_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	52
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_52_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_52_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	53
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_15_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_15_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	54
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_59_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_59_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	55
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_38_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_38_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	56
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_40_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_40_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	57
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	58
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_57_48_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_57_48_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	59
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_16_41_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_16_41_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	60
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_51_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_51_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	61
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_27_22_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_27_22_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	62
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	63
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	64
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_23_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_23_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	65
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_12_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_12_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	66
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_48_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_48_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	67
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_26_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_26_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	68
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_9_48_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_9_48_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	69
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_9_00_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_9_00_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	70
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_04_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_04_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	71
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_25_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_25_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	72
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	73
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_56_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_56_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	74
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_26_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_26_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	75
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	76
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_01_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_01_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	77
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_06_37_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_06_37_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	78
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	79
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_24_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_24_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	80
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_09_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_09_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	81
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	82
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_07_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_07_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	83
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	84
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_01_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_01_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	85
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_12_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_12_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	86
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_41_23_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_41_23_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	87
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_9_19_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_9_19_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	88
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_6_13_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_6_13_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	89
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_45_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_45_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	90
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_58_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_58_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	91
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_47_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_47_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	92
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_45_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_45_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	93
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_15_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_15_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	94
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	95
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_06_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_06_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	96
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	97
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_36_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_36_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	98
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_22_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_22_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	99
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	100
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_5_33_50_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_5_33_50_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	101
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	102
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	103
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_13_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_13_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	104
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_5_21_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_5_21_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	105
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_34_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_34_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	106
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_7_46_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_7_46_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	107
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	108
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	109
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	110
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_42_53_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_42_53_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	111
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_17_28_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_17_28_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	112
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_10_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_10_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	113
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	114
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	115
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	116
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_58_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_58_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	117
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_48_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_48_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	118
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_57_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_57_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	119
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_59_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_59_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	120
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_11_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_11_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	121
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_00_20_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_00_20_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	122
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	123
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_2_46_34_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_2_46_34_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	124
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_19_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_19_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	125
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_12_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_12_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	126
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_45_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_45_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	127
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_12_05_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_12_05_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	128
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_15_32_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_15_32_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	129
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_56_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_56_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	130
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_04_51_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_04_51_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	131
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_56_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_56_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	132
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_14_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_14_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	133
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_53_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_53_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	134
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_54_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_54_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	135
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_10_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_10_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	136
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_18_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_18_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	137
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_17_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_17_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	138
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_32_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_32_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	139
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	140
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_42_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_42_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	141
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	142
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_03_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_03_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	143
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	144
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	145
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_23_52_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_23_52_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	146
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_35_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_35_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	147
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_51_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_51_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	148
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_36_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_36_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	149
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_07_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_07_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	150
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	151
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	152
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_57_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_57_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	153
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	154
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_12_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_12_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	155
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_10_55_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_10_55_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	156
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_13_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_13_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	157
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_44_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_44_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	158
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_05_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_05_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	159
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	160
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	161
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	162
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_14_51_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_14_51_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	163
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_08_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_08_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	164
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	165
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_59_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_59_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	166
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_6_50_00_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_6_50_00_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	167
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_40_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_40_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	168
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	169
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	170
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	171
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	172
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_58_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_58_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	173
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_39_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_39_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	174
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_44_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_44_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	175
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_32_47_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_32_47_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	176
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_47_38_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_47_38_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	177
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_14_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_14_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	178
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_34_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_34_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	179
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	180
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_22_2025_sp_1_00_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_22_2025_sp_1_00_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	181
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	182
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_28_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_28_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	183
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_55_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_55_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	184
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_49_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_49_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	185
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_8_40_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_8_40_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	186
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_4_37_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_4_37_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	187
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	188
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_55_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_55_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	189
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_54_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_54_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	190
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_39_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_39_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	191
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_45_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_45_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	192
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_40_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_40_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	193
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_11_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_11_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	194
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_44_26_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_44_26_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	195
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_15_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_15_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	196
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	197
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	198
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	199
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_34_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_34_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	200
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	201
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_27_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_27_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	202
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_30_31_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_30_31_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	203
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_41_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_41_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	204
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	205
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	206
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	207
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	208
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	209
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_42_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_42_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	210
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_25_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_25_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	211
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_08_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_08_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	212
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_55_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_55_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	213
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_41_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_41_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	214
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	215
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_58_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_58_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	216
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	217
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_36_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_36_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	218
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	219
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	220
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	221
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_32_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_32_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	222
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_24_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_24_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	223
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	224
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_10_04_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_10_04_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	225
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_18_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_18_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	226
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	227
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_58_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_58_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	228
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_37_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_37_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	229
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	230
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	231
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	232
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_6_52_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_6_52_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	233
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	234
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_44_21_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_44_21_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	235
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_00_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_00_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	236
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_1_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_1_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	237
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_53_26_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_53_26_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	238
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	239
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_57_33_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_57_33_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	240
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_30_23_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_30_23_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	241
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	242
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_59_36_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_59_36_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	243
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	244
diff --git a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_building_r/test.json b/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_building_r/test.json
deleted file mode 100644
index 0637a088a01e8ddab3bf3fa98dbe804cbde1a0dc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_building_r/test.json
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-[]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_building_r/test_annotation.json b/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_building_r/test_annotation.json
deleted file mode 100644
index 947c02ba9e38a2369411621387ff4caae04395e4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_building_r/test_annotation.json
+++ /dev/null
@@ -1,201 +0,0 @@
-{
-  "version": "1.0",
-  "bcq": [
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_4_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_4_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_44_18_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_44_18_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_01_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_01_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_38_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_38_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_23_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_23_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_48_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_48_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_56_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_56_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_48_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_48_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_12_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_12_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_10_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_10_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_39_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_39_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_44_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_44_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_28_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_28_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_40_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_40_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_15_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_15_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_55_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_55_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_18_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_18_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_57_33_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-      "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_57_33_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_building_r/validation.json b/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_building_r/validation.json
deleted file mode 100644
index dffa6e4a4298d01d65c96e3ba54af5c0a6e9e16c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_building_r/validation.json
+++ /dev/null
@@ -1,198 +0,0 @@
-[
-  {
-    "file_name": "10_15_2025_sp_8_35_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_15_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "11_20_2025_sp_4_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_4_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "11_20_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "11_24_2025_sp_9_44_18_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_44_18_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "11_24_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "11_20_2025_sp_1_01_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_01_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "11_20_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_25_2025_sp_6_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_25_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_15_2025_sp_8_38_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_15_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_8_2025_sp_8_38_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_38_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_8_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_25_2025_sp_6_09_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_25_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_25_2025_sp_6_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_25_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "11_24_2025_sp_10_23_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_23_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "11_24_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_9_2025_sp_8_48_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_48_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_9_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_8_2025_sp_8_43_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_8_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "11_21_2025_sp_11_56_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_56_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "11_21_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_16_2025_sp_9_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_16_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_25_2025_sp_6_48_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_48_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_25_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_25_2025_sp_6_12_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_12_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_25_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_16_2025_sp_9_10_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_10_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_16_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_15_2025_sp_8_39_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_39_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_15_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "11_24_2025_sp_10_44_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_44_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "11_24_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "11_24_2025_sp_1_28_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_28_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "11_24_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_25_2025_sp_6_32_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_25_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "11_21_2025_sp_11_40_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_40_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "11_21_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_25_2025_sp_6_15_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_15_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_25_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_25_2025_sp_6_22_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_25_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "11_21_2025_sp_11_55_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_55_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "11_21_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "10_9_2025_sp_8_51_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "10_9_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "11_21_2025_sp_11_18_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_18_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "11_21_2025",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "11_24_2025_sp_2_57_33_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_57_33_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "11_24_2025",
-    "partition": "validation"
-  }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_courtyard/tailgating_courtyard.tsv b/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_courtyard/tailgating_courtyard.tsv
deleted file mode 100644
index 298a0e5ddf02d969eb81c980348abfb1718a3660..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_courtyard/tailgating_courtyard.tsv
+++ /dev/null
@@ -1,2953 +0,0 @@
-id	video	system_prompt	question	answer	index
-videos/redacted/7 21 2025 10 41 10 Am ba_redacted	videos/redacted/7 21 2025 10 41 10 Am ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	0
-videos/redacted/7_20_2025 12_59_19 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 12_59_19 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	1
-videos/redacted/5_23_2025 9_15_03 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_15_03 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	2
-videos/redacted/7_11_2025 10_47_21 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_47_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	3
-videos/redacted/7_9_2025 2_28_21 PM tg_redacted	videos/redacted/7_9_2025 2_28_21 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	4
-videos/redacted/7_17_2025 5_12_50 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 5_12_50 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	5
-videos/redacted/7_23_2025 10_29_26 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_29_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	6
-videos/redacted/7_23_2025 10_23_42 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_23_42 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	7
-videos/redacted/7_11_2025 5_37_51 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_37_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	8
-videos/redacted/7_20_2025 12_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 12_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	9
-videos/redacted/6_4_2025 12_19_50 PM tg_redacted	videos/redacted/6_4_2025 12_19_50 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	10
-videos/redacted/7_20_2025 1_11_37 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_11_37 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	11
-videos/redacted/7_16_2025 5_53_08 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_53_08 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	12
-videos/redacted/5_15_2025 10_59_17 AM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 10_59_17 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	13
-videos/redacted/5_15_2025 6_02_37 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 6_02_37 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	14
-videos/redacted/6_4_2025 2_04_31 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 2_04_31 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	15
-videos/redacted/6_4_2025 1_10_06 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 1_10_06 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	16
-videos/redacted/7_12_2025 5_24_52 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_24_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	17
-videos/redacted/7_16_2025 5_43_31 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_43_31 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	18
-videos/redacted/5_15_2025 12_06_21 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 12_06_21 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	19
-videos/redacted/6_4_2025 9_21_05 PM tg_redacted	videos/redacted/6_4_2025 9_21_05 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	20
-videos/redacted/8_1_2025 2_32_01 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 2_32_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	21
-videos/redacted/5_23_2025 9_20_28 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_20_28 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	22
-videos/redacted/7_9_2025 9_36_19 AM tg_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_36_19 AM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	23
-videos/redacted/7_11_2025 10_41_52 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_41_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	24
-videos/redacted/8_14_2025 6_30_51 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_30_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	25
-videos/redacted/7_9_2025 5_01_39 PM tg_redacted	videos/redacted/7_9_2025 5_01_39 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	26
-videos/redacted/5_23_2025 9_16_18 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_16_18 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	27
-videos/redacted/5_29_2025 9_05_44 PM tg_redacted	videos/redacted/5_29_2025 9_05_44 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	28
-videos/redacted/7_23_2025 10_25_49 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_25_49 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	29
-videos/redacted/7_17_2025 5_47_26 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 5_47_26 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	30
-videos/redacted/7_17_2025 10_48_29 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_48_29 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	31
-videos/redacted/7_11_2025 10_56_57 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_56_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	32
-videos/redacted/7_9_2025 9_54_39 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_54_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	33
-videos/redacted/6_4_2025 2_12_13 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 2_12_13 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	34
-videos/redacted/8_14_2025 6_35_56 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_35_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	35
-videos/redacted/8_1_2025 1_20_49 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 1_20_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	36
-videos/redacted/7_9_2025 9_43_46 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_43_46 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	37
-videos/redacted/7_16_2025 5_50_27 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_50_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	38
-videos/redacted/6_6_2025 4_05_09 PM ba_redacted	videos/redacted/6_6_2025 4_05_09 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	39
-videos/redacted/7_9_2025 8_00_13 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 8_00_13 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	40
-videos/redacted/7_12_2025 5_26_00 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_26_00 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	41
-videos/redacted/7 9 2025 4 56 12 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 9 2025 4 56 12 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	42
-videos/redacted/7_20_2025 1_13_28 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_13_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	43
-videos/redacted/7_11_2025 5_34_13 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_34_13 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	44
-videos/redacted/8_1_2025 10_33_33 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 10_33_33 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	45
-videos/redacted/7 17 2025 9 01 21 Am TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 9 01 21 Am TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	46
-videos/redacted/7_12_2025 5_19_12 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_19_12 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	47
-videos/redacted/5_23_2025 9_19_33 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_19_33 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	48
-videos/redacted/7_11_2025 5_41_53 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_41_53 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	49
-videos/redacted/7_16_2025 5_45_42 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_45_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	50
-videos/redacted/7_17_2025 11_08_38 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 11_08_38 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	51
-videos/redacted/8_14_2025 6_33_40 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_33_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	52
-videos/redacted/7_17_2025 2_33_15 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 2_33_15 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	53
-videos/redacted/5_15_2025 10_32_19 AM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 10_32_19 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	54
-videos/redacted/8_14_2025 6_36_21 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_36_21 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	55
-videos/redacted/7_11_2025 10_58_11 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_58_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	56
-videos/redacted/6_6_2025 9_54_02 AM ba_redacted	videos/redacted/6_6_2025 9_54_02 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	57
-videos/redacted/7_17_2025 2_42_46 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 2_42_46 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	58
-videos/redacted/7_16_2025 5_51_45 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_51_45 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	59
-videos/redacted/5_15_2025 5_03_20 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 5_03_20 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	60
-videos/redacted/8_1_2025 8_40_56 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 8_40_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	61
-videos/redacted/7_9_2025 10_04_48 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 10_04_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	62
-videos/redacted/8_1_2025 9_18_20 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 9_18_20 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	63
-videos/redacted/7 9 2025 5 00 08 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 9 2025 5 00 08 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	64
-videos/redacted/5_16_2025 12_03_42 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 12_03_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	65
-videos/redacted/6_6_2025 9_22_57 AM ba_redacted	videos/redacted/6_6_2025 9_22_57 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	66
-videos/redacted/7_20_2025 1_09_31 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_09_31 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	67
-videos/redacted/7 21 2025 9 02 03 Am BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 9 02 03 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	68
-videos/redacted/6_4_2025 11_06_43 AM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 11_06_43 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	69
-videos/redacted/7_9_2025 9_54_48 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_54_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	70
-videos/redacted/5_15_2025 12_08_23 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 12_08_23 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	71
-videos/redacted/7_20_2025 1_10_24 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_10_24 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	72
-videos/redacted/7 17 2025 5 32 45 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 32 45 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	73
-videos/redacted/5_15_2025 12_28_09 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 12_28_09 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	74
-videos/redacted/7_16_2025 5_54_49 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_54_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	75
-videos/redacted/7 9 2025 4 54 14 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 9 2025 4 54 14 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	76
-videos/redacted/8_1_2025 11_07_54 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 11_07_54 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	77
-videos/redacted/7_17_2025 10_23_12 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_23_12 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	78
-videos/redacted/7_23_2025 10_25_23 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_25_23 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	79
-videos/redacted/5_15_2025 10_03_12 AM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 10_03_12 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	80
-videos/redacted/8_1_2025 11_59_02 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 11_59_02 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	81
-videos/redacted/7_23_2025 9_55_21 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 9_55_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	82
-videos/redacted/6_4_2025 4_50_23 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 4_50_23 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	83
-videos/redacted/7 9 2025 4 55 08 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 9 2025 4 55 08 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	84
-videos/redacted/8_1_2025 1_43_25 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 1_43_25 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	85
-videos/redacted/8_1_2025 6_55_56 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_55_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	86
-videos/redacted/6_4_2025 4_37_00 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 4_37_00 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	87
-videos/redacted/6_4_2025 5_12_03 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 5_12_03 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	88
-videos/redacted/5_29_2025 5_01_01 PM ba_redacted	videos/redacted/5_29_2025 5_01_01 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	89
-videos/redacted/7 21 2025 9 45 21 Am BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 9 45 21 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	90
-videos/redacted/6_6_2025 4_53_52 PM ba_redacted	videos/redacted/6_6_2025 4_53_52 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	91
-videos/redacted/8_1_2025 2_07_14 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 2_07_14 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	92
-videos/redacted/7_17_2025 2_39_09 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 2_39_09 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	93
-videos/redacted/6_6_2025 11_27_03 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/6_6_2025 11_27_03 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	94
-videos/redacted/7_16_2025 5_44_41 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_44_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	95
-videos/redacted/8_14_2025 6_34_03 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_34_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	96
-videos/redacted/8_1_2025 9_43_36 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 9_43_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	97
-videos/redacted/7 17 2025 5 30 37 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 30 37 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	98
-videos/redacted/7 17 2025 5 31 40 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 31 40 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	99
-videos/redacted/5_15_2025 10_28_19 AM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 10_28_19 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	100
-videos/redacted/8_14_2025 6_33_01 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_33_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	101
-videos/redacted/7_17_2025 5_44_24 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 5_44_24 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	102
-videos/redacted/5_15_2025 11_00_57 AM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 11_00_57 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	103
-videos/redacted/8_1_2025 11_35_04 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 11_35_04 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	104
-videos/redacted/7_17_2025 2_20_33 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 2_20_33 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	105
-videos/redacted/7_23_2025 11_12_02 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 11_12_02 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	106
-videos/redacted/8_1_2025 6_52_39 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_52_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	107
-videos/redacted/7 23 2025 5 40 46 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 23 2025 5 40 46 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	108
-videos/redacted/8_1_2025 9_51_01 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 9_51_01 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	109
-videos/redacted/5_16_2025 3_50_38 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 3_50_38 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	110
-videos/redacted/5_16_2025 3_39_12 PM ba_redacted	videos/redacted/5_16_2025 3_39_12 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	111
-videos/redacted/7_23_2025 10_22_09 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_22_09 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	112
-videos/redacted/6_4_2025 11_18_49 AM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 11_18_49 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	113
-videos/redacted/8_1_2025 11_00_04 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 11_00_04 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	114
-videos/redacted/7_11_2025 10_48_25 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_48_25 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	115
-videos/redacted/7_11_2025 5_45_23 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_45_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	116
-videos/redacted/6_4_2025 12_18_12 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 12_18_12 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	117
-videos/redacted/7 21 2025 11 09 41 Am BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 11 09 41 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	118
-videos/redacted/7_11_2025 10_42_49 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_42_49 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	119
-videos/redacted/7_20_2025 1_02_34 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_02_34 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	120
-videos/redacted/7_12_2025 5_24_03 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_24_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	121
-videos/redacted/7_11_2025 5_39_17 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_39_17 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	122
-videos/redacted/7 21 2025 10 50 11 Am BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 10 50 11 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	123
-videos/redacted/7_11_2025 10_39_43 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_39_43 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	124
-videos/redacted/6_4_2025 12_45_04 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 12_45_04 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	125
-videos/redacted/8_14_2025 6_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	126
-videos/redacted/7_12_2025 5_22_29 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_22_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	127
-videos/redacted/5_16_2025 1_14_52 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 1_14_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	128
-videos/redacted/7_17_2025 5_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 5_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	129
-videos/redacted/5_16_2025 11_34_08 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 11_34_08 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	130
-videos/redacted/6_4_2025 1_22_22 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 1_22_22 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	131
-videos/redacted/7_9_2025 8_15_26 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 8_15_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	132
-videos/redacted/7_11_2025 5_37_23 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_37_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	133
-videos/redacted/6_6_2025 9_52_33 AM ba)_redacted	videos/redacted/6_6_2025 9_52_33 AM ba)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	134
-videos/redacted/8_1_2025 2_40_11 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 2_40_11 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	135
-videos/redacted/7_9_2025 9_16_06 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_16_06 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	136
-videos/redacted/7 17 2025 5 34 21 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 34 21 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	137
-videos/redacted/7_17_2025 11_01_48 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 11_01_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	138
-videos/redacted/7_9_2025 9_49_06 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_49_06 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	139
-videos/redacted/7_23_2025 11_29_12 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 11_29_12 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	140
-videos/redacted/7_16_2025 5_48_41 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_48_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	141
-videos/redacted/5_16_2025 12_15_23 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 12_15_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	142
-videos/redacted/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	143
-videos/redacted/8_14_2025 6_35_01 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_35_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	144
-videos/redacted/7 17 2025 5 45 39 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 45 39 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	145
-videos/redacted/8_1_2025 9_32_31 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 9_32_31 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	146
-videos/redacted/7_17_2025 1_44_45 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 1_44_45 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	147
-videos/redacted/6_4_2025 9_25_24 PM tg_redacted	videos/redacted/6_4_2025 9_25_24 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	148
-videos/redacted/7_20_2025 1_07_30 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_07_30 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	149
-videos/redacted/6_6_2025 1_52_06 PM ba_redacted	videos/redacted/6_6_2025 1_52_06 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	150
-videos/redacted/5_16_2025 12_24_14 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 12_24_14 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	151
-videos/redacted/7 9 2025 4 57 10 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 9 2025 4 57 10 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	152
-videos/redacted/6_4_2025 5_34_14 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 5_34_14 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	153
-videos/redacted/8_1_2025 11_13_37 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 11_13_37 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	154
-videos/redacted/7_17_2025 10_27_10 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_27_10 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	155
-videos/redacted/8_1_2025 6_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	156
-videos/redacted/7_20_2025 1_12_52 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_12_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	157
-videos/redacted/6_6_2025 12_12_47 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/6_6_2025 12_12_47 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	158
-videos/redacted/6_4_2025 11_16_25 AM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 11_16_25 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	159
-videos/redacted/7 17 2025 5 38 03 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 38 03 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	160
-videos/redacted/6_4_2025 1_05_09 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 1_05_09 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	161
-videos/redacted/6_4_2025 5_53_25 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 5_53_25 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	162
-videos/redacted/8_1_2025 8_49_52 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 8_49_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	163
-videos/redacted/7_11_2025 10_49_24 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_49_24 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	164
-videos/redacted/7_9_2025 5_00_52 PM tg_redacted	videos/redacted/7_9_2025 5_00_52 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	165
-videos/redacted/5_23_2025 9_05_41 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_05_41 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	166
-videos/redacted/7 23 2025 5 32 25 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 23 2025 5 32 25 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	167
-videos/redacted/7 23 2025 9 08 10 Am BA_redacted	videos/redacted/7 23 2025 9 08 10 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	168
-videos/redacted/6_4_2025 9_24_37 PM tg_redacted	videos/redacted/6_4_2025 9_24_37 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	169
-videos/redacted/7_20_2025 12_52_35 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 12_52_35 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	170
-videos/redacted/6_4_2025 11_08_08 AM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 11_08_08 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	171
-videos/redacted/5_29_2025 9_07_23 PM tg_redacted	videos/redacted/5_29_2025 9_07_23 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	172
-videos/redacted/7 23 2025 5 39 29 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 23 2025 5 39 29 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	173
-videos/redacted/8_1_2025 6_51_49 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_51_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	174
-videos/redacted/5_16_2025 4_04_41 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 4_04_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	175
-videos/redacted/5_23_2025 9_07_12 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_07_12 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	176
-videos/redacted/8_1_2025 6_35_28 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_35_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	177
-videos/redacted/7_12_2025 5_24_26 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_24_26 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	178
-videos/redacted/5_15_2025 1_45_08 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 1_45_08 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	179
-videos/redacted/5_16_2025 3_42_29 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 3_42_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	180
-videos/redacted/6_4_2025 9_28_40 PM tg_redacted	videos/redacted/6_4_2025 9_28_40 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	181
-videos/redacted/7_9_2025 9_23_39 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_23_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	182
-videos/redacted/7_12_2025 5_26_27 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_26_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	183
-videos/redacted/5_15_2025 12_58_30 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 12_58_30 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	184
-videos/redacted/7_16_2025 5_50_01 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_50_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	185
-videos/redacted/8_14_2025 6_38_40 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_38_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	186
-videos/redacted/5_15_2025 3_41_43 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 3_41_43 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	187
-videos/redacted/7_11_2025 5_36_08 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_36_08 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	188
-videos/redacted/7_20_2025 1_00_34 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_00_34 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	189
-videos/redacted/5_23_2025 9_08_59 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_08_59 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	190
-videos/redacted/7_17_2025 10_53_26 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_53_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	191
-videos/redacted/7_17_2025 10_29_34 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_29_34 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	192
-videos/redacted/6_6_2025 3_27_58 PM ba_redacted	videos/redacted/6_6_2025 3_27_58 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	193
-videos/redacted/7_23_2025 10_32_43 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_32_43 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	194
-videos/redacted/6_4_2025 1_49_36 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 1_49_36 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	195
-videos/redacted/7_23_2025 10_26_19 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_26_19 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	196
-videos/redacted/7_17_2025 10_15_19 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_15_19 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	197
-videos/redacted/5_16_2025 1_21_52 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 1_21_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	198
-videos/redacted/7_9_2025 8_07_27 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 8_07_27 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	199
-videos/redacted/6_4_2025 10_50_48 AM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 10_50_48 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	200
-videos/redacted/7_20_2025 1_05_02 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_05_02 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	201
-videos/redacted/7 21 2025 12 17 32 Pm BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 12 17 32 Pm BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	202
-videos/redacted/7_9_2025 5_00_08 PM tg_redacted	videos/redacted/7_9_2025 5_00_08 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	203
-videos/redacted/7 21 2025 9 24 04 Am BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 9 24 04 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	204
-videos/redacted/7 17 2025 9 08 14 Am TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 9 08 14 Am TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	205
-videos/redacted/5_15_2025 12_32_22 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 12_32_22 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	206
-videos/redacted/7 23 2025 5 42 07 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 23 2025 5 42 07 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	207
-videos/redacted/5_16_2025 4_00_01 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 4_00_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	208
-videos/redacted/8_1_2025 6_51_32 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_51_32 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	209
-videos/redacted/8_1_2025 7_00_18 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 7_00_18 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	210
-videos/redacted/7_17_2025 5_45_39 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 5_45_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	211
-videos/redacted/7 23 2025 5 41 27 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 23 2025 5 41 27 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	212
-videos/redacted/7_23_2025 9_45_56 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 9_45_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	213
-videos/redacted/5_15_2025 1_39_49 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 1_39_49 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	214
-videos/redacted/7_20_2025 12_51_57 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 12_51_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	215
-videos/redacted/8_1_2025 1_58_38 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 1_58_38 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	216
-videos/redacted/5_15_2025 9_49_23 AM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 9_49_23 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	217
-videos/redacted/7_23_2025 10_10_36 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_10_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	218
-videos/redacted/7_20_2025 12_56_39 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 12_56_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	219
-videos/redacted/7_9_2025 8_53_15 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 8_53_15 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	220
-videos/redacted/7_23_2025 9_54_56 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 9_54_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	221
-videos/redacted/7_17_2025 10_05_51 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_05_51 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	222
-videos/redacted/5_29_2025 9_09_40 PM tg_redacted	videos/redacted/5_29_2025 9_09_40 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	223
-videos/redacted/7_9_2025 8_03_19 AM tg_redacted	videos/redacted/7_9_2025 8_03_19 AM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	224
-videos/redacted/7_12_2025 5_23_36 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_23_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	225
-videos/redacted/7 17 2025 5 34 58 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 34 58 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	226
-videos/redacted/7_16_2025 5_53_49 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_53_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	227
-videos/redacted/7 23 2025 5 38 50 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 23 2025 5 38 50 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	228
-videos/redacted/7_20_2025 1_01_57 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_01_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	229
-videos/redacted/8_14_2025 6_28_10 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_28_10 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	230
-videos/redacted/6_4_2025 1_51_38 PM tg_redacted	videos/redacted/6_4_2025 1_51_38 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	231
-videos/redacted/7_23_2025 9_48_57 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 9_48_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	232
-videos/redacted/7_11_2025 10_59_18 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_59_18 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	233
-videos/redacted/5_23_2025 9_15_41 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_15_41 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	234
-videos/redacted/8_1_2025 6_58_28 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_58_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	235
-videos/redacted/5_23_2025 9_12_40 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_12_40 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	236
-videos/redacted/6_4_2025 5_05_03 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 5_05_03 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	237
-videos/redacted/6_4_2025 12_57_26 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 12_57_26 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	238
-videos/redacted/7_9_2025 9_21_01 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_21_01 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	239
-videos/redacted/7_11_2025 10_43_48 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_43_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	240
-videos/redacted/5_29_2025 6_21_27 PM ba_redacted	videos/redacted/5_29_2025 6_21_27 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	241
-videos/redacted/7_17_2025 1_56_47 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 1_56_47 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	242
-videos/redacted/5_23_2025 9_07_39 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_07_39 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	243
-videos/redacted/7 21 2025 9 40 53 Am BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 9 40 53 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	244
-videos/redacted/7_23_2025 10_55_37 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_55_37 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	245
diff --git a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_courtyard/test.json b/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_courtyard/test.json
deleted file mode 100644
index 0637a088a01e8ddab3bf3fa98dbe804cbde1a0dc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_courtyard/test.json
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-[]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_courtyard/test_annotation.json b/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_courtyard/test_annotation.json
deleted file mode 100644
index af29ea7c4293821397928dae25ce02d44ac9bfc1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_courtyard/test_annotation.json
+++ /dev/null
@@ -1,159 +0,0 @@
-{
-  "version": "1.0",
-  "bcq": [
-    {
-      "id": "videos/redacted/7_20_2025 12_59_19 PM (UTC-07_00)_redacted",
-      "video": "videos/redacted/7_20_2025 12_59_19 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/7_20_2025 12_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted",
-      "video": "videos/redacted/7_20_2025 12_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/6_4_2025 12_19_50 PM tg_redacted",
-      "video": "videos/redacted/6_4_2025 12_19_50 PM tg_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/6_4_2025 9_21_05 PM tg_redacted",
-      "video": "videos/redacted/6_4_2025 9_21_05 PM tg_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/7_11_2025 10_56_57 AM (UTC-07_00)_redacted",
-      "video": "videos/redacted/7_11_2025 10_56_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/7_9_2025 9_54_39 AM (UTC-07_00)_redacted",
-      "video": "videos/redacted/7_9_2025 9_54_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/7_20_2025 1_13_28 PM (UTC-07_00)_redacted",
-      "video": "videos/redacted/7_20_2025 1_13_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/8_1_2025 10_33_33 AM (UTC-07_00)_redacted",
-      "video": "videos/redacted/8_1_2025 10_33_33 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/7_11_2025 10_58_11 AM (UTC-07_00)_redacted",
-      "video": "videos/redacted/7_11_2025 10_58_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/7 21 2025 9 02 03 Am BA_redacted",
-      "video": "videos/redacted/7 21 2025 9 02 03 Am BA_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/5_15_2025 12_08_23 PM ba_redacted",
-      "video": "videos/redacted/5_15_2025 12_08_23 PM ba_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/5_15_2025 12_28_09 PM ba_redacted",
-      "video": "videos/redacted/5_15_2025 12_28_09 PM ba_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/5_15_2025 10_03_12 AM ba_redacted",
-      "video": "videos/redacted/5_15_2025 10_03_12 AM ba_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_redacted",
-      "video": "videos/redacted/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/8_1_2025 6_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted",
-      "video": "videos/redacted/8_1_2025 6_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/5_16_2025 4_04_41 PM (UTC-07_00)_redacted",
-      "video": "videos/redacted/5_16_2025 4_04_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/7_9_2025 5_00_08 PM tg_redacted",
-      "video": "videos/redacted/7_9_2025 5_00_08 PM tg_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/7 23 2025 5 42 07 Pm TG_redacted",
-      "video": "videos/redacted/7 23 2025 5 42 07 Pm TG_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/7_17_2025 10_05_51 AM (UTC-07_00)_redacted",
-      "video": "videos/redacted/7_17_2025 10_05_51 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "No"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/7_16_2025 5_53_49 PM (UTC-07_00)_redacted",
-      "video": "videos/redacted/7_16_2025 5_53_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/5_23_2025 9_12_40 PM tg_redacted",
-      "video": "videos/redacted/5_23_2025 9_12_40 PM tg_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    },
-    {
-      "id": "videos/redacted/5_23_2025 9_07_39 PM tg_redacted",
-      "video": "videos/redacted/5_23_2025 9_07_39 PM tg_redacted.mp4",
-      "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-      "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-      "answer": "Yes"
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_courtyard/validation.json b/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_courtyard/validation.json
deleted file mode 100644
index 5690a6b537ac53a3142d7947d486352bf7fd7dde..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/filtered/tailgating/tailgating_courtyard/validation.json
+++ /dev/null
@@ -1,156 +0,0 @@
-[
-  {
-    "file_name": "7_20_2025 12_59_19 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_59_19 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "7_20",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "7_20_2025 12_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "7_20",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "6_4_2025 12_19_50 PM tg_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 12_19_50 PM tg_redacted.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "6_4",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "6_4_2025 9_21_05 PM tg_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_21_05 PM tg_redacted.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "6_4",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "7_11_2025 10_56_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_56_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "7_11",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "7_9_2025 9_54_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 9_54_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "7_9",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "7_20_2025 1_13_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_13_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "7_20",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "8_1_2025 10_33_33 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 10_33_33 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "8_1",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "7_11_2025 10_58_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_58_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "7_11",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "7 21 2025 9 02 03 Am BA_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 9 02 03 Am BA_redacted.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "7_21",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "5_15_2025 12_08_23 PM ba_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 12_08_23 PM ba_redacted.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "5_15",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "5_15_2025 12_28_09 PM ba_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 12_28_09 PM ba_redacted.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "5_15",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "5_15_2025 10_03_12 AM ba_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 10_03_12 AM ba_redacted.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "5_15",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "7_23",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "8_1_2025 6_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "8_1",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "5_16_2025 4_04_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 4_04_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "5_16",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "7_9_2025 5_00_08 PM tg_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 5_00_08 PM tg_redacted.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "7_9",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "7 23 2025 5 42 07 Pm TG_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 5 42 07 Pm TG_redacted.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "7_23",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "7_17_2025 10_05_51 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 10_05_51 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "true_label": "badge",
-    "date": "7_17",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "7_16_2025 5_53_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_53_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "7_16",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "5_23_2025 9_12_40 PM tg_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_12_40 PM tg_redacted.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "5_23",
-    "partition": "validation"
-  },
-  {
-    "file_name": "5_23_2025 9_07_39 PM tg_redacted.mp4",
-    "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_07_39 PM tg_redacted.mp4",
-    "true_label": "tailgate",
-    "date": "5_23",
-    "partition": "validation"
-  }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/filtered/warehouse_near_miss/test_annotations.json b/annotations/event_verification_subset/filtered/warehouse_near_miss/test_annotations.json
deleted file mode 100644
index 58f4584e64896e05be6d5bcbb6a8f9bede970084..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/filtered/warehouse_near_miss/test_annotations.json
+++ /dev/null
@@ -1,278 +0,0 @@
-[
-    {
-        "id": "positive/scene_07_01_00-23-52_to_00-25-33_GoPro1_Fork_Lift_stopped_while_person_crossing_the_isle_08-22",
-        "video_id": "positive/scene_07_01_00-23-52_to_00-25-33_GoPro1_Fork_Lift_stopped_while_person_crossing_the_isle_08-22.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_08_01_00-00-46_to_00-02-20_GoPro1_Fork_Lift_crossing_while_person_running_in_front_of_it_01-15",
-        "video_id": "positive/scene_08_01_00-00-46_to_00-02-20_GoPro1_Fork_Lift_crossing_while_person_running_in_front_of_it_01-15.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_08_02_00-02-20_to_00-04-56_GoPro1_Fork_Lift_crossing_while_person_running_in_front_of_it_08-22",
-        "video_id": "positive/scene_08_02_00-02-20_to_00-04-56_GoPro1_Fork_Lift_crossing_while_person_running_in_front_of_it_08-22.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_08_03_00-04-56_to_00-08-15_GoPro1_Fork_Lift_crossing_while_person_running_in_front_of_it_04-18",
-        "video_id": "positive/scene_08_03_00-04-56_to_00-08-15_GoPro1_Fork_Lift_crossing_while_person_running_in_front_of_it_04-18.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_09_01_00-08-15_to_00-10-22_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_on_the_phone_crossing_the_isle_06-20",
-        "video_id": "positive/scene_09_01_00-08-15_to_00-10-22_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_on_the_phone_crossing_the_isle_06-20.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_10_01_00-10-22_to_00-13-12_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_crossing_the_isle_06-20",
-        "video_id": "positive/scene_10_01_00-10-22_to_00-13-12_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_crossing_the_isle_06-20.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_11_01_00-13-12_to_00-16-16_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_multiple_people_in_the_scene_04-22",
-        "video_id": "positive/scene_11_01_00-13-12_to_00-16-16_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_multiple_people_in_the_scene_04-22.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_12_01_00-16-16_to_00-17-31_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_walking_behind_the_forklift_06-20",
-        "video_id": "positive/scene_12_01_00-16-16_to_00-17-31_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_walking_behind_the_forklift_06-20.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_12_02_00-17-31_to_00-19-50_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_walking_behind_the_forklift_02-16",
-        "video_id": "positive/scene_12_02_00-17-31_to_00-19-50_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_walking_behind_the_forklift_02-16.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_14_01_00-19-50_to_00-22-54_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_walking_behind_the_forklift_04-18",
-        "video_id": "positive/scene_14_01_00-19-50_to_00-22-54_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_walking_behind_the_forklift_04-18.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_16_01_00-22-54_to_00-25-38_GoPro1_person_walking_in_front_of_fork_lift_04-48",
-        "video_id": "positive/scene_16_01_00-22-54_to_00-25-38_GoPro1_person_walking_in_front_of_fork_lift_04-48.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_17_01_00-25-38_to_00-27-32_GoPro1_person_running_in_front_of_fork_lift_02-16",
-        "video_id": "positive/scene_17_01_00-25-38_to_00-27-32_GoPro1_person_running_in_front_of_fork_lift_02-16.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_17_02_00-27-32_to_00-30-55_GoPro1_person_running_in_front_of_fork_lift_02-26",
-        "video_id": "positive/scene_17_02_00-27-32_to_00-30-55_GoPro1_person_running_in_front_of_fork_lift_02-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_18_01_00-30-55_to_00-33-57_GoPro1_person_jumping_to_not_get_hit_by_the_forklift_00-20",
-        "video_id": "positive/scene_18_01_00-30-55_to_00-33-57_GoPro1_person_jumping_to_not_get_hit_by_the_forklift_00-20.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_19_01_00-33-57_to_00-35-41_GoPro1_fork_lift_moving_backwards_person_cutting_in_front_of_the_fo_04-24",
-        "video_id": "positive/scene_19_01_00-33-57_to_00-35-41_GoPro1_fork_lift_moving_backwards_person_cutting_in_front_of_the_fo_04-24.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_20_01_00-35-41_to_00-37-23_GoPro1_fork_lift_going_backwards_person_running_passed_04-22",
-        "video_id": "positive/scene_20_01_00-35-41_to_00-37-23_GoPro1_fork_lift_going_backwards_person_running_passed_04-22.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_21_01_00-37-23_to_00-39-30_GoPro1_fork_lift_going_backwards_person_stops_06-24",
-        "video_id": "positive/scene_21_01_00-37-23_to_00-39-30_GoPro1_fork_lift_going_backwards_person_stops_06-24.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_22_01_00-39-30_to_00-45-36_GoPro1_fork_lift_moving_person_hesitating_and_stepping_back_01-20",
-        "video_id": "positive/scene_22_01_00-39-30_to_00-45-36_GoPro1_fork_lift_moving_person_hesitating_and_stepping_back_01-20.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_23_01_00-45-36_to_00-49-03_GoPro1_boxes_blocking_the_view_of_the_driver_and_person_crossing_06-26",
-        "video_id": "positive/scene_23_01_00-45-36_to_00-49-03_GoPro1_boxes_blocking_the_view_of_the_driver_and_person_crossing_06-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_25_01_00-02-02_to_00-05-05_GoPro1_person_working_on_boxes_while_fork_lift_approaches_06-30",
-        "video_id": "positive/scene_25_01_00-02-02_to_00-05-05_GoPro1_person_working_on_boxes_while_fork_lift_approaches_06-30.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_26_01_00-05-05_to_00-08-50_GoPro1_same_as_above_person_jumping_05-24",
-        "video_id": "positive/scene_26_01_00-05-05_to_00-08-50_GoPro1_same_as_above_person_jumping_05-24.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_27_01_00-08-50_to_00-15-25_GoPro1_person_bending_down_fork_lift_moving_forward_10-30",
-        "video_id": "positive/scene_27_01_00-08-50_to_00-15-25_GoPro1_person_bending_down_fork_lift_moving_forward_10-30.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T1_C2_CS_S13T1_1-12-11-59_chunk_5/event_005_5",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T1_C2_CS_S13T1_1-12-11-59_chunk_5/event_005_5.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T3_C5_AS_S13T3_01-18-12-10_chunk_2/event_001_1",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T3_C5_AS_S13T3_01-18-12-10_chunk_2/event_001_1.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T4_C4_AS_S13T4_1-12-12-28_chunk_5/event_008_8",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T4_C4_AS_S13T4_1-12-12-28_chunk_5/event_008_8.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T4_C4_AS_S13T4_1-12-12-28_chunk_6/event_001_1",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T4_C4_AS_S13T4_1-12-12-28_chunk_6/event_001_1.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T4_C5_AS_S13T4_00-58-12-14_chunk_5/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T4_C5_AS_S13T4_00-58-12-14_chunk_5/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T4_C6_AS_S13T4_00-43-11-59_chunk_1/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T4_C6_AS_S13T4_00-43-11-59_chunk_1/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T4_C6_AS_S13T4_00-43-11-59_chunk_5/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T4_C6_AS_S13T4_00-43-11-59_chunk_5/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T4_C6_AS_S13T4_00-43-11-59_chunk_6/event_001_1",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T4_C6_AS_S13T4_00-43-11-59_chunk_6/event_001_1.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T5_C2_AS_S13T5_0-51-11-39_chunk_5/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T5_C2_AS_S13T5_0-51-11-39_chunk_5/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T5_C3_AS_S13T5_0-53-11-38_chunk_5/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T5_C3_AS_S13T5_0-53-11-38_chunk_5/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T5_C4_AS_S13T5_0-53-11-39_chunk_5/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T5_C4_AS_S13T5_0-53-11-39_chunk_5/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T5_C6_AS_S13T5_00-29-11-15_chunk_5/event_003_3",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T5_C6_AS_S13T5_00-29-11-15_chunk_5/event_003_3.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_4_S4T4_C2_CV_S4T4_00-54-10-48_chunk_5/event_001_1",
-        "video_id": "negative/Scene_4_S4T4_C2_CV_S4T4_00-54-10-48_chunk_5/event_001_1.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_4_S4T4_C4_CS_S4T4_00-54-10-48_chunk_4/event_003_3",
-        "video_id": "negative/Scene_4_S4T4_C4_CS_S4T4_00-54-10-48_chunk_4/event_003_3.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_4_S4T4_C6_CS_S4T4_00-54-10-48_chunk_1/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_4_S4T4_C6_CS_S4T4_00-54-10-48_chunk_1/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_4_S4T4_C6_CS_S4T4_00-54-10-48_chunk_5/event_002_2",
-        "video_id": "negative/Scene_4_S4T4_C6_CS_S4T4_00-54-10-48_chunk_5/event_002_2.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_01_01_00-00-00_to_00-07-34_GoPro1_Calibration_with_people_walking_around_06-26",
-        "video_id": "negative/scene_01_01_00-00-00_to_00-07-34_GoPro1_Calibration_with_people_walking_around_06-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_02_01_00-07-34_to_00-11-38_GoPro1_Forklifts_being_moved_out_of_the_way_06-26",
-        "video_id": "negative/scene_02_01_00-07-34_to_00-11-38_GoPro1_Forklifts_being_moved_out_of_the_way_06-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_04_01_00-11-38_to_00-19-46_GoPro1_Forklift_entering_the_aisle_no_pedestrians_around_06-26",
-        "video_id": "negative/scene_04_01_00-11-38_to_00-19-46_GoPro1_Forklift_entering_the_aisle_no_pedestrians_around_06-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_05_01_00-19-46_to_00-21-03_GoPro1_Fork_Lift_crossing_people_crossing_afterwards_06-26",
-        "video_id": "negative/scene_05_01_00-19-46_to_00-21-03_GoPro1_Fork_Lift_crossing_people_crossing_afterwards_06-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_06_01_00-21-03_to_00-23-52_GoPro1_Fork_Lift_crossing_people_following_the_forklift_06-26",
-        "video_id": "negative/scene_06_01_00-21-03_to_00-23-52_GoPro1_Fork_Lift_crossing_people_following_the_forklift_06-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_28_01_00-15-25_to_00-27-58_GoPro1_boxes_falling_04-22",
-        "video_id": "negative/scene_28_01_00-15-25_to_00-27-58_GoPro1_boxes_falling_04-22.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_29_01_00-01-07_to_00-10-18_GoPro1_driver_picks_up_trash_00-50",
-        "video_id": "negative/scene_29_01_00-01-07_to_00-10-18_GoPro1_driver_picks_up_trash_00-50.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_29_01_00-09-27_to_00-12-53_GoPro1_driver_picks_up_trash_00-20",
-        "video_id": "negative/scene_29_01_00-09-27_to_00-12-53_GoPro1_driver_picks_up_trash_00-20.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/test_annotations.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/test_annotations.json
deleted file mode 100644
index 021f76f5c200e4e3f078199177c62418caf4b68f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/test_annotations.json
+++ /dev/null
@@ -1,1460 +0,0 @@
-[
-    {
-        "id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Collision/collision",
-        "video_id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 111 and 130? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Collision/collision",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1800 and 1805? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Collision/collision",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1803 and 1814? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/Collision/collision",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1878 and 1942? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 5/Collision/collision",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 5/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1751 and 1752? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Collision/collision",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1771 and 1819? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Collision/collision",
-        "video_id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13262 and 13338? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Collision/collision",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2024 and 2063? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Collision/collision",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 316 and 317? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Collision/collision",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2018 and 2114? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/Collision/collision",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 555 and 561? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Collision/collision",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 251 and 253? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 5/Collision/collision",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 5/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 542 and 546? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Collision/collision",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 242 and 252? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Collision/collision",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 531 and 534? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Collision/collision",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2128 and 2078? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/Collision/collision",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2030 and 2039? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/Collision/collision",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3156 and 3178? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Collision/collision",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2954 and 3015? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Collision/collision",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3048 and 3066? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Collision/collision",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2966 and 2971? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/Collision/collision",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3020 and 3032? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Collision/collision",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3106 and 3143? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Collision/collision",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3139 and 3234? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Collision/collision",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3236 and 3247? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Collision/collision_1",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Collision/collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 4009 and 4043? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Collision/collision_2",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Collision/collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 4009 and 4052? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/Collision/collision",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3827 and 3936? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Collision/collision_1",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Collision/collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3872 and 3963? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Collision/collision_2",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Collision/collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3963 and 4006? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Collision/collision",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3941 and 3985? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Collision/collision",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3991 and 3998? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Collision/collision",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3972 and 3992? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Collision/collision",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12907 and 12942? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Collision/collision",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12828 and 12862? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Collision/collision",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13086 and 13099? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Collision/collision",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 11746 and 13110? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Collision/collision",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12706 and 12864? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Collision/collision",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12961 and 13064? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Collision/collision",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12613 and 12857? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 6/Collision/collision",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 6/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12803 and 12881? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Collision/collision",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12951 and 13051? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Collision/collision",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1385 and 1402? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/Collision/collision",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1326 and 1329? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Collision/collision",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1292 and 1309? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Collision/collision",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1249 and 1341? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Collision/collision",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1357 and 1374? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Collision/collision",
-        "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 684 and 686? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Collision/collision",
-        "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 710 and 717? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 1/Collision/collision",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 1/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1958 and 1982? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Collision/collision",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1939 and 2000? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Collision/collision",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1981 and 1991? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Collision/collision",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1920 and 1928? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Collision/collision",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Collision/collision.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1929 and 1948? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 15/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_11_865__2025-10-09_04_43_19_865_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 15/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_11_865__2025-10-09_04_43_19_865_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 284 and 292? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 1/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 1/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 56776 and 56778? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 11/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 11/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3268 and 3273? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 2/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 2/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 72991 and 72984? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 14/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_42_13_865__2025-10-09_04_42_23_865_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 14/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_42_13_865__2025-10-09_04_42_23_865_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 150 and 140? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 18/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_8-48_to_8-58_2025-10-09_08_38_13_769__2025-10-09_08_38_23_769_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 18/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_8-48_to_8-58_2025-10-09_08_38_13_769__2025-10-09_08_38_23_769_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 20 and 25? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 20/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_44_822__2025-10-09_08_43_54_822_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 20/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_44_822__2025-10-09_08_43_54_822_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 672 and 656? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 16/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_22_865__2025-10-09_04_43_26_865_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 16/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_22_865__2025-10-09_04_43_26_865_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 327 and 322? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 17/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_29_865__2025-10-09_04_43_40_865_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 17/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_29_865__2025-10-09_04_43_40_865_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 349 and 335? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 8/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 8/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2759 and 2753? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 7/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 7/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2731 and 27232? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 19/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_14_822__2025-10-09_08_43_27_822_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 19/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_14_822__2025-10-09_08_43_27_822_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 578 and 580? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 10/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 10/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3170 and 3204? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 3/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 3/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 7315 and 73148? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 13/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_41_28_865__2025-10-09_04_41_47_865_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 13/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_41_28_865__2025-10-09_04_41_47_865_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 30 and 32? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 9/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 9/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3126 and 3143? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 12/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 12/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3287 and 3297? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 21/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_55_822__2025-10-09_08_44_00_822_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 21/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_55_822__2025-10-09_08_44_00_822_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 711 and 715? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 6/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 6/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2684 and 2674? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 4/Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-64_to_0-74_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 4/collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-64_to_0-74_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 73311 and 73331? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=6h83x_IeLjc/Split video 1/collision/red_6h83x_IeLjc-00_to_0-10_2025-10-09_09_32_10_504__2025-10-09_09_32_20_504_.mp4",
-        "video_id": "v=6h83x_IeLjc/Split video 1/collision/red_6h83x_IeLjc-00_to_0-10_2025-10-09_09_32_10_504__2025-10-09_09_32_20_504_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 20 and 23? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/Collision/red_2_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-        "video_id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/collision/red_2_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 46887 and 46890? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/Collision/red_1_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-        "video_id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/collision/red_1_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 46887 and 46878? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/Collision/red_lvIwOAjE7Ts_0-00_to_0-14_2025-10-09_09_58_05_744__2025-10-09_09_58_19_744_.mp4",
-        "video_id": "v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/collision/red_lvIwOAjE7Ts_0-00_to_0-14_2025-10-09_09_58_05_744__2025-10-09_09_58_19_744_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 39 and 36? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/Collision/red_ir8j5bGBTiE_0-32_to_0-40_2025-10-09_09_36_05_109__2025-10-09_09_36_13_109_.mp4",
-        "video_id": "v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/collision/red_ir8j5bGBTiE_0-32_to_0-40_2025-10-09_09_36_05_109__2025-10-09_09_36_13_109_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 607 and 615? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=69UT4E3LoAc/Split video 1/collision/red_69UT4E3LoAc_1920x1080_trim_05_14_.mp4",
-        "video_id": "v=69UT4E3LoAc/Split video 1/collision/red_69UT4E3LoAc_1920x1080_trim_05_14_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 5282 and 5262? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 111 and 118? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 103 and 111? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=9EE0zQSCtdY/Split videos/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 103 and 130? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 0 and 1805? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 0 and 1770? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 0 and 1757? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1803 and 1821? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1786 and 1803? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1786 and 1821? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1967 and 1997? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1963 and 1997? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1771 and 1758? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 152 and 1819? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 150 and 151? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13308 and 13338? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13262 and 13263? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=CRFFj83OIDU/Split video 1/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13262 and 13229? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2048 and 2063? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 338 and 2063? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 337 and 339? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 316 and 307? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 315 and 316? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 324 and 327? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 33 and 2108? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 33 and 2091? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 37 and 2108? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 543 and 561? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 543 and 555? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 250 and 251? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 250 and 253? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 253 and 258? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 4 and 5? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 5 and 252? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 242 and 257? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 507 and 534? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 507 and 30? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 26 and 27? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2090 and 2107? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1973 and 2107? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1973 and 2090? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2002 and 2030? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2002 and 2039? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3080 and 3156? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3080 and 3178? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3005 and 3029? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2950 and 2954? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2950 and 2958? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 176 and 3066? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 175 and 3048? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 176 and 3048? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2966 and 112? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 112 and 2971? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2915 and 2966? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3020 and 3033? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3032 and 3033? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3031 and 3106? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 60 and 61? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2857 and 3143? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 349 and 3139? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 350 and 3234? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 348 and 349? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3135 and 3181? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 504 and 511? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3181 and 3255? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 4009 and 3868? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3868 and 4043? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3894 and 3936? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3894 and 3827? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 57 and 59? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3871 and 3963? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 65 and 66? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 198 and 3985? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3941 and 3922? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3922 and 3921? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3991 and 4010? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3998 and 4068? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 4010 and 4038? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3064 and 3945? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3064 and 3755? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3755 and 3972? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 57 and 12906? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 57 and 12907? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 1/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12906 and 12942? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 163 and 165? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 164 and 12828? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 2/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 166 and 12827? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13049 and 13086? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1754 and 13086? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 8/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1754 and 1758? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 11746 and 12989? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12823 and 13110? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 7/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12688 and 13110? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12864 and 12876? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12866 and 12876? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 3/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 439 and 12864? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12961 and 13098? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13079 and 12961? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 9/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 13064 and 13098? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12857 and 12896? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1146 and 1150? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 5/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12613 and 1114? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12951 and 13025? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12947 and 13047? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=daabJK00Y88/Split video 4/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 12947 and 12951? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1441 and 1447? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1385 and 1377? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1379 and 1420? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 5 and 1338? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1335 and 1342? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1292 and 1304? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1304 and 1351? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1309 and 1387? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 165 and 1249? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1146 and 1341? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1356 and 160? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 90 and 1357? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 92 and 1357? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 88 and 94? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 0 and 686? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 683 and 684? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 0 and 684? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 710 and 707? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 713 and 719? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 704 and 710? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1939 and 2021? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2000 and 2021? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 2/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2026 and 2035? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1981 and 2001? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 10 and 12? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 3/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1991 and 2001? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 90 and 1928? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 88 and 90? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 5/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 88 and 1920? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Non collision/non_collision_1",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Non collision/non_collision_1.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1948 and 1953? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Non collision/non_collision_2",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Non collision/non_collision_2.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1929 and 1964? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Non collision/non_collision_3",
-        "video_id": "v=lAOifjTeelM/Split video 4/Non collision/non_collision_3.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 1948 and 1972? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 15/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_11_865__2025-10-09_04_43_19_865_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 15/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_11_865__2025-10-09_04_43_19_865_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 278 and 284? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 1/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 1/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 56776 and 56774? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 11/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 11/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3261 and 3265? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 2/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 2/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 72918 and 72991? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 14/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_42_13_865__2025-10-09_04_42_23_865_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 14/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_42_13_865__2025-10-09_04_42_23_865_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 126 and 153? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 18/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_8-48_to_8-58_2025-10-09_08_38_13_769__2025-10-09_08_38_23_769_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 18/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_8-48_to_8-58_2025-10-09_08_38_13_769__2025-10-09_08_38_23_769_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 7 and 18? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 20/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_44_822__2025-10-09_08_43_54_822_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 20/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_44_822__2025-10-09_08_43_54_822_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 669 and 655? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 16/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_22_865__2025-10-09_04_43_26_865_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 16/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_22_865__2025-10-09_04_43_26_865_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 327 and 320? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 17/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_29_865__2025-10-09_04_43_40_865_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 17/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_29_865__2025-10-09_04_43_40_865_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 349 and 378? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 8/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 8/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2752 and 2769? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 7/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 7/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2715 and 2699? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 19/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_14_822__2025-10-09_08_43_27_822_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 19/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_14_822__2025-10-09_08_43_27_822_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 576 and 577? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 10/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 10/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3180 and 3177? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 3/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 3/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 73175 and 73183? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 13/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_41_28_865__2025-10-09_04_41_47_865_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 13/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_41_28_865__2025-10-09_04_41_47_865_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 28 and 41? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 9/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 9/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3051 and 3146? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 5/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_31_403__2025-10-08_06_32_42_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 5/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_31_403__2025-10-08_06_32_42_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2651 and 2663? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 12/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 12/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 3287 and 3291? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 21/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_55_822__2025-10-09_08_44_00_822_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 21/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_55_822__2025-10-09_08_44_00_822_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 722 and 713? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 6/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 6/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 2675 and 2674? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 4/Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4",
-        "video_id": "v=UlnDwSQqH30/Split video 4/noncollision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 73311 and 73294? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=6h83x_IeLjc/Split video 1/noncollision/red_6h83x_IeLjc-00_to_0-10_2025-10-09_09_32_10_504__2025-10-09_09_32_20_504_.mp4",
-        "video_id": "v=6h83x_IeLjc/Split video 1/noncollision/red_6h83x_IeLjc-00_to_0-10_2025-10-09_09_32_10_504__2025-10-09_09_32_20_504_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 11 and 12? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/Non collision/red_1_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-        "video_id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/noncollision/red_1_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 46887 and 46877? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/Non collision/red_2_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-        "video_id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/noncollision/red_2_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 46887 and 46879? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/Non collision/red_3_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-        "video_id": "v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/noncollision/red_3_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 46887 and 46878? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/Non collision/red_lvIwOAjE7Ts_0-00_to_0-14_2025-10-09_09_58_05_744__2025-10-09_09_58_19_744_.mp4",
-        "video_id": "v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/noncollision/red_lvIwOAjE7Ts_0-00_to_0-14_2025-10-09_09_58_05_744__2025-10-09_09_58_19_744_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 16 and 20? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/Non collision/red_ir8j5bGBTiE_0-32_to_0-40_2025-10-09_09_36_05_109__2025-10-09_09_36_13_109_.mp4",
-        "video_id": "v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/noncollision/red_ir8j5bGBTiE_0-32_to_0-40_2025-10-09_09_36_05_109__2025-10-09_09_36_13_109_.mp4",
-        "question": "Is there a car collision between vehicles with numeric IDs 608 and 601? Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_collision.json
deleted file mode 100644
index e89d8ef90bbebb99d2af594c698f83a68a2f0147..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [4009,4043],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Collision/collision_2",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [4009,4052],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 677230bc557115a84d9f5c50295cf81dfc07bf50..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [4009,4043],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 43cb053674449182f18fdd080aa8c8255754842d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision_2",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [4009,4052],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 9d65876058003a4a5af65c65708f5f7668e53bdb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                4009,
-                3868
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3868,
-                4043
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index fd14af9c602c0343e107b63b0b7e6eef3c2feec4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [4009,3868],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 73c7b8a6adb7510b3e4531744061ae6a9ab54766..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 1/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3868,4043],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/events_collision.json
deleted file mode 100644
index b119520266b1554ef61b7bdeeec2440035187cda..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [3827,3936],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index c893f46aabaddbd259a942b0c295100ea315ab66..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3894,
-                3936
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3894,
-                3827
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 34a93ff9d5137c5bd4f0c5c6b6d737f3af1fd88d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3894,3936],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 654eae3e4321270aae634cd47802add3d1a48930..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 2/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3894,3827],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_collision.json
deleted file mode 100644
index c217ae3fa333cac1c6ab26c1837d5387eb01e35c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision_1",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [3872,3963],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Collision/collision_2",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [3963,4006],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_collision_1.json
deleted file mode 100644
index b86d66dc6a608717797e546830d0bf575c173d31..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision_1",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [3872,3963],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 7f1ce5399e197991cbc56beb17826ccc96875f29..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision_2",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [3963,4006],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 5c5022e896f13e6f9ea650cbfe82dbfdbca68abf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                57,
-                59
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3871,
-                3963
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                65,
-                66
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 5c03a795bea60957647285359062f6699db19798..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [57,59],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 3fda5fcde0d6a7d285bd535c804c94082a88994a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3871,3963],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index c5195551e837dcb336be2ca026c928b1202f39e4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 3/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [65,66],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 8a1ad0726964a486c20a80c407e58555804a2fbe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [3972,3992],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 5402a209f276b5057537a79cd903e83b612bbdbe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3064,
-                3945
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3064,
-                3755
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3755,
-                3972
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index d3f443b3f4ab6ac6ad44534ec8cbd509c284bde2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3064,3945],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 1bf89d0e7dddaa1e2f4c43724e544b849f074e1c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3064,3755],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 7b10902995485e364823d39ac2f3b319f4ea5219..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 4/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3755,3972],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_collision.json
deleted file mode 100644
index c4dc24b24f92ee5677120ef4424b01d28db8a525..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["head-on"],
-            "instances": [3941,3985],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 1a6f2fef3a87c6ef000064bd85ae3c36a9d60dbf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                198,
-                3985
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3941,
-                3922
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3922,
-                3921
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index a4250c601f7a4c34a18aa083980c30df46c0470f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [198,3985],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 5ae2f0d27cfeea6ee8c20c6b9214b606d18061eb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3941,3922],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 9a2e48967297ef02d1c5bb28615f0a91ca238c29..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 5/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3922,3921],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 7272350e6a7055936d0c7194e6af6fab6450a40a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [3991,3998],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 7b7371ff4d4c36afb3b5ceb5a9177673f1917757..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3991,
-                4010
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3998,
-                4068
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                4010,
-                4038
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index e6965279b893f6421e5a5b24676c5e8a7faf971a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3991,4010],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 68abea3ae73ba5578a1b21f864da5b391f4942de..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3998,4068],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 732c3d7758307fd6f98c7b52e322adde09c7ac52..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=-3nwOfm1Pdk/Split video 6/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [4010,4038],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 2d655c6c28318bb443791bf1c143ebf30003b69d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "8",
-            "end_time": "8",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [316,317,327],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index be96d0246fad45dbf2f56fb69ac78784d66ecd44..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                316,
-                307
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                315,
-                316
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "12",
-            "end_time": "12",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                324,
-                327
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 21ffa7a65f6285e368749afcbb98809dfeb24ec5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [316,307],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 86f317aa04fcfc36752661fe2543a9a2a92610c9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [315,316],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index a881b9c82cb0e68297891aefc90c67a51a78d275..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 1/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "12",
-            "end_time": "12",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [324,327],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_collision.json
deleted file mode 100644
index bfaf0b6d6795e9aff16de7911a704e36c4b9a925..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [2024,2063],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 7c3567167491e9d5d485917f86f182ab2c8f51ba..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                2048,
-                2063
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                338,
-                2063
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                337,
-                339
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index be23ece5c4600175e9248d6a2b66f8ecc9d1a313..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [2048,2063],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index f144cd9e9af9e9364dcc67f5418a711e18e3bc4c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [338,2063],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 19193353c6eae2e94d454f1f39fe2227a1530a1d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 10/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [337,339],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_collision.json
deleted file mode 100644
index a6502bb7eedf054bf388dd6c36a14edd69348a54..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [242,252],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index f71bc833844324d961f5c4ec90286cf01d185f96..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                4,
-                5
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                5,
-                252
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "8",
-            "end_time": "8",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                242,
-                257
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 24678bc719cf4511eef70a97faa04383735a02fd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [4,5],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 7850cda393865518a18f5902bc017f3288d8bf03..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [5,252],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 3aa93ed2a06c0a106227fe8c41d49bebd71a487c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 2/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "8",
-            "end_time": "8",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [242,257],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_collision.json
deleted file mode 100644
index aa53b9fefc0f483a93b401118aedfc84d95f0dfb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [251,253],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index eb526301b774e445394bf92191d5dd0b295250ea..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                250,
-                251
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                250,
-                253
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                253,
-                258
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index eab11d5088ea99f80b29ee5327a9c2380da5456b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [250,251],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 4de08ba7eabfe4b407ae171af16f2894c475e1aa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [250,253],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index b95bb69eeffd2282fcc17bc8729ebc7a7b4d6e14..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 3/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [253,258],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 1d7602629ea50679839919c6e7c56cc53aeae177..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "8",
-            "end_time": "8",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [555,561],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index e21676e46b151705cf99323aa0786b7c1ba4f926..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                543,
-                561
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                543,
-                555
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index a8bb7dbc2d888dfa0dd240113c2d440f88facfb5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [543,561],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index fd7cb0aa3bcdd8933fdabb1397c411a4fad55ab7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 4/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [543,555],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 5/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 5/events_collision.json
deleted file mode 100644
index d4c46de04b1a56bc26303c2ea93a1b88f86c3899..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 5/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [542,546],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 65d7af4696d47cf984ddb6ddadcaae38994e1f5c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [531,534],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index eb6dddec250c0b4ab1cb9062c673b63f76e20f5b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                507,
-                534
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                507,
-                30
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                26,
-                27
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 4f75d9670fec0cbd3408c48e33b5a38df1742783..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [507,534],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 51d39e248e75a2d06a593a910ded5dc4ddafb741..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [507,30],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index f13df788535f3d147ec2b2fee68e5fd0db86046a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 6/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [26,27],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/events_collision.json
deleted file mode 100644
index f4fa608514bdee03fa2d99a380ad55ceb601bb83..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["head-on"],
-            "instances": [2030,2039],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index cb4a8b75bd54150c19fa07839c173fa41257058f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                2002,
-                2030
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                2002,
-                2039
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 8f037c1b72fdcf0d73775013f8e5d206954abde5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [2002,2030],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index f0761a7e61fb813935ca2764c00ae279e9399a90..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 7/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [2002,2039],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_collision.json
deleted file mode 100644
index d8d982ce536a10fbb47519a8107d2c77961ade87..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["rear-end"],
-            "instances": [2018,2114],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index cea7c3924f4eb1b402c1414a5541540b88b3f2a9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                33,
-                2108
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                33,
-                2091
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                37,
-                2108
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 0a931cd7b87825efe1901b713babdb56f6d1649b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [33,2108],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 7622aa873c0f362eeae1a7fa0f0a8ff8aed2fef3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [33,2091],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 58c99336034a3a4c40c30c821ad8c138fafd409f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 8/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [37,2108],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 12164e1b1f8ea7e7b538d92a2a6ce7a623017d26..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "8",
-            "end_time": "8",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["rear-end"],
-            "instances": [2128,2078],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 875cb0cf63ef4343ab3554cc94641c56f5be3923..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                2090,
-                2107
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1973,
-                2107
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1973,
-                2090
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 196046a4b058c3fe41606ea0806c41748b79a75d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [2090,2107],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 98fa15608e7b549944ca20ffac178546be856125..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1973,2107],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 65b2b8fefbced5d5c88ac7f148fac19a44df2df8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=5DDCGYWEpeQ/Split videos 9/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1973,2090],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=69UT4E3LoAc/Split video 1/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=69UT4E3LoAc/Split video 1/collision/event.json
deleted file mode 100644
index 2f3c7aaa70b791f60ef8cd4593a0051683b446aa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=69UT4E3LoAc/Split video 1/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "collision/red_69UT4E3LoAc_1920x1080_trim_05_14_.mp4",
-      "start_time": "3",
-      "end_time": "3",
-      "category": "collision",
-      "sub_category": ["t-bone"],
-      "instances": [5282, 5262],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=69UT4E3LoAc/Split video 1/noncolision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=69UT4E3LoAc/Split video 1/noncolision/event.json
deleted file mode 100644
index 6ab83baa371591bd6ae1b64ad4b2c18df5ac9593..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=69UT4E3LoAc/Split video 1/noncolision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "noncollision/red_69UT4E3LoAc_1920x1080_trim_05_14_.mp4",
-      "start_time": "2",
-      "end_time": "2",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by", "one car in collision"],
-      "instances": [5263, 5282],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=6h83x_IeLjc/Split video 1/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=6h83x_IeLjc/Split video 1/collision/event.json
deleted file mode 100644
index ff6b3a6f9f0ade7be41b7276d9b46c0213dae8fa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=6h83x_IeLjc/Split video 1/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "collision/red_6h83x_IeLjc-00_to_0-10_2025-10-09_09_32_10_504__2025-10-09_09_32_20_504_.mp4",
-      "start_time": "3",
-      "end_time": "3",
-      "category": "collision",
-      "sub_category": ["t-bone"],
-      "instances": [20, 23],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=6h83x_IeLjc/Split video 1/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=6h83x_IeLjc/Split video 1/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 4dcf65b81de9701bad2ef119ee29256eec12b0c5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=6h83x_IeLjc/Split video 1/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "noncollision/red_6h83x_IeLjc-00_to_0-10_2025-10-09_09_32_10_504__2025-10-09_09_32_20_504_.mp4",
-      "start_time": "3",
-      "end_time": "3",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [11, 12],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_collision.json
deleted file mode 100644
index ee6c3f5f84e1768d7f9e76ee94ba706a97e4c1a1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "11",
-            "end_time": "11",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [111,130],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 7dd2c655886eb131690233e3865f61e741542609..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                111,
-                118
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                103,
-                111
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "11",
-            "end_time": "11",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                103,
-                130
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 4531613992f3a72d40f94a2655287c81de30d784..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [111,118],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 7be28dee42907b1ab977c839f1520af4caa839a1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [103,111],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 400fbcb433cad52159448063b91c8420575275df..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=9EE0zQSCtdY/Split videos/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "11",
-            "end_time": "11",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [103,130],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_collision.json
deleted file mode 100644
index cdb5c9374120892e7eb292f82724e3be86b15e36..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn","t-bone"],
-            "instances": [13262,13338],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 45c0b20e9ba04a9b59e209410a88bdcea2f904cb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                13308,
-                13338
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                13262,
-                13263
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                13262,
-                13229
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index c1459676d2a30fd0916b2a1170d8796489cf784e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [13308,13338],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 4541b5a6190f1ec8ea96c5dd9d181979b94c7aaa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [13262,13263],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 19d5ba5d8237a810f1c56de654fbb6cb0b23eecf..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=CRFFj83OIDU/Split video 1/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [13262,13229],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/collision/event.json
deleted file mode 100644
index 56e5650fecf6eb37e3b6a75778ba4c192013a2a2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,22 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Collision/red_2_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-      "start_time": "4",
-      "end_time": "4",
-      "category": "collision",
-      "sub_category": ["t-bone"],
-      "instances": [46887,46890],
-      "event_caption": ""
-    },
-     {
-       "event_id": "Collision/red_1_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-       "start_time": "5",
-       "end_time": "5",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["head-on"],
-       "instances": [46887, 46878],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 634b7594ee460058b91c0864125ca552c17c90ce..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=KO7QZzLxFVU/Split video 1/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_1_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-      "start_time": "10",
-      "end_time": "10",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by", "one car in collision"],
-      "instances": [46887, 46877],
-      "event_caption": ""
-    },
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_2_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-      "start_time": "0",
-      "end_time": "0",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [46887, 46879],
-      "event_caption": ""
-    },
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_3_KO7QZzLxFVU_0-00_to_0-14_2025-10-10_08_16_42_174__2025-10-10_08_16_56_174_.mp4",
-      "start_time": "4",
-      "end_time": "4",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [46887, 46878],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 1/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 1/collision/event.json
deleted file mode 100644
index e886a275d385b5969da9414e063c5bd7ecd93b11..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 1/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4",
-       "start_time": "5",
-       "end_time": "5",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["rear-end"],
-       "instances": [56776, 56778, 56782, 56783, 56784],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 1/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 1/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index abf2a0e1b1b08a6ac89c75ba20d74389e1758ee4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 1/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_0-00_to_0-20_2025-10-07_08_43_08_984__2025-10-07_08_43_23_984_.mp4",
-      "start_time": "8",
-      "end_time": "8",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by", "one car in collision"],
-      "instances": [56776, 56774],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 10/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 10/collision/event.json
deleted file mode 100644
index b578aa615ee20adf6818e9da6cb0e113b4df15d9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 10/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4",
-       "start_time": "2",
-       "end_time": "2",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["left-turn"],
-       "instances": [3170,3204],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 10/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 10/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index a3e558e720bd426400110feaca294409857d0af2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 10/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_43_403__2025-10-08_06_35_50_403_.mp4",
-      "start_time": "3",
-      "end_time": "3",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [3180, 3177],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 11/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 11/collision/event.json
deleted file mode 100644
index f2fa8f0a937991aebeedf9b20bccff4bbfa202ce..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 11/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4",
-       "start_time": "7",
-       "end_time": "7",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["left-turn"],
-       "instances": [3268,3273],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 11/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 11/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 688fa545da0aedbb9c833178a21014843715241a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 11/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_01_403__2025-10-08_06_36_15_403_.mp4",
-      "start_time": "4",
-      "end_time": "4",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [3261, 3265],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 12/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 12/collision/event.json
deleted file mode 100644
index 497731e2f908b22947507b799e267d3c87ce24a7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 12/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4",
-       "start_time": "5",
-       "end_time": "5",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["head-on"],
-       "instances": [3287,3297],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 12/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 12/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 7866bd03cb7d5754f382f1c49c19adaa3eb6216b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 12/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_36_18_403__2025-10-08_06_36_28_403_.mp4",
-      "start_time": "5",
-      "end_time": "5",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by", "one car in collision"],
-      "instances": [3287, 3291],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 13/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 13/collision/event.json
deleted file mode 100644
index b91ff4e69d016dd2174c8e27901cf72f040236a6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 13/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_41_28_865__2025-10-09_04_41_47_865_.mp4",
-       "start_time": "8",
-       "end_time": "8",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["head-on"],
-       "instances": [30,32],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 13/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 13/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 4bb9dd4b5bd0f423a22738998405c0419eff1805..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 13/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-        "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_41_28_865__2025-10-09_04_41_47_865_.mp4",
-        "start_time": "13",
-      "end_time": "13",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [28, 41],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 14/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 14/collision/event.json
deleted file mode 100644
index 11d197f23e5eb86c85f204ac75a1cba4f2bddb41..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 14/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_42_13_865__2025-10-09_04_42_23_865_.mp4",
-       "start_time": "4",
-       "end_time": "4",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["rear-end"],
-       "instances": [150,140],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 14/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 14/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index f4700677559e8007c22865cce26bd5ea3508eca0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 14/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-        "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_42_13_865__2025-10-09_04_42_23_865_.mp4",
-        "start_time": "6",
-      "end_time": "6",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [126, 153],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 15/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 15/collision/event.json
deleted file mode 100644
index 9bc65403c98781ede611911f30c775774af4c8aa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 15/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_11_865__2025-10-09_04_43_19_865_.mp4",
-       "start_time": "5",
-       "end_time": "5",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["rear-end"],
-       "instances": [284,292],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 15/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 15/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index f1a244df9e678045df5bc3df35f5a447ade52123..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 15/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_11_865__2025-10-09_04_43_19_865_.mp4",
-      "start_time": "8",
-      "end_time": "8",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by", "one car in collision"],
-      "instances": [278, 284],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 16/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 16/collision/event.json
deleted file mode 100644
index b37d5f3455c54ca715763443306b10dccedadfe0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 16/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_22_865__2025-10-09_04_43_26_865_.mp4",
-       "start_time": "2",
-       "end_time": "2",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["rear-end"],
-       "instances": [327,322,306],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 16/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 16/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 8dd06983e26c46894c7625a879b68c65338f1e73..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 16/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_22_865__2025-10-09_04_43_26_865_.mp4",
-      "start_time": "0",
-      "end_time": "0",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by", "one car in collision"],
-      "instances": [327, 320],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 17/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 17/collision/event.json
deleted file mode 100644
index f7f0ef6d658d8023a0d4a31e1805d85de82e8d3f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 17/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_29_865__2025-10-09_04_43_40_865_.mp4",
-       "start_time": "7",
-       "end_time": "7",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["rear-end"],
-       "instances": [349,335],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 17/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 17/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 971c817e877252bf2d2caf8a50ad54d34f91fda9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 17/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_04_6-16_to_8-48_2025-10-09_04_43_29_865__2025-10-09_04_43_40_865_.mp4",
-      "start_time": "11",
-      "end_time": "11",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by", "one car in collision"],
-      "instances": [349, 378],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 18/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 18/collision/event.json
deleted file mode 100644
index ac773f24422b8b5a2543026db1c1db50b95143b9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 18/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_8-48_to_8-58_2025-10-09_08_38_13_769__2025-10-09_08_38_23_769_.mp4",
-       "start_time": "6",
-       "end_time": "6",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["t-bone"],
-       "instances": [20,25],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 18/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 18/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index cfb54f4098655cde19487d0c6bba08bf58ebf819..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 18/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_01_8-48_to_8-58_2025-10-09_08_38_13_769__2025-10-09_08_38_23_769_.mp4",
-      "start_time": "8",
-      "end_time": "8",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [7, 18],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 19/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 19/collision/event.json
deleted file mode 100644
index f21e54b3e3580796d6c1969e7440ce0f16d29758..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 19/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_14_822__2025-10-09_08_43_27_822_.mp4",
-       "start_time": "9",
-       "end_time": "9",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["left-turn"],
-       "instances": [578,580],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 19/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 19/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index a179e83faa426c93f67ec3b844a334053d5e58bc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 19/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_14_822__2025-10-09_08_43_27_822_.mp4",
-      "start_time": "7",
-      "end_time": "7",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [576, 577],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 2/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 2/collision/event.json
deleted file mode 100644
index 5257acfb77c02a4cf6a1f57a0cd5b1d5a9567603..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 2/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4",
-       "start_time": "10",
-       "end_time": "10",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["rear-end"],
-       "instances": [72991,72984],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 2/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 2/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 9e05da6afaf47ee0938fa6e93c90d6b36c6985cc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 2/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_11_283__2025-10-07_09_26_31_283_.mp4",
-      "start_time": "11",
-      "end_time": "11",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by", "one car in collision"],
-      "instances": [72918, 72991],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 20/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 20/collision/event.json
deleted file mode 100644
index 36e3ccee8ff67c6d118014e83c8bfd5163ab7a53..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 20/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_44_822__2025-10-09_08_43_54_822_.mp4",
-       "start_time": "6",
-       "end_time": "6",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["right-turn"],
-       "instances": [672,656],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 20/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 20/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index e5de6d5f5765f9814601f15e0819cce6870b8cf9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 20/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_44_822__2025-10-09_08_43_54_822_.mp4",
-      "start_time": "0",
-      "end_time": "0",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [669, 655],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 21/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 21/collision/event.json
deleted file mode 100644
index 1adc70a1dd1ad67ecb7cdd6dfbe1ee3c5c363752..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 21/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_55_822__2025-10-09_08_44_00_822_.mp4",
-      "start_time": "3",
-      "end_time": "3",
-      "category": "collision",
-      "sub_category": ["t-bone"],
-      "instances": [711, 715],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 21/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 21/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 71b705a69136df5a67537dce63a87f6df36536bc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 21/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_11_9-28_to_10-18_2025-10-09_08_43_55_822__2025-10-09_08_44_00_822_.mp4",
-      "start_time": "4",
-      "end_time": "4",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [722, 713],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 3/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 3/collision/event.json
deleted file mode 100644
index cfce31a40451bb09ff571a32abccb6e4e713ffd6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 3/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4",
-       "start_time": "9",
-       "end_time": "9",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["rear-end"],
-       "instances": [7315,73148],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 3/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 3/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 153203c218fca1b3a03bda4b1b35563c34ec214c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 3/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4",
-      "start_time": "9",
-      "end_time": "9",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by", "one car in collision"],
-      "instances": [73175, 73183],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 4/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 4/collision/event.json
deleted file mode 100644
index 225f9ba8bdef5d407c0761c2183bee6f602a039e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 4/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-64_to_0-74_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4",
-       "start_time": "4",
-       "end_time": "4",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["right-turn"],
-       "instances": [73311,73331],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 4/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 4/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index c7c24f1d12aa57c096585440b2bec907b51f13fb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 4/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_54_283__2025-10-07_09_27_04_283_.mp4",
-      "start_time": "7",
-      "end_time": "7",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by", "one car in collision"],
-      "instances": [73311, 73294],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 5/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 5/collision/event.json
deleted file mode 100644
index 324d2177a8411726327dcdef45ce7b6bd4b31f2c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 5/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_02_0-20_to_1-50_2025-10-07_09_26_33_283__2025-10-07_09_26_50_283_.mp4",
-       "start_time": "9",
-       "end_time": "9",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["t-bone"],
-       "instances": [2651,2667],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 5/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 5/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index f3db9c187eb6f16946384389d6dd58c404134aaa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 5/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_31_403__2025-10-08_06_32_42_403_.mp4",
-      "start_time": "11",
-      "end_time": "11",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by", "one car in collision"],
-      "instances": [2651, 2663],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 6/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 6/collision/event.json
deleted file mode 100644
index 1729a25bcc3f491285ddbf3cd7a58a88165de40c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 6/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4",
-       "start_time": "3",
-       "end_time": "3",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["t-bone"],
-       "instances": [2684,2674],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 6/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 6/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 1a4a68fc8beecbff4d08250a6d6516d02f4a0322..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 6/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_43_403__2025-10-08_06_32_49_403_.mp4",
-      "start_time": "3",
-      "end_time": "3",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by", "one car in collision"],
-      "instances": [2675, 2674],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 7/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 7/collision/event.json
deleted file mode 100644
index ed3fb3c406d10ab63fd68bb8618384093081640b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 7/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4",
-       "start_time": "6",
-       "end_time": "6",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["t-bone"],
-       "instances": [2731,27232],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 7/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 7/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 8b45748effc5fe152e80e7d82615a5228743a029..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 7/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_32_51_403__2025-10-08_06_33_01_403_.mp4",
-      "start_time": "3",
-      "end_time": "3",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [2715, 2699],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 8/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 8/collision/event.json
deleted file mode 100644
index e63860b54b5d6a967c2b8559fb7de9466a1f7162..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 8/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4",
-       "start_time": "3",
-       "end_time": "3",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["t-bone"],
-       "instances": [2759,2753],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 8/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 8/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 0d54eb281667a90693f750c5e0a3dc110788dd8f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 8/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_33_03_403__2025-10-08_06_33_11_403_.mp4",
-      "start_time": "4",
-      "end_time": "4",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [2752, 2769],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 9/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 9/collision/event.json
deleted file mode 100644
index f8bd492585007813a14b0c96361e266c55721ab5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 9/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4",
-       "start_time": "6",
-       "end_time": "6",
-       "category": "collision",
-       "sub_category": ["u-turn"],
-       "instances": [3126,3143],
-       "event_caption": ""
-     }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 9/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 9/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 17146e96438269ff529c2830fd2a23612aa929ed..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=UlnDwSQqH30/Split video 9/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_UlnDwSQqH30_segment_03_1-50_to_6-16_2025-10-08_06_35_23_403__2025-10-08_06_35_33_403_.mp4",
-      "start_time": "8",
-      "end_time": "8",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [3051, 3146],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 824535c88a865c20fee79132300961cde17e97c7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "left-turn",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [12907,12942],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 3466793ba3f47a64bd37baa18976a8c3ab6c7595..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                57,
-                12906
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                57,
-                12907
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                12906,
-                12942
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 11a68cd2d0119312f35bc68e32074edb8a5b1e4b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [57,12906],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index c2c17debda1ebaddf0b3e03cfba40b8651c2c22a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [57,12907],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index f735de950ed666fac1ba211c2129aeef664813ae..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 1/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [12906,12942],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 4daeb9d47373c0b30eee197e7168c42eddfe5a53..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [12828,12862],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 35af3b45aa56e2ae556167314c0fc5dc2a82a6a3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                163,
-                165
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                164,
-                12828
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                166,
-                12827
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index e4a1e0eb1162cb11f3d003e7767b5a4dd35c03a5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [163,165],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index d35119b7d8901b1de178b6af7df86ff3fdcc2cb1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [164,12828],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 425c4c5d954b286f6f86d25ddee5f215b4f6fac8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 2/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [166,12827],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 32826ae4196be62fcb8b75ed443767669613a42c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["u-turn"],
-            "instances": [12706,12864],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 17ed9cf029607ceed07fc21563c0f9fa19a77da0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                12864,
-                12876
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                12866,
-                12876
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                439,
-                12864
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 0fa8fbfd14172f0a131744259f3f7937d64c7608..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [12864,12876],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 4b23f6dc3cd8cd897620c89066d7a68dfa17ee0f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [12866,12876],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 1bc23e6432de14e041defc99798aad23dab8650b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 3/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [439,12864],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_collision.json
deleted file mode 100644
index a047047c6e3bcc74c6aff38fc1fcd24286a2b467..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [12951,13051],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index db3bdd71d7c2944ef528994a0ea6df619cb60152..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                12951,
-                13025
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                12947,
-                13047
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                12947,
-                12951
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index f3085610f0fb0a7668aa24cd1ba9b7583f42e9e1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [12951,13025],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index b47136af19f57c8a52dbb978541a2e9e297b12ba..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [12947,13047],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 2ec3baf0233948641031104038ee72a28bfda02c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 4/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [12947,12951],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_collision.json
deleted file mode 100644
index e287dd8d30de5809dff8be5ebc0ca7bdb69f51ad..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["head-on"],
-            "instances": [12613,12857],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index b5daaf858fcc9af6f813ec4abd783651f9069a88..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                12857,
-                12896
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1146,
-                1150
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                12613,
-                1114
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 94ed11897de92a4aeeffd17ce32bae5c9bacb3ef..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [12857,12896],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index c0e3213c9328b91b848816207e6f1abd4d5267df..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1146,1150],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 76d8c35ae103c24c1325c9cc170813a5307c1a65..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 5/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [12613,1114],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 6/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 6/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 0544ef86d15515a443ef7f4415d48394c05747f9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 6/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [12803,12881],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 6899d326a2bf51504e4203790acea974879fdfc7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [11746,13110],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 77eb245d29482e8fe857aaa9f4d8f36871128bf8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                11746,
-                12989
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                12823,
-                13110
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                12688,
-                13110
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 763be0675b2247557c191055d0dc83877f3139f9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [11746,12989],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index eba03edb9cdf0dc335c41c9bebee932d839a69c8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [12823,13110],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index bdf3ddd22c01bf67ec1f37c0c53a3d5c8efc9efb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 7/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [12688,13110],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 8eeb0d7bb9e578fcf1c538f9d3f00686e450dcda..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["u-turn"],
-            "instances": [13086,13099],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 8a60fa6666a4a3dbaf7623d7b7144208b9e6c6a6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                13049,
-                13086
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1754,
-                13086
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1754,
-                1758
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index cab584185be17d84b8f8d5d9e02d63dfd44488aa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [13049,13086],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 4eb0903210288fc6d5c1c8cd52d655519a2db096..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1754,13086],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 8a1d56b60561febcab5f5a4523130fb19cf4ac97..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 8/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1754,1758],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 6527c70207a1e5889449cf8c4ea1141844ba13c9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["u-turn"],
-            "instances": [12961,13064],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 1b08fa0708d8af8c276ad8667ee6bbf528e83b6f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                12961,
-                13098
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                13079,
-                12961
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                13064,
-                13098
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 089eef2eb3e5276dc14873f56367b00b1832ee33..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [12961,13098],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index f3692e163639488726a75b18b85fc8b582bb8e31..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [13079,12961],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index a72e8f8df6a6cfd2d05f18e3eb3c62c85207a95f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=daabJK00Y88/Split video 9/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [13064,13098],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/collision/event.json
deleted file mode 100644
index 2fa473237e234f38e99ab4c8bd105d2c06d1abc7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Collision/red_ir8j5bGBTiE_0-32_to_0-40_2025-10-09_09_36_05_109__2025-10-09_09_36_13_109_.mp4",
-      "start_time": "2",
-      "end_time": "2",
-      "category": "collision",
-      "sub_category": ["left-turn"],
-      "instances": [607,615],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 7587a38ef52d65f64a4d4aa715abbf3bf4128312..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=ir8j5bGBTiE/Split video 1/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_ir8j5bGBTiE_0-32_to_0-40_2025-10-09_09_36_05_109__2025-10-09_09_36_13_109_.mp4",
-      "start_time": "0",
-      "end_time": "0",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [608, 601],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 1/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 1/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 7fad9eaf68c224e4648b1519b94e68a973657782..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 1/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["right-turn"],
-            "instances": [1958,1982],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 0c5b68d4ff9d3cc8840fb9e27537a94e694f41e2..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [1939,2000],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 74249d3b7cf3eca3f1067a3c03a89166aee667e6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1939,
-                2021
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                2000,
-                2021
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                2026,
-                2035
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index e97d4829cac1db45568c23dda2bda81bbf57e446..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1939,2021],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index a313b80c6cb60ead79f6dc9de2ea6c950823f444..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [2000,2021],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 307eb426a9c6603f7fbf5f5bba2ef4200ba46ca5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 2/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [2026,2035],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 41523400e64633b0db6ed6d870bfe335734340c7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [1981,1991],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 98b4fea3f9de19d3166cd766220ba90af8ad8c5d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1981,
-                2001
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                10,
-                12
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1991,
-                2001
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 51009f2c40ae98ebaa1ba8acf8e820c7aceefa3c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1981,2001],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 7ab64159d9fd749bcfd70aec5f0843adf87fa677..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [10,12],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 7dae54fa47a847c8988b626e51cc3c20898919a0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 3/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1991,2001],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_collision.json
deleted file mode 100644
index a29fa81b5531ff57e56d963c321c99c0831895d1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [1929,1948],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 20d0bda2e73f66b6a07bc917dfde39650049b6f0..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1948,
-                1953
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1929,
-                1964
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1948,
-                1972
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 1f5be9b56f63c6d6cb62d501ea6bffeafda0fd00..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1948,1953],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index d21ae0a054aac95366b1e98627ebb604b462c609..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1929,1964],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 16af07a99e007fe3611d4f8777fb5bc43c7a507c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 4/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1948,1972],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_collision.json
deleted file mode 100644
index fc47e019c65ba016da562a0cb9a8c39135b0e48a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [1920,1928],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index ee1fd6a6553e556d90c90b015e43454be1c0281f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                90,
-                1928
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                88,
-                90
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                88,
-                1920
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index c2f6642dabc5ed957f3cc6cb56631d29aafd6b4e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [90,1928],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 61b03582bbec5814231059f06dfddfac20eb1fbe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [88,90],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 22c8c8685c5380320520a604ae96973e33e96895..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lAOifjTeelM/Split video 5/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [88,1920],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/collision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/collision/event.json
deleted file mode 100644
index c1ef4c0120e4c65f7f1f0c0f5eda7a16e9755b06..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/collision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-   "events" : [
-     {
-       "event_id": "Collision/red_lvIwOAjE7Ts_0-00_to_0-14_2025-10-09_09_58_05_744__2025-10-09_09_58_19_744_.mp4",   
-       "start_time": "11",
-       "end_time": "11", 
-        "category": "collision",
-       "sub_category": ["left-turn"],
-       "instances": [39, 36],
-       "event_caption": ""
-   }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/noncollision/event.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/noncollision/event.json
deleted file mode 100644
index 12188d84e867fe72961ff21fa809beda10586613..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=lvIwOAjE7Ts/Split video 1/noncollision/event.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "events": [
-    {
-      "event_id": "Non collision/red_lvIwOAjE7Ts_0-00_to_0-14_2025-10-09_09_58_05_744__2025-10-09_09_58_19_744_.mp4",
-      "start_time": "5",
-      "end_time": "5",
-      "category": "non-collision",
-      "sub_category": ["close by"],
-      "instances": [16, 20],
-      "event_caption": ""
-    }
-  ]
-}
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 08075c3325f4f28fe0b60704863c3291690561c6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [1385,1402],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index b1dde6d846bd77f90af9d30edee56d3c7d970103..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1441,
-                1447
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1385,
-                1377
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "10",
-            "end_time": "10",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1379,
-                1420
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 4cff7e9c06207289388471e4818c113839ea6ba7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1441,1447],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index ccc983d83964208690554ecd37323fc5e85b7cad..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1385,1377],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index b42a2743bd6a2cf703ca3dbdc6b7a431c4004a8c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 1/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "10",
-            "end_time": "10",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1379,1420],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 9cbda529c1af84b8d816cbddbab7ea15cadeface..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [1326,1329,1338,1348],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index e7078126673728fd0f8aa84be6ead18d86b69f24..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                5,
-                1338
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1335,
-                1342
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 92c213d5fe21f984510157b123bf6ca303c38908..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [5,1338],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 639be2b0c26bf61f95b7ce27a7e691695f0d1657..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 2/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1335,1342],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_collision.json
deleted file mode 100644
index bd64ccfbc111fba9f94f82937242dd6b91da46c7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [1292,1309],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 0c2f0da97a17983331da2160903017d4c0f1a060..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1292,
-                1304
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "12",
-            "end_time": "12",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1304,
-                1351
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "15",
-            "end_time": "15",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1309,
-                1387
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 87fdf4fe7c75c667d66801b1a87d8c1b4d316f95..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1292,1304],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 46efb2e8d6c129294b8e06338309c91a116a9d2e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "12",
-            "end_time": "12",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1304,1351],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 07de31990039df632223b8b700b49eaac41efcad..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 3/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "15",
-            "end_time": "15",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1309,1387],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 3db619f47c90609b095a47c14a169b84bb876ebb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [1357,1374],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index e13fc3a3f2c7270154fb2da2e6e5332716355164..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                90,
-                1357
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                92,
-                1357
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                88,
-                94
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 431fe40b20705582e970542728c351fa7afa79cd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [90,1357],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index f518aceb8cc10ac87af1b0731bda44a05ff849cc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [92,1357],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index b95abb0427b00661c7246667d30d205dd73e1aa7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 4/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [88,94],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 0a3482e58d3bbe2b64c773bfde35076804629b7d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn", "head-on"],
-            "instances": [1249,1341],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index ff1531a6cbcc88b2e156f6e883b13da597d7e316..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                165,
-                1249
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1146,
-                1341
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "8",
-            "end_time": "8",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1356,
-                160
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 56407d9c166e41d9adb91ca1b08bd687cf13847b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [165,1249],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 549368eb44fefb6e1afdc1c05fe3857c8ffdc230..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1146,1341],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 6c25a13a4adf9fd6a64ebf0ba34d0d60e44fac25..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=owY0Fg-1Yhk/Split video 5/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "8",
-            "end_time": "8",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1356,160],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/events_collision.json
deleted file mode 100644
index e216360d6a4a40df7c811df28d58ad69ae05f4df..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["rear-end"],
-            "instances": [3156,3178],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 1e8cba888fa29606486f874c258645fde01dcea9..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3080,
-                3156
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3080,
-                3178
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index d85f7fbf906f4cc99d619c5e4ecf896e78dc38af..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3080,3156],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 111cfb75d6fe6e22099ce88e722b9cb7b2de6570..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 1/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3080,3178],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 2ded8b90074347f6f91cfabd89437a2a5b8d8e1a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [3106,3143],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 90e403d47f51bb199cf20c2f04066b376cc4e40e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "8",
-            "end_time": "8",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3031,
-                3106
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                60,
-                61
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                2857,
-                3143
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 5087b4aeb27a9ab4d66ceae9eb834c8968e80092..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "8",
-            "end_time": "8",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3031,3106],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 6c7171bb8544c6d1f182f537c4dfbecd977eee6e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [60,61],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 9876d5af5e9640078257623ffb775e647fded476..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 2/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [2857,3143],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 8c3c2111edd074447f3db4b82d085951c5438936..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [2966,2971],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 17377ba4285480582a4ca2114439e672258ba5d4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                2966,
-                112
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                112,
-                2971
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                2915,
-                2966
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 3c69a44fa641af576d1cc30cb014338a1a4a46e8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [2966,112],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index f050682d9271c3ca1bdf27a445e70673c1692eb7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [112,2971],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 129add387ba73b9daefcd69ca754684010129ddc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 3/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [2915,2966],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 7a3fd77439aabc23bed9ffc1a46de94bb50f804c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [3048,3066],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 62299cf863c31b4e77c60f863062a0773da4035b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                176,
-                3066
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                175,
-                3048
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                176,
-                3048
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 848296580ffeaa06b672ae9f7634df883d231724..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [176,3066],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 0ed509d60b209a56f18c7d124be0add94d21069d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [175,3048],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 9ce60f9df630ab89b05ad1b644440db9b2cdb2b3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 4/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [176,3048],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/events_collision.json
deleted file mode 100644
index ed569a676b35b7f091a4f79eaa69fb639d3c68b4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [3020,3032],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index ccf687d24c15273ca06d82f27db6cb9e53527ec1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3020,
-                3033
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3032,
-                3033
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 1754f2e31e4de6244eeef184114c4f6425fca325..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3020,3033],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 0b00d8c7fafecf9c014a41027b35636d7571aa28..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 5/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3032,3033],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 82f1e8ec6fd156fcc5ed902d7646d18810511ef7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "11",
-            "end_time": "11",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["right-turn"],
-            "instances": [3139,3234],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 4f2cc6ab62decaf6b75aed2a73f7709130eb7ed8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "13",
-            "end_time": "13",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                349,
-                3139
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "11",
-            "end_time": "11",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                350,
-                3234
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                348,
-                349
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index ceaa6f11f839927e3c7662adb0bf07b4387752fe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "13",
-            "end_time": "13",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [349,3139],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 4da72cf25caee625466f4de7c15958261c0a4fbd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "11",
-            "end_time": "11",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [350,3234],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index fddfae318b464117d3eb5320559e6492ce1d5c03..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 6/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [348,349],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_collision.json
deleted file mode 100644
index b7c8887d48abd0e0b3c6499e0ba6fc4f702e2563..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["u-turn"],
-            "instances": [3236,3247],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index fe6564bea46576c72e56c2ff61516169d9436bb7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3135,
-                3181
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                504,
-                511
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "8",
-            "end_time": "8",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3181,
-                3255
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index d2fdc90ac5f706b240efefc289debd4d60159e06..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3135,3181],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 769c6a8022968c1e3c70ffa6a90889dae752ef9e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [504,511],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 223ab092d15103acfabf65c9b3864a1f2c0cc29d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 7/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "8",
-            "end_time": "8",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3181,3255],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_collision.json
deleted file mode 100644
index e2c96df094f949f9df23c578fb1993dd39836c68..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "10",
-            "end_time": "10",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [2954,3015],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index bfc199f06fbb92cea68c4120ce4db12bfb2fb88d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "8",
-            "end_time": "8",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                3005,
-                3029
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                2950,
-                2954
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "10",
-            "end_time": "10",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                2950,
-                2958
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 980f6bbcccc360192016c8ed7fe9aa6fc6e2a621..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "8",
-            "end_time": "8",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [3005,3029],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index ed31233e9d4a5e68a6c18b19387a569315f77a50..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [2950,2954],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 6e0ca54239ceb4d0ba8d7a4cc17e713805c075ff..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=t7LIRV9VA8A/Split videos 8/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "10",
-            "end_time": "10",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [2950,2958],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 092ac92dcce0efe75f6539531b960f56d50122fe..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [1800,1805],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index e51bac429a5b4710fbb78df5435a5231f05b265b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                0,
-                1805
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                0,
-                1770
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                0,
-                1757
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 0e510144c3639b08c75edc70b62f2436613e0b7f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "5",
-            "end_time": "5",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [0,1805],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 653c14c5f6ae96a74ef2954ee0a5224adc853105..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [0,1770],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 94e7395642704a8e060c389bbef42fc2081bdc38..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 1/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [0,1757],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 1353bd8bb2740af82a6bdb41dae719301c2592aa..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [1803,1814],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index aaf65773295b97c2be8ea8cfb6fbb126e795de2e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1803,
-                1821
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1786,
-                1803
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1786,
-                1821
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 3072496b9c269c29607083f8e79efeed4eeb20e4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1803,1821],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index ee49eb3b22f5ddb22eefda5b68364320c982d043..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1786,1803],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index ec8814e41c51217c6ecad3e6536656ef41fd4c3c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 2/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1786,1821],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 7e2ea2c246984d0a982f13d3c28e92932dc88749..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "6",
-            "end_time": "6",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [1878,1942,1963,1967],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index da14e5ce416d4183f394d2eeec0b258ebc043e13..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,28 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "15",
-            "end_time": "15",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1967,
-                1997
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "15",
-            "end_time": "15",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1963,
-                1997
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 33f154cdaf6501593c3801271fc663e8d76abf0a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "15",
-            "end_time": "15",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1967,1997],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 967e6796030af790dfa147884cd4b43e7756d6a7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 3/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "15",
-            "end_time": "15",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1963,1997],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 7c840fc60b6950b419df4ddb8f4598f72217739b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["left-turn"],
-            "instances": [1771,1819],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index ccd8091f64ca02d7a92043ff67acda3cb22897c7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                1771,
-                1758
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                152,
-                1819
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                150,
-                151
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index 021e4d075fe5cc6f2ee00ad5c2dd0722ea11a950..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "9",
-            "end_time": "9",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [1771,1758],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 3a50003e44b8398ec2e5c6f5ab3a67ac90c6b0be..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "7",
-            "end_time": "7",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [152,1819],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index b2f6a953382ffc2659e63d385d638f34b12314d8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 4/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "0",
-            "end_time": "0",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [150,151],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 5/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 5/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 72538274e0eef4b2c77987378c4298693385d77d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=uI8QjsFMWzk/Split video 5/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["right-turn"],
-            "instances": [1751,1752],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 9e02ea81a27e157e6b90d8f56be266320a35ff9c..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["t-bone"],
-            "instances": [684,686],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 97ca3e61f2e09c8ada741b2afd323ab9615f15d3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                0,
-                686
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                683,
-                684
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                0,
-                684
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index b523123c61b0583ba51da2989511bc1a05859a36..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "3",
-            "end_time": "3",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [0,686],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index fa821952f515e3215e9f634ebfbe217b6663c4dc..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [683,684],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index 2a6de0b6444373460cc159bb84bbd588e322d98f..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 1/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "2",
-            "end_time": "2",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [0,684],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_collision.json
deleted file mode 100644
index 21aa4e3edd6061345174919f8209350debb19e8a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Collision/collision",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "collision",
-            "sub_category": ["rear-end"],
-            "instances": [710,717],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_non_collision.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_non_collision.json
deleted file mode 100644
index 451789e34019696d909838a6c7e73371db2e5959..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_non_collision.json	
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                710,
-                707
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                713,
-                719
-            ],
-            "event_caption": ""
-        },
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [
-                704,
-                710
-            ],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_non_collision_1.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_non_collision_1.json
deleted file mode 100644
index c565f8c968656d10f5cab365d47f2ed5e46c6103..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_non_collision_1.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_1",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [710,707],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_non_collision_2.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_non_collision_2.json
deleted file mode 100644
index 17ce0e7bc49119c1a1fcb897497bad0ef39af30d..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_non_collision_2.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_2",
-            "start_time": "1",
-            "end_time": "1",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [713,719],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_non_collision_3.json b/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_non_collision_3.json
deleted file mode 100644
index a6b2f48e38a95ac6c1d658097e71e2e0ca56ab7b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/its_collision/v=wGiNv0E1zTk/Split video 2/events_non_collision_3.json	
+++ /dev/null
@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-    "events": [
-        {
-            "event_id": "Non collision/non_collision_3",
-            "start_time": "4",
-            "end_time": "4",
-            "category": "non-collision",
-            "sub_category": [],
-            "instances": [704,710],
-            "event_caption": ""
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/metropolis_event_verification/test_annotation.json b/annotations/event_verification_subset/metropolis_event_verification/test_annotation.json
deleted file mode 100644
index 283582e571376f4e6610bb5b11fcce4e2fbd43cd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/metropolis_event_verification/test_annotation.json
+++ /dev/null
@@ -1,558 +0,0 @@
-{
-    "version": "1.0",
-    "bcq": [
-        {
-            "id": "traffic_chunks/1PMF46_BJD2PAT5Q4_2",
-            "video": "traffic_chunks/1PMF46_BJD2PAT5Q4_2.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/1PMF46_BJDJH52E73_3",
-            "video": "traffic_chunks/1PMF46_BJDJH52E73_3.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/1PMF49_DPV4M42GMN_4",
-            "video": "traffic_chunks/1PMF49_DPV4M42GMN_4.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/1PMF46_BJJ1HJP8NQ_5",
-            "video": "traffic_chunks/1PMF46_BJJ1HJP8NQ_5.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/1PMF49_DPVZTWKKS6_6",
-            "video": "traffic_chunks/1PMF49_DPVZTWKKS6_6.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/1PMF49_DPYLH70QAA_7",
-            "video": "traffic_chunks/1PMF49_DPYLH70QAA_7.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/1PMF49_DPYLH70QAA_8",
-            "video": "traffic_chunks/1PMF49_DPYLH70QAA_8.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/1PMF49_DPX2FS9E2M_9",
-            "video": "traffic_chunks/1PMF49_DPX2FS9E2M_9.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/1PMF49_DPX2FS9E2M_10",
-            "video": "traffic_chunks/1PMF49_DPX2FS9E2M_10.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/1PMF49_ADGP2XR2YR_11",
-            "video": "traffic_chunks/1PMF49_ADGP2XR2YR_11.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/LUPZNgg5idk_13",
-            "video": "traffic_chunks/LUPZNgg5idk_13.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/IpgfZf6Y2BE_14",
-            "video": "traffic_chunks/IpgfZf6Y2BE_14.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/IpgfZf6Y2BE_15",
-            "video": "traffic_chunks/IpgfZf6Y2BE_15.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/NOALQmAB4yE_16",
-            "video": "traffic_chunks/NOALQmAB4yE_16.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a vehicle collide with pedestrian?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/SEb7p5oszeM_17",
-            "video": "traffic_chunks/SEb7p5oszeM_17.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a vehicle collide with a cyclist?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/SEb7p5oszeM_18",
-            "video": "traffic_chunks/SEb7p5oszeM_18.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a vehicle collide with a pedestrian?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/MmsgbcpWn-k_19",
-            "video": "traffic_chunks/MmsgbcpWn-k_19.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/MmsgbcpWn-k_20",
-            "video": "traffic_chunks/MmsgbcpWn-k_20.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/MmsgbcpWn-k_21",
-            "video": "traffic_chunks/MmsgbcpWn-k_21.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/1PMF49_DPSYV8RKYX_22",
-            "video": "traffic_chunks/1PMF49_DPSYV8RKYX_22.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a vehicle collide with a pedestrian?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/1PMF49_DPSYV8RKYX_23",
-            "video": "traffic_chunks/1PMF49_DPSYV8RKYX_23.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "traffic_chunks/NOALQmAB4yE_24",
-            "video": "traffic_chunks/NOALQmAB4yE_24.mp4",
-            "system_prompt": "You are a traffic monitoring system analyzing video of a street. Determine if a collision between vehicles, or vehicle and pedestrian or vehicle and cyclist has likely occurred.\nThe clip may not show the exact moment of impact, so use post-event evidence such as:\n- Vehicles in contact or showing visible damage (dents, debris, smoke, broken parts).\n- Pedestrian or cyclist on the ground, struck, or showing clear signs of impact or distress.. \n- Abnormal positions (intersecting, facing opposite directions, one against the side/rear of another).\n- Stationary vehicles remaining in contact or stopped in unnatural alignment.\n- Behavior inconsistent with normal driving (sudden halt, failure to separate, blocked motion).\n- Other unusual signs (e.g., airbags, leaking fluids, shattered glass) can also support the conclusion.\nA collision is \u201clikely\u201d if two or more independent cues strongly indicate impact, even if the collision itself is not shown. If evidence is weak or ambiguous, do not assume a collision.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a collision occur between two or more vehicles?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/8 21 2025 5 29 04 Pm tg_2",
-            "video": "safety_chunks/8 21 2025 5 29 04 Pm tg_2.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/8 21 2025 5 30 06 Pm tg_3",
-            "video": "safety_chunks/8 21 2025 5 30 06 Pm tg_3.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/7_31_2025 2_44_41 PM (UTC-07_00)_4",
-            "video": "safety_chunks/7_31_2025 2_44_41 PM (UTC-07_00)_4.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/7_31_2025 4_47_13 PM (UTC-07_00)_5",
-            "video": "safety_chunks/7_31_2025 4_47_13 PM (UTC-07_00)_5.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/7_30_2025 6_47_19 PM (UTC-07_00)_6",
-            "video": "safety_chunks/7_30_2025 6_47_19 PM (UTC-07_00)_6.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/7_27_2025 5_39_15 PM (UTC-07_00)_7",
-            "video": "safety_chunks/7_27_2025 5_39_15 PM (UTC-07_00)_7.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/7_24_2025 10_45_07 AM (UTC-07_00)_8",
-            "video": "safety_chunks/7_24_2025 10_45_07 AM (UTC-07_00)_8.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/7_23_2025 9_54_56 AM (UTC-07_00)_9",
-            "video": "safety_chunks/7_23_2025 9_54_56 AM (UTC-07_00)_9.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/7_18_2025 4_46_31 PM (UTC-07_00)_10",
-            "video": "safety_chunks/7_18_2025 4_46_31 PM (UTC-07_00)_10.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/7_13_2025 1_57_00 PM (UTC-07_00)_11",
-            "video": "safety_chunks/7_13_2025 1_57_00 PM (UTC-07_00)_11.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/8_1_2025 6_35_28 PM (UTC-07_00)_12",
-            "video": "safety_chunks/8_1_2025 6_35_28 PM (UTC-07_00)_12.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/tailgating_13",
-            "video": "safety_chunks/tailgating_13.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/8_1_2025 11_00_04 AM (UTC-07_00)_14",
-            "video": "safety_chunks/8_1_2025 11_00_04 AM (UTC-07_00)_14.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/7_31_2025 12_53_02 PM (UTC-07_00)_15",
-            "video": "safety_chunks/7_31_2025 12_53_02 PM (UTC-07_00)_15.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/7_23_2025 9_45_56 AM (UTC-07_00)_16",
-            "video": "safety_chunks/7_23_2025 9_45_56 AM (UTC-07_00)_16.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_17",
-            "video": "safety_chunks/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_17.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed_18",
-            "video": "safety_chunks/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed_18.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Is anyone fighting?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed_19",
-            "video": "safety_chunks/10_13_2021_Anchor_Electronics_NVR_ch13_main_20211013195231_20211013195505_compressed_19.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Is anyone fighting?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/12_22_2024_6_35_33_PM_(UTC-08_00)_20",
-            "video": "safety_chunks/12_22_2024_6_35_33_PM_(UTC-08_00)_20.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/12_23_2024_2_55_59_PM_(UTC-08_00)_(1)_21",
-            "video": "safety_chunks/12_23_2024_2_55_59_PM_(UTC-08_00)_(1)_21.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/Security_3_22",
-            "video": "safety_chunks/Security_3_22.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Is anyone fighting?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/Security_2_23",
-            "video": "safety_chunks/Security_2_23.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/Security_2_24",
-            "video": "safety_chunks/Security_2_24.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/Security_2_25",
-            "video": "safety_chunks/Security_2_25.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Entering is from left to right and exiting is from right to left, is anyone exiting with a cart full of equipment?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/Security_2_26",
-            "video": "safety_chunks/Security_2_26.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Entering is from left to right and exiting is from right to left, is anyone entering with a cart full of equipment?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/GX010011_Clip_8_27",
-            "video": "safety_chunks/GX010011_Clip_8_27.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Is the hallway overcrowded?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/GX010011_Clip_9_28",
-            "video": "safety_chunks/GX010011_Clip_9_28.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Does everyone scan a badge to enter the room?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/5 5 2025 11 39 47 Am TG_29",
-            "video": "safety_chunks/5 5 2025 11 39 47 Am TG_29.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/5_7_2025 1_19_11 PM TG_30",
-            "video": "safety_chunks/5_7_2025 1_19_11 PM TG_30.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "safety_chunks/5_8_2025 2_28_36 AM tg_31",
-            "video": "safety_chunks/5_8_2025 2_28_36 AM tg_31.mp4",
-            "system_prompt": "You are a security monitoring system analyzing video of a access gate and hallways. \n\nGate Monitoring:\nWhen monitoring access gate, people are required to badge, the gate unlocks, and they enter. Determine whether a tailgating/piggybacking event has likely occurred (i.e., one or more people enter on a single authorization without individually badging).\nThe video clip shows the badge reader. Infer from post-event evidence such as:\n- Single gate-open event while multiple people pass through before the gate closes.\n- A follower enters closely behind the badged person (minimal gap in time or distance) without stopping at the reader or making a clear badging gesture.\n- The gate is held open/propped, or gate-open duration is longer than typical for a single entrant.\n- Multiple people cross the threshold during one gate cycle (gate does not close between them).\n- The leader looks back/holds the door while the follower does not badge.\n\nHallway Monitoring: \n- At the hallways look for fights and overcrowding.\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did a person tailgate through the access gate without badging?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_3_2",
-            "video": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX070600_100_3_2.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Are all workers wearing PPE (hardhats and safety vests)?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_2_3",
-            "video": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_2_3.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Is the path obstructed for the forklift to pass?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_1_4",
-            "video": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_500_1_4.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Are the boxes properly stacked on the pallet loaded on the forklift?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_1_5",
-            "video": "warehouse_chunks/Warehouse_240219_GoPro_7_GX010600_400_1_5.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Is the path obstructed for the forklift to pass?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/warehouse_1_600_4_6",
-            "video": "warehouse_chunks/warehouse_1_600_4_6.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Did anyone experience a fall or end up on the ground?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/warehouse_1_540_7",
-            "video": "warehouse_chunks/warehouse_1_540_7.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Is any person near or in close proximity to the box when it falls?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/warehouse_1_540_4_8",
-            "video": "warehouse_chunks/warehouse_1_540_4_8.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Is the operator or a person using a cell phone while working?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/warehouse_1_425_6_9",
-            "video": "warehouse_chunks/warehouse_1_425_6_9.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Is the operator or a person jumping from the ladder?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_0_0_10",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_0_0_10.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Does any box fall off the robot?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/warehouse_1_425_4_11",
-            "video": "warehouse_chunks/warehouse_1_425_4_11.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Are the boxes properly stacked as the operator lifts?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/warehouse_1_120_12",
-            "video": "warehouse_chunks/warehouse_1_120_12.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Does the operator throw any boxes?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_0_5_13",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_0_5_13.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Does a box fall off the robot?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_0_14",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_0_14.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Does anyone walk in front of the forklift?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_1_15",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_1_15.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Does anyone walk in front of the forklift?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_2_16",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_2_16.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Is the path of the forklift clear?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_2_17",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_2_17.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Are the boxes properly stacked on the pallet that is loaded on the forklift?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_1_18",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_1_18.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Are all workers wearing PPE?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_3_19",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_300_3_19.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Are the boxes properly stacked on the pallet that is loaded on the forklift?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_0_20",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_0_20.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Are all workers wearing PPE?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_4_21",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_4_21.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Are any boxes crushed?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_4_22",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_4_22.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Do any boxes get dropped?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_5_23",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_5_23.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Are any boxes crushed?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_5_24",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_5_24.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Do any boxes get dropped?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_9_25",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_1890_9_25.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Is everyone wearing a hardhat and safety vest?",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_2925_1_26",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_2925_1_26.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Do any boxes get dropped?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_2925_27",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_2925_27.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Is anything blocking the path of the small yellow robot?",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "warehouse_chunks/concat_wh_52_2925_28",
-            "video": "warehouse_chunks/concat_wh_52_2925_28.mp4",
-            "system_prompt": "You are a warehouse monitoring system analyzing video footage. Your task is to answer safety and compliance questions strictly with \"Yes\" or \"No\".\nThe clip may not show the entire event, so rely on visible evidence. Infer from post-event evidence: \n- PPE compliance (hardhats, safety vests, etc.).\n- Path clear or obstructed for forklifts or robots.\n- Boxes stacked properly on pallets or being lifted.\n- Boxes crushed, dropped, or falling off forklifts/robots/operators.\n- Operator behavior (falling, using cell phone, throwing boxes).\n- Human safety risks (walking in front of forklift, near falling boxes, jumping from ladders).\n\nConfirm \"Yes\" only when visual evidence is clear.\nOtherwise, answer \"No\".",
-            "question": "Is anything blocking the path of the forklift?",
-            "answer": "Yes"
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_building_r/tailgating_building_r.tsv b/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_building_r/tailgating_building_r.tsv
deleted file mode 100644
index 492e88253a4a1e91f758cc8cf61ae1e5336d1fd4..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_building_r/tailgating_building_r.tsv
+++ /dev/null
@@ -1,2941 +0,0 @@
-id	video	system_prompt	question	answer	index
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_46_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_46_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	0
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	1
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_07_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_07_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	2
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	3
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	4
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_48_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_48_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	5
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_4_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_4_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	6
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_25_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_25_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	7
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_41_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_41_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	8
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	9
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	10
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_7_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_7_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	11
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_57_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_57_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	12
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_40_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_40_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	13
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_22_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_22_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	14
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_44_18_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_44_18_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	15
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_36_29_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_36_29_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	16
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	17
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	18
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_14_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_14_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	19
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_37_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_37_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	20
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_19_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_19_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	21
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_41_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_41_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	22
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	23
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_53_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_53_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	24
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	25
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_01_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_01_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	26
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_17_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_17_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	27
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	28
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_20_15_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_20_15_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	29
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	30
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_6_43_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_6_43_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	31
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_29_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_29_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	32
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	33
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	34
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_58_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_58_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	35
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_21_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_21_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	36
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	37
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_06_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_06_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	38
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_55_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_55_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	39
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_43_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_43_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	40
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_11_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_11_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	41
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_02_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_02_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	42
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_38_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_38_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	43
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_51_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_51_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	44
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_8_37_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_8_37_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	45
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_54_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_54_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	46
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_50_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_50_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	47
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	48
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_59_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_59_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	49
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	50
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_49_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_49_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	51
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_10_02_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_10_02_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	52
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_52_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_52_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	53
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_15_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_15_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	54
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_59_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_59_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	55
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_38_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_38_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	56
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_40_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_40_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	57
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	58
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_57_48_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_57_48_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	59
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_16_41_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_16_41_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	60
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_51_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_51_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	61
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_27_22_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_27_22_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	62
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	63
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	64
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_23_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_23_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	65
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_12_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_12_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	66
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_48_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_48_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	67
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_26_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_26_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	68
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_9_48_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_9_48_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	69
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_9_00_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_9_00_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	70
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_04_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_04_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	71
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_25_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_25_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	72
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	73
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_56_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_56_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	74
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_26_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_26_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	75
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	76
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_01_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_01_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	77
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_06_37_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_06_37_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	78
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	79
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_24_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_24_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	80
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_09_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_09_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	81
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	82
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_07_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_07_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	83
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	84
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_01_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_01_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	85
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_12_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_12_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	86
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_41_23_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_41_23_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	87
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_9_19_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_9_19_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	88
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_6_13_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_6_13_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	89
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_45_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_45_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	90
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_58_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_58_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	91
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_47_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_47_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	92
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_45_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_45_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	93
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_15_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_15_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	94
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	95
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_06_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_06_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	96
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	97
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_36_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_36_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	98
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_22_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_22_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	99
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	100
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_5_33_50_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_5_33_50_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	101
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	102
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	103
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_13_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_13_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	104
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_5_21_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_5_21_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	105
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_34_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_34_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	106
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_7_46_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_7_46_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	107
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	108
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	109
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	110
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_42_53_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_42_53_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	111
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_17_28_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_17_28_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	112
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_10_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_10_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	113
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	114
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	115
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	116
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_58_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_58_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	117
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_48_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_48_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	118
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_57_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_57_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	119
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_59_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_59_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	120
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_11_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_11_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	121
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_00_20_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_00_20_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	122
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	123
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_2_46_34_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_2_46_34_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	124
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_19_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_19_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	125
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_12_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_12_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	126
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_45_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_45_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	127
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_12_05_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_12_05_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	128
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_15_32_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_15_32_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	129
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_56_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_56_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	130
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_04_51_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_04_51_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	131
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_56_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_56_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	132
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_14_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_14_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	133
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_53_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_53_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	134
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_54_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_54_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	135
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_10_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_10_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	136
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_18_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_18_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	137
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_17_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_17_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	138
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_32_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_32_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	139
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	140
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_42_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_42_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	141
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	142
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_03_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_03_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	143
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	144
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	145
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_23_52_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_23_52_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	146
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_35_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_35_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	147
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_51_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_51_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	148
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_36_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_36_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	149
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_07_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_07_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	150
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	151
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	152
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_57_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_57_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	153
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	154
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_12_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_12_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	155
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_10_55_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_10_55_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	156
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_13_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_13_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	157
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_44_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_44_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	158
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_05_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_05_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	159
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	160
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	161
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	162
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_14_51_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_14_51_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	163
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_08_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_08_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	164
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	165
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_59_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_59_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	166
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_6_50_00_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_6_50_00_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	167
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_40_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_40_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	168
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	169
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	170
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	171
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	172
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_58_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_58_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	173
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_39_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_39_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	174
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_44_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_44_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	175
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_32_47_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_32_47_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	176
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_47_38_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_47_38_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	177
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_14_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_14_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	178
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_34_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_34_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	179
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	180
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_22_2025_sp_1_00_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_22_2025_sp_1_00_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	181
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	182
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_28_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_28_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	183
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_55_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_55_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	184
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_49_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_49_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	185
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_8_40_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_8_40_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	186
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_4_37_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_4_37_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	187
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	188
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_55_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_55_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	189
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_54_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_54_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	190
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_39_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_39_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	191
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_45_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_45_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	192
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_40_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_40_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	193
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_11_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_11_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	194
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_44_26_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_44_26_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	195
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_15_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_15_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	196
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	197
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	198
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	199
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_34_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_34_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	200
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	201
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_27_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_27_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	202
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_30_31_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_30_31_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	203
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_41_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_41_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	204
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	205
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	206
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	207
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	208
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	209
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_42_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_42_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	210
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_25_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_25_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	211
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_08_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_08_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	212
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_55_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_55_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	213
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_41_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_41_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	214
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	215
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_58_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_58_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	216
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	217
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_36_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_36_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	218
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	219
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	220
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	221
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_32_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_32_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	222
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_24_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_24_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	223
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	224
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_10_04_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_10_04_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	225
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_18_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_18_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	226
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	227
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_58_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_58_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	228
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_37_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_37_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	229
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	230
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	231
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	232
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_6_52_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_6_52_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	233
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	234
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_44_21_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_44_21_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	235
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_00_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_00_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	236
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_1_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_1_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	237
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_53_26_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_53_26_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	238
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	239
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_57_33_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_57_33_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	240
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_30_23_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_30_23_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	241
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	242
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_59_36_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_59_36_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	243
-videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_	videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	244
diff --git a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_building_r/test.json b/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_building_r/test.json
deleted file mode 100644
index 0d66141a0bca0698c394d2f3ee1a01c78b717702..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_building_r/test.json
+++ /dev/null
@@ -1,1724 +0,0 @@
-[
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_7_35_11_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_7_35_11_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_21_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_21_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_4_01_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_01_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_38_34_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_34_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_05_32_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_05_32_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_9_09_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_9_09_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_8_38_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_38_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_9_09_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_9_09_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_7_17_01_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_17_01_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_7_52_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_52_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_41_01_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_41_01_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_58_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_58_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_19_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_19_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_03_15_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_03_15_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_30_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_30_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_2_53_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_53_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_57_41_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_57_41_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_56_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_56_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_38_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_38_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_41_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_41_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_9_00_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_9_00_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_49_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_49_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_45_26_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_26_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_11_45_53_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_45_53_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_11_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_11_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_56_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_56_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_2_28_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_28_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_12_01_51_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_12_01_51_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_1_21_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_8_2025_sp_1_21_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_27_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_27_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_7_13_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_13_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_26_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_3_59_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_59_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_07_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_07_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_01_27_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_01_27_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_11_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_11_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_2_12_06_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_12_06_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_48_01_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_48_01_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_33_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_33_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_8_37_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_37_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_57_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_57_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_11_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_11_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_16_35_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_16_35_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_6_07_27_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_8_2025_sp_6_07_27_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_2_29_53_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_29_53_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_5_12_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_5_12_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_08_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_08_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_33_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_33_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_44_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_44_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_24_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_24_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_9_00_12_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_9_00_12_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_38_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_38_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_37_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_37_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_1_44_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_1_44_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_13_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_13_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_11_49_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_49_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_1_05_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_1_05_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_56_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp__sp__lp_1_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_56_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp__sp__lp_1_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_49_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_49_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_9_00_23_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_9_00_23_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_23_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp__sp__lp_1_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_23_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp__sp__lp_1_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_11_38_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_38_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_49_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_37_32_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_32_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_5_28_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_5_28_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_43_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_3_38_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_38_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_55_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_55_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_50_21_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_50_21_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_36_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_36_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_9_04_16_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_04_16_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_42_01_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_42_01_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_34_14_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_34_14_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_56_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_56_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_8_02_38_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_02_38_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_36_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_36_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_9_21_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_21_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_49_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_49_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_10_29_16_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_29_16_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_23_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_23_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_20_09_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_20_09_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_36_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_36_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_53_40_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_53_40_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_59_57_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_59_57_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_1_13_04_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_13_04_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_17_13_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_17_13_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_38_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_38_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_1_14_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_14_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_09_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_09_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_1_01_42_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_01_42_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_26_14_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_26_14_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_8_15_55_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_15_55_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_9_39_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_39_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_24_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_24_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_9_56_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_56_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_12_45_22_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_9_2025_sp_12_45_22_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_9_26_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_26_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_39_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_39_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_15_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_15_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_51_14_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_51_14_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_12_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_12_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_1_59_11_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_59_11_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_9_40_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_40_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_37_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_37_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_47_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_47_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_46_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_46_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_7_56_26_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_56_26_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_55_15_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_55_15_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_8_56_48_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_56_48_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_08_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_08_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_52_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_52_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_50_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_50_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_1_09_41_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_09_41_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_2_27_40_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_27_40_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_10_34_52_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_34_52_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_4_12_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_12_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_34_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_34_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_34_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_34_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_35_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_2_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_9_50_24_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_50_24_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_32_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_32_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_6_44_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_6_44_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_2_55_07_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_55_07_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_58_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_58_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_54_00_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_54_00_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_5_40_09_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_5_40_09_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_44_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_44_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_4_22_42_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_4_22_42_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_12_34_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_8_2025_sp_12_34_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_3_50_23_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_50_23_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_9_20_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_9_20_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_30_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_30_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_24_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_24_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_59_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_59_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_37_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_42_26_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_42_26_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_8_37_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_37_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_10_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_10_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_49_28_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_49_28_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_59_46_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_59_46_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_12_05_38_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_9_2025_sp_12_05_38_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_9_35_07_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_9_35_07_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_02_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_13_32_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_13_32_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_48_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_48_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_5_28_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_8_2025_sp_5_28_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_7_43_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_43_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_1_46_14_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_46_14_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_58_06_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_58_06_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_16_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_16_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_39_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_39_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_49_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_49_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_8_46_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_8_46_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_11_49_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_49_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_31_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_31_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_22_06_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_22_06_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_4_54_44_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_54_44_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_08_48_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_08_48_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_58_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_58_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_42_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_42_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_30_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_30_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_4_35_04_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_35_04_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_9_11_52_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_9_11_52_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_56_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_56_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_46_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_46_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_6_57_05_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_6_57_05_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_46_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_12_00_34_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_12_00_34_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_17_06_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_17_06_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_11_42_13_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_11_42_13_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_28_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_28_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_11_28_43_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_28_43_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_8_28_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_8_28_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_49_01_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_49_01_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_4_01_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_01_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_51_37_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_51_37_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_16_42_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_16_42_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_40_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_40_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_47_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_10_21_35_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_21_35_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_50_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_50_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_18_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_18_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_11_40_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_40_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_3_28_36_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_28_36_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_23_35_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_23_35_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_23_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_23_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_8_26_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_26_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_51_54_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_51_54_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_55_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_8_58_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_58_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_48_32_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_48_32_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_51_34_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_51_34_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_05_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_05_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_48_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_48_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_12_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_12_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_8_35_41_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_35_41_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_40_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_40_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_53_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_53_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_14_48_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_14_48_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_42_00_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_42_00_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_7_54_12_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_54_12_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_2_25_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_2_25_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_8_13_06_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_13_06_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_1_39_40_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_39_40_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_50_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_47_46_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_46_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_3_43_02_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_43_02_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_42_47_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_42_47_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_11_27_14_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_27_14_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_24_38_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_24_38_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_2_19_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_2_19_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_43_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_43_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_7_44_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_44_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_10_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_10_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_2_51_02_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_51_02_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_8_38_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_38_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_41_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_41_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_48_17_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_48_17_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_10_24_59_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_24_59_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_8_02_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_02_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_10_44_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_44_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_42_34_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_42_34_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_9_42_51_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_9_42_51_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_23_55_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_23_55_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_46_23_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_46_23_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_11_42_35_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_42_35_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_10_13_00_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_13_00_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_7_25_02_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_25_02_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_44_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_44_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_30_06_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_30_06_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_52_59_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_52_59_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_24_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_24_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_27_22_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_27_22_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_55_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_2_44_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_44_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_24_14_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_24_14_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_22_12_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_22_12_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_10_17_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_10_17_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_11_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_11_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_50_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_50_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_36_40_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_36_40_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_55_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_55_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_20_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_20_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "test"
-    }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_building_r/test_annotation.json b/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_building_r/test_annotation.json
deleted file mode 100644
index 96781b2df7c8efe0c55f7a4b09c7898855fb9040..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_building_r/test_annotation.json
+++ /dev/null
@@ -1,1720 +0,0 @@
-{
-    "version": "1.0",
-    "bcq": [
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_46_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_46_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_07_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_07_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_48_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_48_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_4_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_4_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_25_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_25_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_41_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_41_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_7_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_7_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_57_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_57_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_40_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_40_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_22_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_22_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_44_18_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_44_18_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_36_29_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_36_29_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_14_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_14_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_37_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_37_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_19_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_19_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_41_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_41_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_53_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_53_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_01_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_01_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_17_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_17_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_20_15_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_20_15_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_6_43_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_6_43_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_29_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_29_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_58_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_58_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_21_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_21_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_06_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_06_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_55_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_55_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_43_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_43_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_11_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_11_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_02_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_02_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_38_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_38_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_51_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_51_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_8_37_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_8_37_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_54_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_54_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_50_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_50_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_59_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_59_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_49_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_49_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_10_02_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_10_02_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_52_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_52_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_15_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_15_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_59_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_59_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_38_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_38_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_40_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_40_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_57_48_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_57_48_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_16_41_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_16_41_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_51_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_51_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_27_22_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_27_22_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_23_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_23_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_12_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_12_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_48_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_48_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_26_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_26_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_9_48_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_9_48_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_9_00_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_9_00_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_04_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_04_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_25_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_25_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_56_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_56_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_26_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_26_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_01_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_01_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_06_37_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_06_37_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_24_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_24_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_09_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_09_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_07_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_07_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_01_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_01_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_12_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_12_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_41_23_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_41_23_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_9_19_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_9_19_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_6_13_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_6_13_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_45_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_45_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_58_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_58_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_47_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_47_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_45_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_45_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_15_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_15_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_06_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_06_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_36_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_36_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_22_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_22_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_5_33_50_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_5_33_50_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_13_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_13_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_5_21_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_5_21_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_34_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_34_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_7_46_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_7_46_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_42_53_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_42_53_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_17_28_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_17_28_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_10_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_10_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_58_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_58_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_48_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_48_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_57_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_57_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_59_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_59_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_11_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_11_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_00_20_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_00_20_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_2_46_34_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_2_46_34_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_19_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_19_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_12_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_12_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_45_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_45_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_12_05_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_12_05_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_15_32_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_15_32_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_56_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_56_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_04_51_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_04_51_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_56_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_56_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_14_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_14_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_53_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_53_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_54_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_54_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_10_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_10_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_18_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_18_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_17_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_17_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_32_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_32_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_42_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_42_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_03_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_03_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_23_52_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_23_52_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_35_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_35_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_51_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_51_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_36_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_36_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_07_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_07_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_57_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_57_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_12_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_12_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_10_55_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_10_55_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_13_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_13_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_44_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_44_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_05_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_05_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_14_51_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_14_51_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_08_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_08_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_59_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_59_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_6_50_00_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_6_50_00_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_40_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_40_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_58_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_58_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_39_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_39_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_44_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_44_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_32_47_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_32_47_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_47_38_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_47_38_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_14_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_14_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_34_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_34_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_22_2025_sp_1_00_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_22_2025_sp_1_00_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_28_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_28_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_55_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_55_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_49_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_49_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_8_40_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_8_40_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_4_37_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_4_37_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_55_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_55_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_54_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_54_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_39_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_39_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_45_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_45_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_40_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_40_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_11_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_11_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_44_26_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_44_26_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_15_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_15_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_34_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_34_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_27_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_27_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_30_31_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_30_31_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_41_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_41_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_42_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_42_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_25_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_25_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_08_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_08_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_55_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_55_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_41_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_41_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_58_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_58_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_36_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_36_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_32_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_32_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_24_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_24_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_10_04_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_10_04_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_18_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_18_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_58_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_58_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_37_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_37_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_6_52_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_6_52_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_44_21_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_44_21_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_00_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_00_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_1_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_1_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_53_26_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_53_26_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_57_33_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_57_33_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_30_23_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_30_23_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_59_36_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_59_36_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_",
-            "video": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_building_r/validation.json b/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_building_r/validation.json
deleted file mode 100644
index c70ef9587b1eac3531f8b061a5c3da862f761cfb..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_building_r/validation.json
+++ /dev/null
@@ -1,1717 +0,0 @@
-[
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_2_46_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_46_49_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_35_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_9_07_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_07_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_53_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_10_12_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_48_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_48_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_4_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_4_13_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_25_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_25_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_41_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_41_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_8_22_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_47_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_7_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_7_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_1_57_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_57_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_40_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_40_36_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_22_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_22_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_44_18_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_44_18_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_36_29_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_36_29_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_35_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_35_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_30_14_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_14_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_10_37_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_37_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_19_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_19_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_2_41_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_41_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_02_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_53_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_53_18_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_47_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_1_01_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_01_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_17_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_17_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_20_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_20_15_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_20_15_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_45_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_6_43_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_6_43_56_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_29_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_29_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_50_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_7_58_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_58_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_10_21_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_21_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_38_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_06_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_06_08_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_55_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_55_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_43_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_43_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_11_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_11_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_3_02_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_02_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_38_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_38_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_11_51_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_51_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_8_37_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_8_37_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_11_54_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_54_50_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_50_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_50_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_38_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_8_59_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_59_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_09_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_11_49_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_49_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_10_02_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_10_02_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_52_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_52_35_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_1_15_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_15_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_45_59_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_59_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_38_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_38_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_40_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_40_10_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_55_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_57_48_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_57_48_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_16_41_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_16_41_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_51_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_51_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_27_22_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_27_22_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_14_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_10_23_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_23_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_12_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_10_12_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_48_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_48_30_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_26_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_26_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_9_48_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_9_48_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_9_00_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_9_00_42_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_2_04_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_04_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_25_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_25_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_43_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_11_56_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_56_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_26_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_26_58_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_53_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_2_01_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_01_28_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_2_06_37_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_06_37_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_29_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_7_24_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_24_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_7_09_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_09_49_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_07_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_07_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_01_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_01_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_4_12_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_12_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_7_41_23_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_41_23_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_9_19_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_9_19_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_6_13_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_6_13_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_45_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_45_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_58_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_58_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_47_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_47_41_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_12_45_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_45_30_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_15_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_15_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_56_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_8_06_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_06_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_30_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_30_15_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_11_36_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_36_33_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_09_22_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_22_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_5_33_50_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_5_33_50_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_32_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_06_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_13_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_13_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_5_21_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_5_21_59_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_34_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_34_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_7_46_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_7_46_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_53_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_53_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_52_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_09_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_38_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_42_53_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_42_53_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_17_28_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_17_28_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_9_10_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_10_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_50_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_50_09_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_44_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_46_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_46_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_11_58_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_11_58_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_48_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_48_55_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_57_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_57_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_59_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_59_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_11_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_11_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_00_20_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_00_20_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_9_15_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_2_46_34_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_2_46_34_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_19_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_19_45_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_12_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_12_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_1_45_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_45_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_10_12_05_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_10_12_05_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_15_32_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_12_15_32_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_8_56_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_56_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_8_04_51_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_04_51_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_56_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_56_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_47_14_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_47_14_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_53_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_53_20_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_54_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_54_50_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_10_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_10_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_18_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_18_53_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_8_17_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_17_57_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_2_32_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_2_32_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_8_42_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_42_11_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_29_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_54_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_03_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_03_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_37_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_49_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_45_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_45_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_23_52_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_23_52_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_4_35_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_4_35_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_51_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_51_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_3_36_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_3_36_03_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_07_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_07_24_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_14_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_44_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_02_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_57_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_57_45_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_02_12_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_7_12_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_12_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_10_55_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_10_55_20_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_8_22_13_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_22_13_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_02_44_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_02_44_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_05_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_05_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_26_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_07_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_52_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_38_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_38_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_14_51_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_14_51_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_8_08_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_8_08_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_58_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_11_59_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_59_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_6_50_00_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_6_50_00_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_44_40_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_44_40_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_15_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_39_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_56_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_56_03_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_09_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_09_51_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_10_12_58_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_12_58_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_39_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_39_16_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_10_44_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_10_44_28_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_8_32_47_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_32_47_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_11_47_38_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_47_38_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_14_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_14_10_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_34_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_34_47_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_44_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_44_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_22_2025_sp_1_00_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_22_2025_sp_1_00_21_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_22_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_22_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_19_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_1_28_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_28_55_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_8_55_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_55_32_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_8_49_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_8_49_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_8_40_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_8_40_08_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_8_2025_sp_4_37_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_8_2025_sp_4_37_35_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_32_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_32_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_8_55_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_8_55_48_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_54_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_54_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_39_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_39_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_45_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_45_10_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_11_40_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_40_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_11_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_11_25_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_44_26_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_44_26_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_15_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_15_08_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_49_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_43_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_22_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_22_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_22_05_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_34_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_34_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_02_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_27_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_27_37_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_30_31_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_30_31_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_7_41_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_7_41_04_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_29_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_29_27_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_9_15_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_9_15_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_46_56_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_51_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_10_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_39_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_42_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_42_02_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_7_25_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_7_25_01_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_8_08_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_08_40_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_11_55_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_21_2025_sp_11_55_17_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_15_41_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_15_41_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_45_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_45_39_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_1_58_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_1_58_21_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_26_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_26_24_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_36_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_36_33_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_55_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_55_31_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_49_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_49_13_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_12_20_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_12_20_26_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_32_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_32_05_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_12_24_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_12_24_46_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_51_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_51_57_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_10_04_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/11_20_2025_sp_10_04_19_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_11_18_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_18_34_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_1_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_56_43_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_3_58_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_3_58_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_25_2025_sp_8_37_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_25_2025_sp_8_37_03_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_02_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_02_45_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_14_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_14_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_9_10_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_9_10_54_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_20_2025_sp_6_52_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_20_2025_sp_6_52_47_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_20_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_11_44_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_11_44_46_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_25_2025_sp_6_44_21_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_25_2025_sp_6_44_21_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_25_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_15_2025_sp_8_37_00_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_15_2025_sp_8_37_00_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_15_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_9_2025_sp_1_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_9_2025_sp_1_30_25_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_21_2025_sp_11_53_26_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_21_2025_sp_11_53_26_sp_AM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_21_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_43_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_43_04_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_2_57_33_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_2_57_33_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_8_2025_sp_8_30_23_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_8_2025_sp_8_30_23_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_8_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_16_2025_sp_9_00_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_16_2025_sp_9_00_29_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_16_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "11_24_2025_sp_1_59_36_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/B_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Badge_sp_Access/11_24_2025_sp_1_59_36_sp_PM_sp__lp_UTC-08_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "11_24_2025",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "10_9_2025_sp_8_47_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/3_dot__sp_Building_sp_R/A_dot__sp_Building_sp_R_sp_-_sp_Tailgating/10_9_2025_sp_8_47_25_sp_PM_sp__lp_UTC-07_00_rp_.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "10_9_2025",
-        "partition": "validation"
-    }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_courtyard/tailgating_courtyard.tsv b/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_courtyard/tailgating_courtyard.tsv
deleted file mode 100644
index 298a0e5ddf02d969eb81c980348abfb1718a3660..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_courtyard/tailgating_courtyard.tsv
+++ /dev/null
@@ -1,2953 +0,0 @@
-id	video	system_prompt	question	answer	index
-videos/redacted/7 21 2025 10 41 10 Am ba_redacted	videos/redacted/7 21 2025 10 41 10 Am ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	0
-videos/redacted/7_20_2025 12_59_19 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 12_59_19 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	1
-videos/redacted/5_23_2025 9_15_03 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_15_03 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	2
-videos/redacted/7_11_2025 10_47_21 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_47_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	3
-videos/redacted/7_9_2025 2_28_21 PM tg_redacted	videos/redacted/7_9_2025 2_28_21 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	4
-videos/redacted/7_17_2025 5_12_50 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 5_12_50 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	5
-videos/redacted/7_23_2025 10_29_26 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_29_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	6
-videos/redacted/7_23_2025 10_23_42 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_23_42 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	7
-videos/redacted/7_11_2025 5_37_51 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_37_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	8
-videos/redacted/7_20_2025 12_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 12_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	9
-videos/redacted/6_4_2025 12_19_50 PM tg_redacted	videos/redacted/6_4_2025 12_19_50 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	10
-videos/redacted/7_20_2025 1_11_37 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_11_37 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	11
-videos/redacted/7_16_2025 5_53_08 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_53_08 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	12
-videos/redacted/5_15_2025 10_59_17 AM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 10_59_17 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	13
-videos/redacted/5_15_2025 6_02_37 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 6_02_37 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	14
-videos/redacted/6_4_2025 2_04_31 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 2_04_31 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	15
-videos/redacted/6_4_2025 1_10_06 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 1_10_06 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	16
-videos/redacted/7_12_2025 5_24_52 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_24_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	17
-videos/redacted/7_16_2025 5_43_31 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_43_31 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	18
-videos/redacted/5_15_2025 12_06_21 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 12_06_21 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	19
-videos/redacted/6_4_2025 9_21_05 PM tg_redacted	videos/redacted/6_4_2025 9_21_05 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	20
-videos/redacted/8_1_2025 2_32_01 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 2_32_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	21
-videos/redacted/5_23_2025 9_20_28 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_20_28 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	22
-videos/redacted/7_9_2025 9_36_19 AM tg_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_36_19 AM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	23
-videos/redacted/7_11_2025 10_41_52 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_41_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	24
-videos/redacted/8_14_2025 6_30_51 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_30_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	25
-videos/redacted/7_9_2025 5_01_39 PM tg_redacted	videos/redacted/7_9_2025 5_01_39 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	26
-videos/redacted/5_23_2025 9_16_18 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_16_18 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	27
-videos/redacted/5_29_2025 9_05_44 PM tg_redacted	videos/redacted/5_29_2025 9_05_44 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	28
-videos/redacted/7_23_2025 10_25_49 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_25_49 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	29
-videos/redacted/7_17_2025 5_47_26 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 5_47_26 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	30
-videos/redacted/7_17_2025 10_48_29 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_48_29 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	31
-videos/redacted/7_11_2025 10_56_57 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_56_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	32
-videos/redacted/7_9_2025 9_54_39 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_54_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	33
-videos/redacted/6_4_2025 2_12_13 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 2_12_13 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	34
-videos/redacted/8_14_2025 6_35_56 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_35_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	35
-videos/redacted/8_1_2025 1_20_49 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 1_20_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	36
-videos/redacted/7_9_2025 9_43_46 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_43_46 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	37
-videos/redacted/7_16_2025 5_50_27 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_50_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	38
-videos/redacted/6_6_2025 4_05_09 PM ba_redacted	videos/redacted/6_6_2025 4_05_09 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	39
-videos/redacted/7_9_2025 8_00_13 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 8_00_13 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	40
-videos/redacted/7_12_2025 5_26_00 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_26_00 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	41
-videos/redacted/7 9 2025 4 56 12 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 9 2025 4 56 12 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	42
-videos/redacted/7_20_2025 1_13_28 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_13_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	43
-videos/redacted/7_11_2025 5_34_13 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_34_13 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	44
-videos/redacted/8_1_2025 10_33_33 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 10_33_33 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	45
-videos/redacted/7 17 2025 9 01 21 Am TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 9 01 21 Am TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	46
-videos/redacted/7_12_2025 5_19_12 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_19_12 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	47
-videos/redacted/5_23_2025 9_19_33 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_19_33 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	48
-videos/redacted/7_11_2025 5_41_53 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_41_53 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	49
-videos/redacted/7_16_2025 5_45_42 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_45_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	50
-videos/redacted/7_17_2025 11_08_38 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 11_08_38 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	51
-videos/redacted/8_14_2025 6_33_40 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_33_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	52
-videos/redacted/7_17_2025 2_33_15 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 2_33_15 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	53
-videos/redacted/5_15_2025 10_32_19 AM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 10_32_19 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	54
-videos/redacted/8_14_2025 6_36_21 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_36_21 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	55
-videos/redacted/7_11_2025 10_58_11 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_58_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	56
-videos/redacted/6_6_2025 9_54_02 AM ba_redacted	videos/redacted/6_6_2025 9_54_02 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	57
-videos/redacted/7_17_2025 2_42_46 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 2_42_46 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	58
-videos/redacted/7_16_2025 5_51_45 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_51_45 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	59
-videos/redacted/5_15_2025 5_03_20 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 5_03_20 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	60
-videos/redacted/8_1_2025 8_40_56 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 8_40_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	61
-videos/redacted/7_9_2025 10_04_48 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 10_04_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	62
-videos/redacted/8_1_2025 9_18_20 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 9_18_20 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	63
-videos/redacted/7 9 2025 5 00 08 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 9 2025 5 00 08 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	64
-videos/redacted/5_16_2025 12_03_42 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 12_03_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	65
-videos/redacted/6_6_2025 9_22_57 AM ba_redacted	videos/redacted/6_6_2025 9_22_57 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	66
-videos/redacted/7_20_2025 1_09_31 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_09_31 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	67
-videos/redacted/7 21 2025 9 02 03 Am BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 9 02 03 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	68
-videos/redacted/6_4_2025 11_06_43 AM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 11_06_43 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	69
-videos/redacted/7_9_2025 9_54_48 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_54_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	70
-videos/redacted/5_15_2025 12_08_23 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 12_08_23 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	71
-videos/redacted/7_20_2025 1_10_24 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_10_24 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	72
-videos/redacted/7 17 2025 5 32 45 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 32 45 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	73
-videos/redacted/5_15_2025 12_28_09 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 12_28_09 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	74
-videos/redacted/7_16_2025 5_54_49 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_54_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	75
-videos/redacted/7 9 2025 4 54 14 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 9 2025 4 54 14 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	76
-videos/redacted/8_1_2025 11_07_54 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 11_07_54 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	77
-videos/redacted/7_17_2025 10_23_12 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_23_12 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	78
-videos/redacted/7_23_2025 10_25_23 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_25_23 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	79
-videos/redacted/5_15_2025 10_03_12 AM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 10_03_12 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	80
-videos/redacted/8_1_2025 11_59_02 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 11_59_02 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	81
-videos/redacted/7_23_2025 9_55_21 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 9_55_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	82
-videos/redacted/6_4_2025 4_50_23 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 4_50_23 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	83
-videos/redacted/7 9 2025 4 55 08 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 9 2025 4 55 08 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	84
-videos/redacted/8_1_2025 1_43_25 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 1_43_25 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	85
-videos/redacted/8_1_2025 6_55_56 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_55_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	86
-videos/redacted/6_4_2025 4_37_00 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 4_37_00 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	87
-videos/redacted/6_4_2025 5_12_03 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 5_12_03 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	88
-videos/redacted/5_29_2025 5_01_01 PM ba_redacted	videos/redacted/5_29_2025 5_01_01 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	89
-videos/redacted/7 21 2025 9 45 21 Am BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 9 45 21 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	90
-videos/redacted/6_6_2025 4_53_52 PM ba_redacted	videos/redacted/6_6_2025 4_53_52 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	91
-videos/redacted/8_1_2025 2_07_14 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 2_07_14 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	92
-videos/redacted/7_17_2025 2_39_09 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 2_39_09 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	93
-videos/redacted/6_6_2025 11_27_03 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/6_6_2025 11_27_03 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	94
-videos/redacted/7_16_2025 5_44_41 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_44_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	95
-videos/redacted/8_14_2025 6_34_03 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_34_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	96
-videos/redacted/8_1_2025 9_43_36 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 9_43_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	97
-videos/redacted/7 17 2025 5 30 37 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 30 37 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	98
-videos/redacted/7 17 2025 5 31 40 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 31 40 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	99
-videos/redacted/5_15_2025 10_28_19 AM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 10_28_19 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	100
-videos/redacted/8_14_2025 6_33_01 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_33_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	101
-videos/redacted/7_17_2025 5_44_24 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 5_44_24 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	102
-videos/redacted/5_15_2025 11_00_57 AM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 11_00_57 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	103
-videos/redacted/8_1_2025 11_35_04 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 11_35_04 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	104
-videos/redacted/7_17_2025 2_20_33 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 2_20_33 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	105
-videos/redacted/7_23_2025 11_12_02 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 11_12_02 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	106
-videos/redacted/8_1_2025 6_52_39 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_52_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	107
-videos/redacted/7 23 2025 5 40 46 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 23 2025 5 40 46 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	108
-videos/redacted/8_1_2025 9_51_01 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 9_51_01 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	109
-videos/redacted/5_16_2025 3_50_38 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 3_50_38 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	110
-videos/redacted/5_16_2025 3_39_12 PM ba_redacted	videos/redacted/5_16_2025 3_39_12 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	111
-videos/redacted/7_23_2025 10_22_09 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_22_09 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	112
-videos/redacted/6_4_2025 11_18_49 AM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 11_18_49 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	113
-videos/redacted/8_1_2025 11_00_04 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 11_00_04 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	114
-videos/redacted/7_11_2025 10_48_25 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_48_25 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	115
-videos/redacted/7_11_2025 5_45_23 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_45_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	116
-videos/redacted/6_4_2025 12_18_12 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 12_18_12 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	117
-videos/redacted/7 21 2025 11 09 41 Am BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 11 09 41 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	118
-videos/redacted/7_11_2025 10_42_49 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_42_49 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	119
-videos/redacted/7_20_2025 1_02_34 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_02_34 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	120
-videos/redacted/7_12_2025 5_24_03 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_24_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	121
-videos/redacted/7_11_2025 5_39_17 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_39_17 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	122
-videos/redacted/7 21 2025 10 50 11 Am BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 10 50 11 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	123
-videos/redacted/7_11_2025 10_39_43 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_39_43 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	124
-videos/redacted/6_4_2025 12_45_04 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 12_45_04 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	125
-videos/redacted/8_14_2025 6_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	126
-videos/redacted/7_12_2025 5_22_29 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_22_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	127
-videos/redacted/5_16_2025 1_14_52 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 1_14_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	128
-videos/redacted/7_17_2025 5_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 5_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	129
-videos/redacted/5_16_2025 11_34_08 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 11_34_08 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	130
-videos/redacted/6_4_2025 1_22_22 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 1_22_22 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	131
-videos/redacted/7_9_2025 8_15_26 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 8_15_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	132
-videos/redacted/7_11_2025 5_37_23 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_37_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	133
-videos/redacted/6_6_2025 9_52_33 AM ba)_redacted	videos/redacted/6_6_2025 9_52_33 AM ba)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	134
-videos/redacted/8_1_2025 2_40_11 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 2_40_11 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	135
-videos/redacted/7_9_2025 9_16_06 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_16_06 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	136
-videos/redacted/7 17 2025 5 34 21 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 34 21 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	137
-videos/redacted/7_17_2025 11_01_48 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 11_01_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	138
-videos/redacted/7_9_2025 9_49_06 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_49_06 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	139
-videos/redacted/7_23_2025 11_29_12 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 11_29_12 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	140
-videos/redacted/7_16_2025 5_48_41 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_48_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	141
-videos/redacted/5_16_2025 12_15_23 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 12_15_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	142
-videos/redacted/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	143
-videos/redacted/8_14_2025 6_35_01 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_35_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	144
-videos/redacted/7 17 2025 5 45 39 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 45 39 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	145
-videos/redacted/8_1_2025 9_32_31 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 9_32_31 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	146
-videos/redacted/7_17_2025 1_44_45 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 1_44_45 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	147
-videos/redacted/6_4_2025 9_25_24 PM tg_redacted	videos/redacted/6_4_2025 9_25_24 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	148
-videos/redacted/7_20_2025 1_07_30 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_07_30 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	149
-videos/redacted/6_6_2025 1_52_06 PM ba_redacted	videos/redacted/6_6_2025 1_52_06 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	150
-videos/redacted/5_16_2025 12_24_14 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 12_24_14 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	151
-videos/redacted/7 9 2025 4 57 10 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 9 2025 4 57 10 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	152
-videos/redacted/6_4_2025 5_34_14 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 5_34_14 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	153
-videos/redacted/8_1_2025 11_13_37 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 11_13_37 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	154
-videos/redacted/7_17_2025 10_27_10 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_27_10 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	155
-videos/redacted/8_1_2025 6_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	156
-videos/redacted/7_20_2025 1_12_52 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_12_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	157
-videos/redacted/6_6_2025 12_12_47 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/6_6_2025 12_12_47 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	158
-videos/redacted/6_4_2025 11_16_25 AM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 11_16_25 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	159
-videos/redacted/7 17 2025 5 38 03 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 38 03 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	160
-videos/redacted/6_4_2025 1_05_09 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 1_05_09 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	161
-videos/redacted/6_4_2025 5_53_25 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 5_53_25 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	162
-videos/redacted/8_1_2025 8_49_52 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 8_49_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	163
-videos/redacted/7_11_2025 10_49_24 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_49_24 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	164
-videos/redacted/7_9_2025 5_00_52 PM tg_redacted	videos/redacted/7_9_2025 5_00_52 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	165
-videos/redacted/5_23_2025 9_05_41 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_05_41 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	166
-videos/redacted/7 23 2025 5 32 25 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 23 2025 5 32 25 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	167
-videos/redacted/7 23 2025 9 08 10 Am BA_redacted	videos/redacted/7 23 2025 9 08 10 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	168
-videos/redacted/6_4_2025 9_24_37 PM tg_redacted	videos/redacted/6_4_2025 9_24_37 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	169
-videos/redacted/7_20_2025 12_52_35 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 12_52_35 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	170
-videos/redacted/6_4_2025 11_08_08 AM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 11_08_08 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	171
-videos/redacted/5_29_2025 9_07_23 PM tg_redacted	videos/redacted/5_29_2025 9_07_23 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	172
-videos/redacted/7 23 2025 5 39 29 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 23 2025 5 39 29 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	173
-videos/redacted/8_1_2025 6_51_49 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_51_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	174
-videos/redacted/5_16_2025 4_04_41 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 4_04_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	175
-videos/redacted/5_23_2025 9_07_12 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_07_12 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	176
-videos/redacted/8_1_2025 6_35_28 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_35_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	177
-videos/redacted/7_12_2025 5_24_26 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_24_26 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	178
-videos/redacted/5_15_2025 1_45_08 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 1_45_08 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	179
-videos/redacted/5_16_2025 3_42_29 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 3_42_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	180
-videos/redacted/6_4_2025 9_28_40 PM tg_redacted	videos/redacted/6_4_2025 9_28_40 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	181
-videos/redacted/7_9_2025 9_23_39 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_23_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	182
-videos/redacted/7_12_2025 5_26_27 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_26_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	183
-videos/redacted/5_15_2025 12_58_30 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 12_58_30 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	184
-videos/redacted/7_16_2025 5_50_01 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_50_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	185
-videos/redacted/8_14_2025 6_38_40 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_38_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	186
-videos/redacted/5_15_2025 3_41_43 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 3_41_43 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	187
-videos/redacted/7_11_2025 5_36_08 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 5_36_08 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	188
-videos/redacted/7_20_2025 1_00_34 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_00_34 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	189
-videos/redacted/5_23_2025 9_08_59 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_08_59 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	190
-videos/redacted/7_17_2025 10_53_26 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_53_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	191
-videos/redacted/7_17_2025 10_29_34 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_29_34 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	192
-videos/redacted/6_6_2025 3_27_58 PM ba_redacted	videos/redacted/6_6_2025 3_27_58 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	193
-videos/redacted/7_23_2025 10_32_43 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_32_43 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	194
-videos/redacted/6_4_2025 1_49_36 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 1_49_36 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	195
-videos/redacted/7_23_2025 10_26_19 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_26_19 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	196
-videos/redacted/7_17_2025 10_15_19 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_15_19 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	197
-videos/redacted/5_16_2025 1_21_52 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 1_21_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	198
-videos/redacted/7_9_2025 8_07_27 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 8_07_27 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	199
-videos/redacted/6_4_2025 10_50_48 AM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 10_50_48 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	200
-videos/redacted/7_20_2025 1_05_02 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_05_02 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	201
-videos/redacted/7 21 2025 12 17 32 Pm BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 12 17 32 Pm BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	202
-videos/redacted/7_9_2025 5_00_08 PM tg_redacted	videos/redacted/7_9_2025 5_00_08 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	203
-videos/redacted/7 21 2025 9 24 04 Am BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 9 24 04 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	204
-videos/redacted/7 17 2025 9 08 14 Am TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 9 08 14 Am TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	205
-videos/redacted/5_15_2025 12_32_22 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 12_32_22 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	206
-videos/redacted/7 23 2025 5 42 07 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 23 2025 5 42 07 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	207
-videos/redacted/5_16_2025 4_00_01 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/5_16_2025 4_00_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	208
-videos/redacted/8_1_2025 6_51_32 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_51_32 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	209
-videos/redacted/8_1_2025 7_00_18 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 7_00_18 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	210
-videos/redacted/7_17_2025 5_45_39 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 5_45_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	211
-videos/redacted/7 23 2025 5 41 27 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 23 2025 5 41 27 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	212
-videos/redacted/7_23_2025 9_45_56 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 9_45_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	213
-videos/redacted/5_15_2025 1_39_49 PM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 1_39_49 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	214
-videos/redacted/7_20_2025 12_51_57 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 12_51_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	215
-videos/redacted/8_1_2025 1_58_38 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 1_58_38 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	216
-videos/redacted/5_15_2025 9_49_23 AM ba_redacted	videos/redacted/5_15_2025 9_49_23 AM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	217
-videos/redacted/7_23_2025 10_10_36 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_10_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	218
-videos/redacted/7_20_2025 12_56_39 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 12_56_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	219
-videos/redacted/7_9_2025 8_53_15 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 8_53_15 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	220
-videos/redacted/7_23_2025 9_54_56 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 9_54_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	221
-videos/redacted/7_17_2025 10_05_51 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 10_05_51 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	222
-videos/redacted/5_29_2025 9_09_40 PM tg_redacted	videos/redacted/5_29_2025 9_09_40 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	223
-videos/redacted/7_9_2025 8_03_19 AM tg_redacted	videos/redacted/7_9_2025 8_03_19 AM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	224
-videos/redacted/7_12_2025 5_23_36 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_12_2025 5_23_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	225
-videos/redacted/7 17 2025 5 34 58 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 17 2025 5 34 58 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	226
-videos/redacted/7_16_2025 5_53_49 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_16_2025 5_53_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	227
-videos/redacted/7 23 2025 5 38 50 Pm TG_redacted	videos/redacted/7 23 2025 5 38 50 Pm TG_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	228
-videos/redacted/7_20_2025 1_01_57 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_20_2025 1_01_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	229
-videos/redacted/8_14_2025 6_28_10 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_14_2025 6_28_10 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	230
-videos/redacted/6_4_2025 1_51_38 PM tg_redacted	videos/redacted/6_4_2025 1_51_38 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	231
-videos/redacted/7_23_2025 9_48_57 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 9_48_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	232
-videos/redacted/7_11_2025 10_59_18 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_59_18 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	233
-videos/redacted/5_23_2025 9_15_41 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_15_41 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	234
-videos/redacted/8_1_2025 6_58_28 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/8_1_2025 6_58_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	235
-videos/redacted/5_23_2025 9_12_40 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_12_40 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	236
-videos/redacted/6_4_2025 5_05_03 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 5_05_03 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	237
-videos/redacted/6_4_2025 12_57_26 PM ba_redacted	videos/redacted/6_4_2025 12_57_26 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	238
-videos/redacted/7_9_2025 9_21_01 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_9_2025 9_21_01 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	239
-videos/redacted/7_11_2025 10_43_48 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_11_2025 10_43_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	240
-videos/redacted/5_29_2025 6_21_27 PM ba_redacted	videos/redacted/5_29_2025 6_21_27 PM ba_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	241
-videos/redacted/7_17_2025 1_56_47 PM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_17_2025 1_56_47 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	242
-videos/redacted/5_23_2025 9_07_39 PM tg_redacted	videos/redacted/5_23_2025 9_07_39 PM tg_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	Yes	243
-videos/redacted/7 21 2025 9 40 53 Am BA_redacted	videos/redacted/7 21 2025 9 40 53 Am BA_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	244
-videos/redacted/7_23_2025 10_55_37 AM (UTC-07_00)_redacted	videos/redacted/7_23_2025 10_55_37 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4	"You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.
-
-# Category Definitions
-
-- **Normal Access**:  
-A person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  
-
-- **Tailgating**:  
-One or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  
-- Following immediately behind someone with a badge swipe.  
-- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  
-- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access."	"Does the video depict tailgating behavior? Answer ""Yes"" or ""No""."	No	245
diff --git a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_courtyard/test.json b/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_courtyard/test.json
deleted file mode 100644
index b470d309274aa97abdb8b746d1e3875982d400ad..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_courtyard/test.json
+++ /dev/null
@@ -1,1724 +0,0 @@
-[
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 10_58_01 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 10_58_01 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 12_29_05 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 12_29_05 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_08_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_08_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_32_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_32_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 9_14_14 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 9_14_14 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 2_34_37 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 2_34_37 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 2_40_49 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 2_40_49 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 11_20_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 11_20_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 29 56 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 29 56 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 12_35_25 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 12_35_25 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 12_27_08 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 12_27_08 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 4_19_11 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 4_19_11 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 1_15_37 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 1_15_37 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_21_37 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_21_37 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 11_53_27 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 11_53_27 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 10_47_28 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 10_47_28 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_05_06 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_05_06 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 10_03_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 10_03_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 10_09_00 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 10_09_00 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_45_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_45_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_51_24 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_51_24 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 39 16 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 39 16 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 11_04_44 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 11_04_44 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 11_56_21 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 11_56_21 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 9 2025 4 58 08 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 9 2025 4 58 08 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 12_37_53 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 12_37_53 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_50_48 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_50_48 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 11_10_42 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 11_10_42 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 1_34_56 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 1_34_56 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_00_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_00_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 9_27_45 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_27_45 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 1_23_53 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 1_23_53 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 9 36 32 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 9 36 32 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_57_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_57_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 12_45_56 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 12_45_56 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_57_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_57_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 11_44_58 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 11_44_58 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 11_47_50 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 11_47_50 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_17_29 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_17_29 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 10_11_01 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 10_11_01 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_04_27 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_04_27 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 9_29_47 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_29_47 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 11_38_15 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 11_38_15 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 10_51_25 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 10_51_25 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 4_16_57 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 4_16_57 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 10_59_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 10_59_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 2_18_52 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 2_18_52 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 1_18_16 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 1_18_16 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 9_39_00 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 9_39_00 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_33_30 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_33_30 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 3_39_12 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 3_39_12 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 2_25_35 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 2_25_35 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 9_31_53 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_31_53 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 4_51_58 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 4_51_58 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 23 2025 5 33 50 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 5 33 50 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 11_55_27 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 11_55_27 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 41 59 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 41 59 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_15_21 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_15_21 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 11_03_58 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 11_03_58 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_06_46 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_06_46 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_38_22 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_38_22 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 9_52_25 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 9_52_25 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 9 2025 4 52 03 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 9 2025 4 52 03 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 8_44_03 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 8_44_03 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 6_00_57 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 6_00_57 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 47 27 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 47 27 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_46_25 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_46_25 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 31 01 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 31 01 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 8_42_02 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 8_42_02 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_38_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_38_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 11_40_31 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 11_40_31 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 8_05_18 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 8_05_18 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 9 19 24 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 9 19 24 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_42_55 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_42_55 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 12_14_21 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 12_14_21 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 2_14_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 2_14_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_53_18 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_53_18 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_01_16 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_01_16 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 3_29_59 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 3_29_59 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 11_22_59 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 11_22_59 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 12_23_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 12_23_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 9_22_32 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_22_32 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 9 2025 5 00 50 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 9 2025 5 00 50 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 3_14_10 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 3_14_10 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 4_53_00 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 4_53_00 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 11_12_38 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 11_12_38 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 9_59_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 9_59_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 12 09 41 Pm BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 12 09 41 Pm BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 40 29 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 40 29 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 9 21 39 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 9 21 39 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 12_00_10 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 12_00_10 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 10_54_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 10_54_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_53_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_53_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_54_43 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_54_43 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_35_30 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_35_30 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_44_40 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_44_40 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 10_53_14 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 10_53_14 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 12 00 11 Pm BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 12 00 11 Pm BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_06_10 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_06_10 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_47_44 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_47_44 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 9_08_47 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 9_08_47 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 23 2025 5 40 07 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 5 40 07 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 8_39_10 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 8_39_10 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 12_56_18 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 12_56_18 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 7_49_23 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 7_49_23 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 1_30_11 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 1_30_11 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 5_36_25 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 5_36_25 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_37_37 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_37_37 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_03_10 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_03_10 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 6_29_00 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 6_29_00 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 1_22_06 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 1_22_06 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_46_50 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_46_50 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 11_36_40 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 11_36_40 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_03_47 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_03_47 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 9 10 16 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 9 10 16 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 9_39_53 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 9_39_53 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_06_17 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_06_17 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_51_15 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_51_15 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 1_19_11 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 1_19_11 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 12_09_33 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 12_09_33 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_44_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_44_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 10_38_21 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 10_38_21 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_18_14 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_18_14 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 9_22_03 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_22_03 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_59_54 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_59_54 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 5_46_42 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 5_46_42 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 9 2025 4 59 18 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 9 2025 4 59 18 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 9 2025 4 51 00 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 9 2025 4 51 00 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 3_35_33 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 3_35_33 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_50_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_50_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_59_05 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_59_05 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 4_59_17 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 4_59_17 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 3_32_21 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 3_32_21 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 11_30_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 11_30_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_57_18 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_57_18 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_14_18 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_14_18 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_13_46 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_13_46 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 2_31_18 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 2_31_18 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 10_47_28 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 10_47_28 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 2_23_39 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 2_23_39 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 1_33_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 1_33_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_08_12 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_08_12 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 4_38_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 4_38_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 2_08_14 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 2_08_14 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 3_10_13 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 3_10_13 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 9 2025 4 52 50 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 9 2025 4 52 50 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_51_10 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_51_10 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_50_22 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_50_22 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 2_35_21 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 2_35_21 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 11_09_50 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 11_09_50 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 23 2025 9 00 45 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 9 00 45 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_35_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_35_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 12_04_59 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 12_04_59 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 9_30_53 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_30_53 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_32_30 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_32_30 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 9_23_39 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_23_39 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 11_14_59 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 11_14_59 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_52_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_52_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 11_02_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 11_02_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 2_38_33 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 2_38_33 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_16_25 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_16_25 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 5_39_15 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 5_39_15 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 12_12_47 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 12_12_47 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 5_41_58 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 5_41_58 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 10 39 43 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 10 39 43 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 2_26_28 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 2_26_28 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 9_23_01 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_23_01 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 23 2025 5 37 31 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 5 37 31 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 9_48_30 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 9_48_30 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 2_27_23 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 2_27_23 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_58_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_58_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_53_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_53_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_35_15 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_35_15 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 9_06_09 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 9_06_09 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_12_17 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_12_17 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 9 36 59 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 9 36 59 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_04_25 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_04_25 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_55_16 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_55_16 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 10_41_25 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 10_41_25 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_50_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_50_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 3_04_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 3_04_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 9_39_17 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 9_39_17 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 5_43_11 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 5_43_11 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 10_17_08 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 10_17_08 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 9 33 57 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 9 33 57 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_59_35 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_59_35 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_52_05 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_52_05 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_24_2025 12_17_09 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_24_2025 12_17_09 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_24",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 9_26_32 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_26_32 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_54_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_54_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 43 12 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 43 12 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 12_17_50 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 12_17_50 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_57_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_57_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 1_02_02 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 1_02_02 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 5_02_21 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 5_02_21 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_31_15 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_31_15 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 9_10_46 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 9_10_46 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 1_19_00 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 1_19_00 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 9 04 54 Am TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 9 04 54 Am TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 10_56_45 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 10_56_45 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 10_54_30 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 10_54_30 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 23 2025 5 42 51 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 5 42 51 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 10 23 45 Am ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 10 23 45 Am ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 10_55_19 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 10_55_19 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 9 50 56 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 9 50 56 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_10_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_10_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 11_36_38 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 11_36_38 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_25_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_25_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 4_43_44 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 4_43_44 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 9 08 58 Am TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 9 08 58 Am TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 6_56_09 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 6_56_09 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_40_51 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_40_51 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_55_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_55_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_55_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_55_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_11_25 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_11_25 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 3_25_32 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 3_25_32 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 1_32_20 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 1_32_20 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_43_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_43_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 11_37_56 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 11_37_56 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 11_48_16 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 11_48_16 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_18_33 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_18_33 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_17_21 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_17_21 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 23 2025 5 38 12 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 5 38 12 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_34_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_34_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 3_36_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 3_36_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_25_17 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_25_17 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 9_00_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 9_00_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 10_28_47 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 10_28_47 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 11_09_20 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 11_09_20 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 10 36 06 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 10 36 06 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 11_01_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 11_01_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 2_06_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 2_06_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_47_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_47_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_36_33 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_36_33 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_20_30 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_20_30 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 8_57_51 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 8_57_51 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 1_39_21 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 1_39_21 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 44 25 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 44 25 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 12_59_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 12_59_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_56_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_56_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 5_40_26 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 5_40_26 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_50_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_50_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 11_17_10 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 11_17_10 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "test"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 36 27 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 36 27 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "test"
-    }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_courtyard/test_annotation.json b/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_courtyard/test_annotation.json
deleted file mode 100644
index 49ae4973975f7c126c9f27f49a22aaa751aaa094..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_courtyard/test_annotation.json
+++ /dev/null
@@ -1,1727 +0,0 @@
-{
-    "version": "1.0",
-    "bcq": [
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 21 2025 10 41 10 Am ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 21 2025 10 41 10 Am ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 12_59_19 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 12_59_19 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_23_2025 9_15_03 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_23_2025 9_15_03 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 10_47_21 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 10_47_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 2_28_21 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 2_28_21 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 5_12_50 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 5_12_50 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 10_29_26 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 10_29_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 10_23_42 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 10_23_42 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 5_37_51 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 5_37_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 12_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 12_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 12_19_50 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 12_19_50 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 1_11_37 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 1_11_37 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_16_2025 5_53_08 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_16_2025 5_53_08 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 10_59_17 AM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 10_59_17 AM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 6_02_37 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 6_02_37 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 2_04_31 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 2_04_31 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 1_10_06 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 1_10_06 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_12_2025 5_24_52 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_12_2025 5_24_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_16_2025 5_43_31 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_16_2025 5_43_31 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 12_06_21 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 12_06_21 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 9_21_05 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 9_21_05 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 2_32_01 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 2_32_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_23_2025 9_20_28 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_23_2025 9_20_28 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 9_36_19 AM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 9_36_19 AM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 10_41_52 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 10_41_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_14_2025 6_30_51 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_14_2025 6_30_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 5_01_39 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 5_01_39 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_23_2025 9_16_18 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_23_2025 9_16_18 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_29_2025 9_05_44 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_29_2025 9_05_44 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 10_25_49 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 10_25_49 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 5_47_26 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 5_47_26 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 10_48_29 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 10_48_29 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 10_56_57 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 10_56_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 9_54_39 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 9_54_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 2_12_13 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 2_12_13 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_14_2025 6_35_56 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_14_2025 6_35_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 1_20_49 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 1_20_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 9_43_46 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 9_43_46 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_16_2025 5_50_27 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_16_2025 5_50_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_6_2025 4_05_09 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_6_2025 4_05_09 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 8_00_13 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 8_00_13 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_12_2025 5_26_00 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_12_2025 5_26_00 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 9 2025 4 56 12 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 9 2025 4 56 12 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 1_13_28 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 1_13_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 5_34_13 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 5_34_13 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 10_33_33 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 10_33_33 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 17 2025 9 01 21 Am TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 17 2025 9 01 21 Am TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_12_2025 5_19_12 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_12_2025 5_19_12 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_23_2025 9_19_33 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_23_2025 9_19_33 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 5_41_53 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 5_41_53 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_16_2025 5_45_42 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_16_2025 5_45_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 11_08_38 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 11_08_38 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_14_2025 6_33_40 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_14_2025 6_33_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 2_33_15 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 2_33_15 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 10_32_19 AM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 10_32_19 AM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_14_2025 6_36_21 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_14_2025 6_36_21 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 10_58_11 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 10_58_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_6_2025 9_54_02 AM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_6_2025 9_54_02 AM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 2_42_46 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 2_42_46 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_16_2025 5_51_45 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_16_2025 5_51_45 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 5_03_20 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 5_03_20 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 8_40_56 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 8_40_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 10_04_48 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 10_04_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 9_18_20 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 9_18_20 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 9 2025 5 00 08 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 9 2025 5 00 08 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_16_2025 12_03_42 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_16_2025 12_03_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_6_2025 9_22_57 AM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_6_2025 9_22_57 AM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 1_09_31 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 1_09_31 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 21 2025 9 02 03 Am BA_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 21 2025 9 02 03 Am BA_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 11_06_43 AM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 11_06_43 AM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 9_54_48 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 9_54_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 12_08_23 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 12_08_23 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 1_10_24 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 1_10_24 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 17 2025 5 32 45 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 17 2025 5 32 45 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 12_28_09 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 12_28_09 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_16_2025 5_54_49 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_16_2025 5_54_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 9 2025 4 54 14 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 9 2025 4 54 14 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 11_07_54 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 11_07_54 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 10_23_12 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 10_23_12 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 10_25_23 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 10_25_23 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 10_03_12 AM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 10_03_12 AM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 11_59_02 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 11_59_02 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 9_55_21 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 9_55_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 4_50_23 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 4_50_23 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 9 2025 4 55 08 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 9 2025 4 55 08 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 1_43_25 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 1_43_25 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 6_55_56 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 6_55_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 4_37_00 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 4_37_00 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 5_12_03 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 5_12_03 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_29_2025 5_01_01 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_29_2025 5_01_01 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 21 2025 9 45 21 Am BA_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 21 2025 9 45 21 Am BA_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_6_2025 4_53_52 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_6_2025 4_53_52 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 2_07_14 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 2_07_14 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 2_39_09 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 2_39_09 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_6_2025 11_27_03 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_6_2025 11_27_03 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_16_2025 5_44_41 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_16_2025 5_44_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_14_2025 6_34_03 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_14_2025 6_34_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 9_43_36 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 9_43_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 17 2025 5 30 37 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 17 2025 5 30 37 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 17 2025 5 31 40 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 17 2025 5 31 40 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 10_28_19 AM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 10_28_19 AM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_14_2025 6_33_01 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_14_2025 6_33_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 5_44_24 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 5_44_24 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 11_00_57 AM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 11_00_57 AM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 11_35_04 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 11_35_04 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 2_20_33 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 2_20_33 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 11_12_02 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 11_12_02 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 6_52_39 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 6_52_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 23 2025 5 40 46 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 23 2025 5 40 46 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 9_51_01 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 9_51_01 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_16_2025 3_50_38 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_16_2025 3_50_38 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_16_2025 3_39_12 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_16_2025 3_39_12 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 10_22_09 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 10_22_09 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 11_18_49 AM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 11_18_49 AM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 11_00_04 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 11_00_04 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 10_48_25 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 10_48_25 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 5_45_23 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 5_45_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 12_18_12 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 12_18_12 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 21 2025 11 09 41 Am BA_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 21 2025 11 09 41 Am BA_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 10_42_49 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 10_42_49 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 1_02_34 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 1_02_34 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_12_2025 5_24_03 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_12_2025 5_24_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 5_39_17 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 5_39_17 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 21 2025 10 50 11 Am BA_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 21 2025 10 50 11 Am BA_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 10_39_43 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 10_39_43 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 12_45_04 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 12_45_04 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_14_2025 6_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_14_2025 6_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_12_2025 5_22_29 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_12_2025 5_22_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_16_2025 1_14_52 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_16_2025 1_14_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 5_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 5_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_16_2025 11_34_08 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_16_2025 11_34_08 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 1_22_22 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 1_22_22 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 8_15_26 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 8_15_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 5_37_23 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 5_37_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_6_2025 9_52_33 AM ba)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_6_2025 9_52_33 AM ba)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 2_40_11 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 2_40_11 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 9_16_06 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 9_16_06 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 17 2025 5 34 21 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 17 2025 5 34 21 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 11_01_48 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 11_01_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 9_49_06 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 9_49_06 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 11_29_12 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 11_29_12 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_16_2025 5_48_41 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_16_2025 5_48_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_16_2025 12_15_23 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_16_2025 12_15_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_14_2025 6_35_01 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_14_2025 6_35_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 17 2025 5 45 39 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 17 2025 5 45 39 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 9_32_31 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 9_32_31 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 1_44_45 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 1_44_45 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 9_25_24 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 9_25_24 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 1_07_30 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 1_07_30 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_6_2025 1_52_06 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_6_2025 1_52_06 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_16_2025 12_24_14 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_16_2025 12_24_14 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 9 2025 4 57 10 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 9 2025 4 57 10 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 5_34_14 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 5_34_14 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 11_13_37 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 11_13_37 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 10_27_10 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 10_27_10 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 6_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 6_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 1_12_52 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 1_12_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_6_2025 12_12_47 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_6_2025 12_12_47 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 11_16_25 AM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 11_16_25 AM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 17 2025 5 38 03 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 17 2025 5 38 03 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 1_05_09 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 1_05_09 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 5_53_25 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 5_53_25 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 8_49_52 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 8_49_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 10_49_24 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 10_49_24 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 5_00_52 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 5_00_52 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_23_2025 9_05_41 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_23_2025 9_05_41 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 23 2025 5 32 25 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 23 2025 5 32 25 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 23 2025 9 08 10 Am BA_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 23 2025 9 08 10 Am BA_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 9_24_37 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 9_24_37 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 12_52_35 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 12_52_35 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 11_08_08 AM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 11_08_08 AM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_29_2025 9_07_23 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_29_2025 9_07_23 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 23 2025 5 39 29 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 23 2025 5 39 29 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 6_51_49 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 6_51_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_16_2025 4_04_41 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_16_2025 4_04_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_23_2025 9_07_12 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_23_2025 9_07_12 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 6_35_28 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 6_35_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_12_2025 5_24_26 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_12_2025 5_24_26 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 1_45_08 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 1_45_08 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_16_2025 3_42_29 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_16_2025 3_42_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 9_28_40 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 9_28_40 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 9_23_39 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 9_23_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_12_2025 5_26_27 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_12_2025 5_26_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 12_58_30 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 12_58_30 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_16_2025 5_50_01 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_16_2025 5_50_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_14_2025 6_38_40 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_14_2025 6_38_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 3_41_43 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 3_41_43 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 5_36_08 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 5_36_08 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 1_00_34 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 1_00_34 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_23_2025 9_08_59 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_23_2025 9_08_59 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 10_53_26 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 10_53_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 10_29_34 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 10_29_34 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_6_2025 3_27_58 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_6_2025 3_27_58 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 10_32_43 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 10_32_43 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 1_49_36 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 1_49_36 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 10_26_19 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 10_26_19 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 10_15_19 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 10_15_19 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_16_2025 1_21_52 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_16_2025 1_21_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 8_07_27 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 8_07_27 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 10_50_48 AM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 10_50_48 AM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 1_05_02 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 1_05_02 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 21 2025 12 17 32 Pm BA_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 21 2025 12 17 32 Pm BA_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 5_00_08 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 5_00_08 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 21 2025 9 24 04 Am BA_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 21 2025 9 24 04 Am BA_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 17 2025 9 08 14 Am TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 17 2025 9 08 14 Am TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 12_32_22 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 12_32_22 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 23 2025 5 42 07 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 23 2025 5 42 07 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_16_2025 4_00_01 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_16_2025 4_00_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 6_51_32 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 6_51_32 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 7_00_18 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 7_00_18 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 5_45_39 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 5_45_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 23 2025 5 41 27 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 23 2025 5 41 27 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 9_45_56 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 9_45_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 1_39_49 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 1_39_49 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 12_51_57 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 12_51_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 1_58_38 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 1_58_38 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_15_2025 9_49_23 AM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_15_2025 9_49_23 AM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 10_10_36 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 10_10_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 12_56_39 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 12_56_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 8_53_15 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 8_53_15 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 9_54_56 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 9_54_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 10_05_51 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 10_05_51 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_29_2025 9_09_40 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_29_2025 9_09_40 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 8_03_19 AM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 8_03_19 AM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_12_2025 5_23_36 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_12_2025 5_23_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 17 2025 5 34 58 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 17 2025 5 34 58 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_16_2025 5_53_49 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_16_2025 5_53_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 23 2025 5 38 50 Pm TG_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 23 2025 5 38 50 Pm TG_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_20_2025 1_01_57 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_20_2025 1_01_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_14_2025 6_28_10 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_14_2025 6_28_10 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 1_51_38 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 1_51_38 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 9_48_57 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 9_48_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 10_59_18 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 10_59_18 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_23_2025 9_15_41 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_23_2025 9_15_41 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/8_1_2025 6_58_28 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/8_1_2025 6_58_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_23_2025 9_12_40 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_23_2025 9_12_40 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 5_05_03 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 5_05_03 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/6_4_2025 12_57_26 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/6_4_2025 12_57_26 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_9_2025 9_21_01 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_9_2025 9_21_01 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_11_2025 10_43_48 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_11_2025 10_43_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_29_2025 6_21_27 PM ba_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_29_2025 6_21_27 PM ba_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_17_2025 1_56_47 PM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_17_2025 1_56_47 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/5_23_2025 9_07_39 PM tg_redacted",
-            "video": "videos/redacted/5_23_2025 9_07_39 PM tg_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "Yes"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7 21 2025 9 40 53 Am BA_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7 21 2025 9 40 53 Am BA_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        },
-        {
-            "id": "videos/redacted/7_23_2025 10_55_37 AM (UTC-07_00)_redacted",
-            "video": "videos/redacted/7_23_2025 10_55_37 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-            "system_prompt": "You are an expert AI assistant for video analysis. Your task is to accurately classify whether a surveillance video depicts **normal access** or **tailgating** behavior, based on the strict definitions below.\n\n# Category Definitions\n\n- **Normal Access**:  \nA person (or group) enters a secure area **properly authenticated** (e.g., by using a badge, keycard, or biometric system). Only those with authorization enter. There is **no evidence of security breach** or abnormal entry.  \n\n- **Tailgating**:  \nOne or more individuals **enter a secure area without authorization** by following closely behind an authorized person who has legitimately gained access. The unauthorized individual does not use valid credentials but takes advantage of the door being open. This includes:  \n- Following immediately behind someone with a badge swipe.  \n- Entering as part of a group where only the first person authenticates.  \n- Entering without any visible authentication while leveraging someone else's access.",
-            "question": "Does the video depict tailgating behavior? Answer \"Yes\" or \"No\".",
-            "answer": "No"
-        }
-    ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_courtyard/validation.json b/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_courtyard/validation.json
deleted file mode 100644
index da20951be7420dacfecc7feec88f8ab089baa4a1..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/tailgating/tailgating_courtyard/validation.json
+++ /dev/null
@@ -1,1724 +0,0 @@
-[
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 10 41 10 Am ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 10 41 10 Am ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_59_19 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_59_19 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_15_03 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_15_03 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_47_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_47_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 2_28_21 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 2_28_21 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 5_12_50 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 5_12_50 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_29_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_29_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_23_42 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_23_42 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_37_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_37_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_50_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 12_19_50 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 12_19_50 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_11_37 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_11_37 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_53_08 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_53_08 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 10_59_17 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 10_59_17 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 6_02_37 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 6_02_37 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 2_04_31 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 2_04_31 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 1_10_06 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 1_10_06 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_24_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_24_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_43_31 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_43_31 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 12_06_21 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 12_06_21 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 9_21_05 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_21_05 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 2_32_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 2_32_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_20_28 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_20_28 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 9_36_19 AM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 9_36_19 AM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_41_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_41_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_30_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_30_51 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 5_01_39 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 5_01_39 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_16_18 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_16_18 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 9_05_44 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 9_05_44 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_25_49 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_25_49 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 5_47_26 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 5_47_26 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 10_48_29 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 10_48_29 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_56_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_56_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 9_54_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 9_54_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 2_12_13 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 2_12_13 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_35_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_35_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 1_20_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 1_20_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 9_43_46 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 9_43_46 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_50_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_50_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 4_05_09 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 4_05_09 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 8_00_13 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 8_00_13 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_26_00 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_26_00 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 9 2025 4 56 12 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 9 2025 4 56 12 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_13_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_13_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_34_13 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_34_13 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 10_33_33 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 10_33_33 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 9 01 21 Am TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 9 01 21 Am TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_19_12 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_19_12 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_19_33 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_19_33 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_41_53 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_41_53 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_45_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_45_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 11_08_38 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 11_08_38 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_33_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_33_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 2_33_15 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 2_33_15 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 10_32_19 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 10_32_19 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_36_21 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_36_21 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_58_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_58_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 9_54_02 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 9_54_02 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 2_42_46 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 2_42_46 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_51_45 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_51_45 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 5_03_20 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 5_03_20 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 8_40_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 8_40_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 10_04_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 10_04_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 9_18_20 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 9_18_20 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 9 2025 5 00 08 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 9 2025 5 00 08 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 12_03_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 12_03_42 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 9_22_57 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 9_22_57 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_09_31 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_09_31 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 9 02 03 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 9 02 03 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 11_06_43 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 11_06_43 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 9_54_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 9_54_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 12_08_23 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 12_08_23 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_10_24 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_10_24 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 32 45 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 32 45 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 12_28_09 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 12_28_09 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_54_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_54_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 9 2025 4 54 14 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 9 2025 4 54 14 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 11_07_54 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 11_07_54 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 10_23_12 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 10_23_12 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_25_23 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_25_23 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 10_03_12 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 10_03_12 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 11_59_02 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 11_59_02 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 9_55_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 9_55_21 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 4_50_23 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 4_50_23 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 9 2025 4 55 08 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 9 2025 4 55 08 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 1_43_25 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 1_43_25 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_55_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_55_56 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 4_37_00 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 4_37_00 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 5_12_03 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 5_12_03 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 5_01_01 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 5_01_01 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 9 45 21 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 9 45 21 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 4_53_52 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 4_53_52 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 2_07_14 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 2_07_14 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 2_39_09 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 2_39_09 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 11_27_03 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 11_27_03 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_44_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_44_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_34_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_34_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 9_43_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 9_43_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 30 37 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 30 37 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 31 40 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 31 40 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 10_28_19 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 10_28_19 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_33_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_33_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 5_44_24 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 5_44_24 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 11_00_57 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 11_00_57 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 11_35_04 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 11_35_04 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 2_20_33 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 2_20_33 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 11_12_02 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 11_12_02 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_52_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_52_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 23 2025 5 40 46 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 5 40 46 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 9_51_01 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 9_51_01 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 3_50_38 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 3_50_38 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 3_39_12 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 3_39_12 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_22_09 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_22_09 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 11_18_49 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 11_18_49 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 11_00_04 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 11_00_04 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_48_25 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_48_25 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_45_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_45_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 12_18_12 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 12_18_12 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 11 09 41 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 11 09 41 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_42_49 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_42_49 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_02_34 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_02_34 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_24_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_24_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_39_17 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_39_17 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 10 50 11 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 10 50 11 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_39_43 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_39_43 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 12_45_04 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 12_45_04 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_22_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_22_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 1_14_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 1_14_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 5_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 5_38_03 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 11_34_08 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 11_34_08 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 1_22_22 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 1_22_22 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 8_15_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 8_15_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_37_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_37_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 9_52_33 AM ba)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 9_52_33 AM ba)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 2_40_11 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 2_40_11 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 9_16_06 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 9_16_06 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 34 21 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 34 21 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 11_01_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 11_01_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 9_49_06 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 9_49_06 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 11_29_12 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 11_29_12 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_48_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_48_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 12_15_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 12_15_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_13_11 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_35_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_35_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 45 39 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 45 39 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 9_32_31 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 9_32_31 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 1_44_45 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 1_44_45 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 9_25_24 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_25_24 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_07_30 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_07_30 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 1_52_06 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 1_52_06 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 12_24_14 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 12_24_14 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 9 2025 4 57 10 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 9 2025 4 57 10 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 5_34_14 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 5_34_14 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 11_13_37 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 11_13_37 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 10_27_10 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 10_27_10 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_52_23 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_12_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_12_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 12_12_47 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 12_12_47 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 11_16_25 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 11_16_25 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 38 03 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 38 03 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 1_05_09 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 1_05_09 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 5_53_25 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 5_53_25 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 8_49_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 8_49_52 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_49_24 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_49_24 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 5_00_52 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 5_00_52 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_05_41 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_05_41 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 23 2025 5 32 25 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 5 32 25 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 23 2025 9 08 10 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 9 08 10 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 9_24_37 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_24_37 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_52_35 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_52_35 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 11_08_08 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 11_08_08 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 9_07_23 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 9_07_23 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 23 2025 5 39 29 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 5 39 29 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_51_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_51_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 4_04_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 4_04_41 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_07_12 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_07_12 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_35_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_35_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_24_26 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_24_26 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 1_45_08 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 1_45_08 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 3_42_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 3_42_29 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 9_28_40 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 9_28_40 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 9_23_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 9_23_39 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_26_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_26_27 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 12_58_30 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 12_58_30 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_50_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_50_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_38_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_38_40 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 3_41_43 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 3_41_43 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 5_36_08 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 5_36_08 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_00_34 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_00_34 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_08_59 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_08_59 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 10_53_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 10_53_26 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 10_29_34 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 10_29_34 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_6_2025 3_27_58 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_6_2025 3_27_58 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_6",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_32_43 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_32_43 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 1_49_36 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 1_49_36 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_26_19 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_26_19 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 10_15_19 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 10_15_19 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 1_21_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 1_21_52 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 8_07_27 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 8_07_27 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 10_50_48 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 10_50_48 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_05_02 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_05_02 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 12 17 32 Pm BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 12 17 32 Pm BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 5_00_08 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 5_00_08 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 9 24 04 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 9 24 04 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 9 08 14 Am TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 9 08 14 Am TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 12_32_22 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 12_32_22 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 23 2025 5 42 07 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 5 42 07 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_16_2025 4_00_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_16_2025 4_00_01 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_51_32 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_51_32 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 7_00_18 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 7_00_18 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 5_45_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 5_45_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 23 2025 5 41 27 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 5 41 27 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 9_45_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 9_45_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 1_39_49 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 1_39_49 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_51_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_51_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 1_58_38 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 1_58_38 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_15_2025 9_49_23 AM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_15_2025 9_49_23 AM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_15",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_10_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_10_36 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 12_56_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 12_56_39 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 8_53_15 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 8_53_15 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 9_54_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 9_54_56 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 10_05_51 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 10_05_51 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 9_09_40 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 9_09_40 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 8_03_19 AM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 8_03_19 AM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_12_2025 5_23_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_12_2025 5_23_36 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_12",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 17 2025 5 34 58 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 17 2025 5 34 58 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_16_2025 5_53_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_16_2025 5_53_49 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_16",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 23 2025 5 38 50 Pm TG_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 23 2025 5 38 50 Pm TG_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_20_2025 1_01_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_20_2025 1_01_57 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_20",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_14_2025 6_28_10 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_14_2025 6_28_10 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_14",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 1_51_38 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 1_51_38 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 9_48_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 9_48_57 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_59_18 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_59_18 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_15_41 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_15_41 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "8_1_2025 6_58_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/8_1_2025 6_58_28 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "8_1",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_12_40 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_12_40 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 5_05_03 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 5_05_03 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "6_4_2025 12_57_26 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/6_4_2025 12_57_26 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "6_4",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_9_2025 9_21_01 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_9_2025 9_21_01 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_9",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_11_2025 10_43_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_11_2025 10_43_48 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "7_11",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_29_2025 6_21_27 PM ba_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_29_2025 6_21_27 PM ba_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "5_29",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_17_2025 1_56_47 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_17_2025 1_56_47 PM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_17",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "5_23_2025 9_07_39 PM tg_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/5_23_2025 9_07_39 PM tg_redacted.mp4",
-        "true_label": "tailgate",
-        "date": "5_23",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7 21 2025 9 40 53 Am BA_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7 21 2025 9 40 53 Am BA_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_21",
-        "partition": "validation"
-    },
-    {
-        "file_name": "7_23_2025 10_55_37 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "video_rel_path": "videos/redacted/7_23_2025 10_55_37 AM (UTC-07_00)_redacted.mp4",
-        "true_label": "badge",
-        "date": "7_23",
-        "partition": "validation"
-    }
-]
\ No newline at end of file
diff --git a/annotations/event_verification_subset/warehouse_near_miss/test_annotations.json b/annotations/event_verification_subset/warehouse_near_miss/test_annotations.json
deleted file mode 100644
index 58f4584e64896e05be6d5bcbb6a8f9bede970084..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/annotations/event_verification_subset/warehouse_near_miss/test_annotations.json
+++ /dev/null
@@ -1,278 +0,0 @@
-[
-    {
-        "id": "positive/scene_07_01_00-23-52_to_00-25-33_GoPro1_Fork_Lift_stopped_while_person_crossing_the_isle_08-22",
-        "video_id": "positive/scene_07_01_00-23-52_to_00-25-33_GoPro1_Fork_Lift_stopped_while_person_crossing_the_isle_08-22.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_08_01_00-00-46_to_00-02-20_GoPro1_Fork_Lift_crossing_while_person_running_in_front_of_it_01-15",
-        "video_id": "positive/scene_08_01_00-00-46_to_00-02-20_GoPro1_Fork_Lift_crossing_while_person_running_in_front_of_it_01-15.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_08_02_00-02-20_to_00-04-56_GoPro1_Fork_Lift_crossing_while_person_running_in_front_of_it_08-22",
-        "video_id": "positive/scene_08_02_00-02-20_to_00-04-56_GoPro1_Fork_Lift_crossing_while_person_running_in_front_of_it_08-22.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_08_03_00-04-56_to_00-08-15_GoPro1_Fork_Lift_crossing_while_person_running_in_front_of_it_04-18",
-        "video_id": "positive/scene_08_03_00-04-56_to_00-08-15_GoPro1_Fork_Lift_crossing_while_person_running_in_front_of_it_04-18.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_09_01_00-08-15_to_00-10-22_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_on_the_phone_crossing_the_isle_06-20",
-        "video_id": "positive/scene_09_01_00-08-15_to_00-10-22_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_on_the_phone_crossing_the_isle_06-20.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_10_01_00-10-22_to_00-13-12_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_crossing_the_isle_06-20",
-        "video_id": "positive/scene_10_01_00-10-22_to_00-13-12_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_crossing_the_isle_06-20.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_11_01_00-13-12_to_00-16-16_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_multiple_people_in_the_scene_04-22",
-        "video_id": "positive/scene_11_01_00-13-12_to_00-16-16_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_multiple_people_in_the_scene_04-22.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_12_01_00-16-16_to_00-17-31_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_walking_behind_the_forklift_06-20",
-        "video_id": "positive/scene_12_01_00-16-16_to_00-17-31_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_walking_behind_the_forklift_06-20.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_12_02_00-17-31_to_00-19-50_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_walking_behind_the_forklift_02-16",
-        "video_id": "positive/scene_12_02_00-17-31_to_00-19-50_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_walking_behind_the_forklift_02-16.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_14_01_00-19-50_to_00-22-54_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_walking_behind_the_forklift_04-18",
-        "video_id": "positive/scene_14_01_00-19-50_to_00-22-54_GoPro1_Fork_Lift_moving_while_person_walking_behind_the_forklift_04-18.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_16_01_00-22-54_to_00-25-38_GoPro1_person_walking_in_front_of_fork_lift_04-48",
-        "video_id": "positive/scene_16_01_00-22-54_to_00-25-38_GoPro1_person_walking_in_front_of_fork_lift_04-48.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_17_01_00-25-38_to_00-27-32_GoPro1_person_running_in_front_of_fork_lift_02-16",
-        "video_id": "positive/scene_17_01_00-25-38_to_00-27-32_GoPro1_person_running_in_front_of_fork_lift_02-16.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_17_02_00-27-32_to_00-30-55_GoPro1_person_running_in_front_of_fork_lift_02-26",
-        "video_id": "positive/scene_17_02_00-27-32_to_00-30-55_GoPro1_person_running_in_front_of_fork_lift_02-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_18_01_00-30-55_to_00-33-57_GoPro1_person_jumping_to_not_get_hit_by_the_forklift_00-20",
-        "video_id": "positive/scene_18_01_00-30-55_to_00-33-57_GoPro1_person_jumping_to_not_get_hit_by_the_forklift_00-20.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_19_01_00-33-57_to_00-35-41_GoPro1_fork_lift_moving_backwards_person_cutting_in_front_of_the_fo_04-24",
-        "video_id": "positive/scene_19_01_00-33-57_to_00-35-41_GoPro1_fork_lift_moving_backwards_person_cutting_in_front_of_the_fo_04-24.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_20_01_00-35-41_to_00-37-23_GoPro1_fork_lift_going_backwards_person_running_passed_04-22",
-        "video_id": "positive/scene_20_01_00-35-41_to_00-37-23_GoPro1_fork_lift_going_backwards_person_running_passed_04-22.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_21_01_00-37-23_to_00-39-30_GoPro1_fork_lift_going_backwards_person_stops_06-24",
-        "video_id": "positive/scene_21_01_00-37-23_to_00-39-30_GoPro1_fork_lift_going_backwards_person_stops_06-24.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_22_01_00-39-30_to_00-45-36_GoPro1_fork_lift_moving_person_hesitating_and_stepping_back_01-20",
-        "video_id": "positive/scene_22_01_00-39-30_to_00-45-36_GoPro1_fork_lift_moving_person_hesitating_and_stepping_back_01-20.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_23_01_00-45-36_to_00-49-03_GoPro1_boxes_blocking_the_view_of_the_driver_and_person_crossing_06-26",
-        "video_id": "positive/scene_23_01_00-45-36_to_00-49-03_GoPro1_boxes_blocking_the_view_of_the_driver_and_person_crossing_06-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_25_01_00-02-02_to_00-05-05_GoPro1_person_working_on_boxes_while_fork_lift_approaches_06-30",
-        "video_id": "positive/scene_25_01_00-02-02_to_00-05-05_GoPro1_person_working_on_boxes_while_fork_lift_approaches_06-30.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_26_01_00-05-05_to_00-08-50_GoPro1_same_as_above_person_jumping_05-24",
-        "video_id": "positive/scene_26_01_00-05-05_to_00-08-50_GoPro1_same_as_above_person_jumping_05-24.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "positive/scene_27_01_00-08-50_to_00-15-25_GoPro1_person_bending_down_fork_lift_moving_forward_10-30",
-        "video_id": "positive/scene_27_01_00-08-50_to_00-15-25_GoPro1_person_bending_down_fork_lift_moving_forward_10-30.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "Yes"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T1_C2_CS_S13T1_1-12-11-59_chunk_5/event_005_5",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T1_C2_CS_S13T1_1-12-11-59_chunk_5/event_005_5.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T3_C5_AS_S13T3_01-18-12-10_chunk_2/event_001_1",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T3_C5_AS_S13T3_01-18-12-10_chunk_2/event_001_1.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T4_C4_AS_S13T4_1-12-12-28_chunk_5/event_008_8",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T4_C4_AS_S13T4_1-12-12-28_chunk_5/event_008_8.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T4_C4_AS_S13T4_1-12-12-28_chunk_6/event_001_1",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T4_C4_AS_S13T4_1-12-12-28_chunk_6/event_001_1.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T4_C5_AS_S13T4_00-58-12-14_chunk_5/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T4_C5_AS_S13T4_00-58-12-14_chunk_5/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T4_C6_AS_S13T4_00-43-11-59_chunk_1/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T4_C6_AS_S13T4_00-43-11-59_chunk_1/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T4_C6_AS_S13T4_00-43-11-59_chunk_5/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T4_C6_AS_S13T4_00-43-11-59_chunk_5/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T4_C6_AS_S13T4_00-43-11-59_chunk_6/event_001_1",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T4_C6_AS_S13T4_00-43-11-59_chunk_6/event_001_1.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T5_C2_AS_S13T5_0-51-11-39_chunk_5/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T5_C2_AS_S13T5_0-51-11-39_chunk_5/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T5_C3_AS_S13T5_0-53-11-38_chunk_5/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T5_C3_AS_S13T5_0-53-11-38_chunk_5/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T5_C4_AS_S13T5_0-53-11-39_chunk_5/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T5_C4_AS_S13T5_0-53-11-39_chunk_5/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_13_S13T5_C6_AS_S13T5_00-29-11-15_chunk_5/event_003_3",
-        "video_id": "negative/Scene_13_S13T5_C6_AS_S13T5_00-29-11-15_chunk_5/event_003_3.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_4_S4T4_C2_CV_S4T4_00-54-10-48_chunk_5/event_001_1",
-        "video_id": "negative/Scene_4_S4T4_C2_CV_S4T4_00-54-10-48_chunk_5/event_001_1.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_4_S4T4_C4_CS_S4T4_00-54-10-48_chunk_4/event_003_3",
-        "video_id": "negative/Scene_4_S4T4_C4_CS_S4T4_00-54-10-48_chunk_4/event_003_3.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_4_S4T4_C6_CS_S4T4_00-54-10-48_chunk_1/event_004_4",
-        "video_id": "negative/Scene_4_S4T4_C6_CS_S4T4_00-54-10-48_chunk_1/event_004_4.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/Scene_4_S4T4_C6_CS_S4T4_00-54-10-48_chunk_5/event_002_2",
-        "video_id": "negative/Scene_4_S4T4_C6_CS_S4T4_00-54-10-48_chunk_5/event_002_2.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_01_01_00-00-00_to_00-07-34_GoPro1_Calibration_with_people_walking_around_06-26",
-        "video_id": "negative/scene_01_01_00-00-00_to_00-07-34_GoPro1_Calibration_with_people_walking_around_06-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_02_01_00-07-34_to_00-11-38_GoPro1_Forklifts_being_moved_out_of_the_way_06-26",
-        "video_id": "negative/scene_02_01_00-07-34_to_00-11-38_GoPro1_Forklifts_being_moved_out_of_the_way_06-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_04_01_00-11-38_to_00-19-46_GoPro1_Forklift_entering_the_aisle_no_pedestrians_around_06-26",
-        "video_id": "negative/scene_04_01_00-11-38_to_00-19-46_GoPro1_Forklift_entering_the_aisle_no_pedestrians_around_06-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_05_01_00-19-46_to_00-21-03_GoPro1_Fork_Lift_crossing_people_crossing_afterwards_06-26",
-        "video_id": "negative/scene_05_01_00-19-46_to_00-21-03_GoPro1_Fork_Lift_crossing_people_crossing_afterwards_06-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_06_01_00-21-03_to_00-23-52_GoPro1_Fork_Lift_crossing_people_following_the_forklift_06-26",
-        "video_id": "negative/scene_06_01_00-21-03_to_00-23-52_GoPro1_Fork_Lift_crossing_people_following_the_forklift_06-26.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_28_01_00-15-25_to_00-27-58_GoPro1_boxes_falling_04-22",
-        "video_id": "negative/scene_28_01_00-15-25_to_00-27-58_GoPro1_boxes_falling_04-22.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_29_01_00-01-07_to_00-10-18_GoPro1_driver_picks_up_trash_00-50",
-        "video_id": "negative/scene_29_01_00-01-07_to_00-10-18_GoPro1_driver_picks_up_trash_00-50.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    },
-    {
-        "id": "negative/scene_29_01_00-09-27_to_00-12-53_GoPro1_driver_picks_up_trash_00-20",
-        "video_id": "negative/scene_29_01_00-09-27_to_00-12-53_GoPro1_driver_picks_up_trash_00-20.mp4",
-        "question": "Please tell whether the video contains near-miss collision between person and forklift. Your final answer should be either Yes or No.",
-        "answer": "No"
-    }
-]
\ No newline at end of file